人臉辨識簽到
使用最優質的圖像數據優化您的面部識別模型以提高準確性
今天，我們正處於下一代機制的曙光之中，我們的面孔就是我們的密碼。 通過識別獨特的面部特徵，機器可以檢測嘗試訪問設備的人是否獲得授權，將閉路電視錄像與實際圖像相匹配以跟踪重罪犯和違約者，減少零售店的犯罪等等。 簡而言之，這是一種掃描個人面部以授權訪問或執行其旨在執行的一組操作的技術。 在後端，大量算法和模塊以極快的速度運行以執行計算並匹配面部特徵（如形狀和多邊形）以完成關鍵任務。
一個人的臉從每個角度、輪廓和視角看起來都不同。 機器應該能夠準確地判斷它是否是同一個人，無論個人是從正面中立的角度還是從右下方的角度盯著設備。
模型必須通過觀察一個人或他們的圖像來準確判斷一個人是在微笑、皺眉、哭泣還是凝視。 它應該能夠理解，當一個人感到驚訝或害怕時，眼睛可能看起來是一樣的，然後準確無誤地檢測到表情。
痣、疤痕、火燒傷等明顯的區分因素是個人獨有的區分因素，AI 模塊應考慮這些因素以更好地訓練和處理面部。 模型應該能夠檢測到它們並將它們歸類為面部特徵，而不僅僅是跳過它們。
無論您是需要人臉圖像數據收集（由不同的面部特徵、視角、表情或情緒組成），還是人臉圖像數據註釋服務（用於標記可見差異、具有適當元數據的面部表情，例如微笑、皺眉等），我們的貢獻者來自可以快速、大規模地滿足您的訓練數據需求。
為了讓您的人工智慧系統準確地提供結果，必須使用數千個人類臉部資料集進行訓練。臉部影像資料量越多越好。這就是為什麼我們的網路可以幫助您取得數百萬個資料集，以便您的臉部辨識系統接受最合適、相關和上下文資料的訓練。我們也了解您的地理位置、細分市場和人口統計數據可能非常具體。為了滿足您的所有需求，我們提供跨種族、年齡組、種族等的自訂人臉圖像資料。我們就如何將人臉影像上傳到我們的系統在解析度、檔案格式、照明、姿勢等方面製定了嚴格的準則。
當您獲取高品質的人臉圖像時，您只完成了任務的 50%。當您將獲取的影像資料集輸入臉部辨識系統時，您的臉部辨識系統仍然會給出毫無意義的結果（或根本沒有結果）。要啟動訓練過程，您需要對臉部影像進行註解。有幾個臉部辨識數據點需要標記，手勢需要標記，情緒和表情需要註釋等等。在 Shaip，我們可以透過臉部標誌辨識技術幫助您處理帶有註釋的臉部影像。臉部辨識的所有複雜細節和方面都由我們內部的資深人士進行了準確性註釋，他們已經進入人工智慧領域多年。
我們的專家團隊可以在我們專有的圖像註釋平台上收集和註釋面部圖像，但是，經過簡短培訓的相同註釋者也可以在您的內部圖像註釋平台上註釋面部圖像。 在很短的時間內，他們將能夠根據嚴格的規範和所需的質量對數千張面部圖像進行註釋。TE
無論您的想法或細分市場如何，您都需要大量需要註釋的資料以實現可訓練性。 為了快速了解您可以聯繫我們的一些用例，這裡有一個列表。
背景
為了提高人工智慧驅動的臉部辨識模型的準確性和多樣性，啟動了一個全面的資料收集計畫。該計畫的重點是收集不同種族、年齡層和照明條件的不同臉部圖像和影片。這些數據被精心組織成幾個不同的數據集，每個數據集服務於特定的用例和行業需求。
數據集概覽
| 詳細資訊 | 用例1 | 用例2 | 用例3 |
|---|---|---|---|
| 用例 | 15,000 個獨特主題的歷史圖像 | 5,000 位獨特受試者的臉部影像 | 10,000 個獨特主題的圖像 |
| 目標 | 為高級人工智慧模型訓練建立強大的歷史面部圖像資料集。 | 專門針對印度和亞洲市場創建多樣化的臉部資料集。 | 收集捕捉不同角度和表情的各種臉部影像。 |
| 資料集組成 | 主題： 15,000 個獨特的個體。 數據點： 每科提供1張註冊圖像+15張歷史圖像。 附加數據： 2 個影片（室內和室外）捕捉 1,000 名受試者的頭部運動。 | 主題： 5,000 個獨特的個體。 | 主題： 10,000 獨特個體 數據點： 每位受試者提供 15-20 張影像，涵蓋多個角度和表情。 |
| 種族和人口統計 | 種族分佈： 黑人 (35%)、東亞人 (42%)、南亞人 (13%)、白人 (10%)。 性別： 50% 女性，50% 男性。 年齡範圍： 圖像涵蓋每個受試者生命的最後 10 年，重點關注 18 歲以上的個體。 | 種族分佈： 印度人 (50%)、亞洲人 (20%)、黑人 (30%)。 年齡範圍： 18至60歲。 性別分佈：50% 女性，50% 男性。 | 種族分佈： 華人（100%）。 性別： 50% 女性，50% 男性。 年齡範圍： 18-26歲。 |
| 體積 | 15,000張註冊影像、300,000+歷史影像和2,000個視頻 | 每個主題 35 張自拍照，總計 175,000 張圖像。 | 150,000 – 200,000 張圖像。 |
| 質量標準 | 高解析度影像 (1920 x 1280)，對光線、臉部表情和影像清晰度有嚴格的指導原則。 | 不同的背景和服裝，沒有臉部美化，整個資料集的影像品質一致。 | 高解析度影像（2160 x 3840 像素）、精確的肖像比例以及多樣的角度和表情。 |
| 詳細資訊 | 用例4 | 用例5 | 用例6 |
|---|---|---|---|
| 用例 | 6,100 個獨特主題的圖像（六種人類情感） | 428 個獨特主題的圖像（9 個照明場景） | 600 個獨特主題的圖像（基於種族的集合） |
| 目標 | 收集描繪六種不同人類情緒的臉部圖像，用於情緒辨識系統。 | 捕捉各種光照條件下的臉部影像，用於訓練人工智慧模型。 | 建立一個捕捉種族多樣性的資料集，以增強人工智慧模型的效能。 |
| 資料集組成 | 主題： 6,100 人來自東亞和南亞。 數據點： 每個主題 6 個圖像，每個圖像代表不同的情感。 種族分佈： 日本（9,000 張圖片）、韓國（2,400 張）、中國（2,400 張）、東南亞（2,400 張）、南亞（2,400 張）。 | 主題： 428 名印度人。 數據點： 每個主題在 160 種不同的照明條件下有 9 張影像。 | 主題： 600 名來自不同種族背景的獨特個體。 種族分佈： 非洲（967 張圖片）、中東（81 張）、美洲原住民（1,383 張）、南亞（738 張）、東南亞（481 張）。 年齡範圍： 20至70歲。 |
| 體積 | 18,600圖像 | 74,880圖像 | 3,752圖像 |
| 質量標準 | 關於臉部可見度、照明和表情一致性的嚴格準則。 | 清晰的影像，一致的照明，以及年齡和性別的平衡表現。 | 高解析度影像，重點放在資料集中的種族多樣性和一致性。 |
用於構建/訓練 Spoof Detection AI 模型的 20k 個帶面具的人臉視頻
為多個行業提供人臉辨識訓練數據
面部識別是當前各個細分市場的流行趨勢，正在測試和推出獨特的用例以進行實施。 從跟踪兒童販賣者和在組織場所部署生物 ID，到研究正常人可能無法察覺的異常現象，面部識別正在以多種方式幫助企業和行業。
利用專為駕駛員監控和車內安全系統設計的臉部辨識資料集提高自動駕駛能力
利用臉部辨識資料集增強客戶體驗，實現個人化店內服務和無縫結帳流程。
提供個人化購物體驗並改善電子商務平台中的客戶身份驗證。
透過適用於醫療保健應用的專門臉部辨識資料集，提高患者識別和診斷的準確性
透過臉部辨識資料集提升賓客服務，實現無縫入住和個人化的飯店體驗。
利用針對監視、威脅偵測和防禦應用進行最佳化的臉部辨識資料集來加強安全措施。
專門和訓練有素的團隊：
通過以下方式確保最高的流程效率：
獲得專利的平台具有以下優勢：
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通過以下方式確保最高的流程效率：
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計算機視覺就是理解視覺世界以訓練計算機視覺應用程序。 它的成功完全歸結為我們所說的圖像註釋——技術背後的基本過程，使機器做出智能決策，這正是我們將要討論和探索的。
人類擅長識別面孔，但我們也很自然地解釋表情和情緒。 研究表明，我們可以在演示後 380 毫秒內識別出個人熟悉的面孔，而對於不熟悉的面孔則需要 460 毫秒。 然而，這種人類本質上的品質現在在人工智能和計算機視覺領域有了競爭對手。
人類具有從照片中區分和精確識別物體、人物和地點的先天能力。 但是，計算機不具備對圖像進行分類的能力。 然而，可以訓練他們使用計算機視覺應用程序和圖像識別技術來解釋視覺信息。
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
讓我們討論您對面部識別模型的訓練數據需求
面部識別是智能生物識別安全的組成部分之一，旨在確認或驗證一個人的身份。 作為一項技術，它用於確定、識別和分類視頻、照片甚至實時提要中的人。
面部識別的工作原理是將捕獲的個人面部與相關數據庫進行匹配。 該過程從檢測開始，然後是 2D 和 3D 分析、圖像到數據的轉換，最後是匹配。
面部識別作為一種創造性的視覺識別技術，通常是解鎖智能手機和計算機的主要基礎。 然而，它在執法部門的存在，即幫助官員收集嫌疑人的面部照片並將其與數據庫進行匹配，也可以作為一個例子。
如果您計劃使用計算機視覺訓練特定於垂直行業的 AI 模型，您必須首先使其能夠識別個人的圖像和麵部，然後通過輸入語義、分割和多邊形註釋等新技術來啟動監督學習。 因此，面部識別是訓練特定於安全的 AI 模型的墊腳石，其中個人識別優先於對象檢測。
人臉識別可以成為後大流行時代多個智能係統的支柱。 好處包括使用 Face Pay 技術改善零售體驗、更好的銀行體驗、降低零售犯罪率、更快地識別失踪人員、改善患者護理、準確的出勤跟踪等等。
我們客製化資料集以滿足汽車、零售、醫療保健和安全等各行業的特定需求，確保資料符合行業特定的要求和應用。
我們遵守嚴格的資料隱私標準，並遵守 GDPR 等全球法規，確保所有臉部辨識資料的來源符合道德規範，並按要求進行匿名處理。
我們的資料集以其多樣性、可擴展性和高品質註釋而著稱，使其成為訓練各行業準確可靠的臉部辨識模型的理想選擇。
