זיהוי פנים
בצע אופטימיזציה של דגמי זיהוי הפנים שלך לדיוק עם נתוני התמונה האיכותיים ביותר
כיום אנו נמצאים עם שחר המנגנון של הדור הבא, כאשר פנינו הם קודי הסיסמה שלנו. באמצעות הכרה במאפייני פנים ייחודיים, מכונות יכולות לזהות אם האדם שמנסה לגשת למכשיר מורשה, להתאים צילומי טלוויזיה במעגל סגור לתמונות בפועל כדי לעקוב אחר עבריינים ובעלי ברירת מחדל, להפחית את הפשיעה בחנויות קמעונאיות ועוד. במילים פשוטות, זוהי הטכנולוגיה שסורקת את פניו של הפרט כדי לאשר גישה או לבצע קבוצת פעולות שהוא נועד לבצע. בקצה האחורי, טונות של אלגוריתמים ומודולים עובדים במהירות מסחררת לביצוע חישובים והתאמת תווי פנים (כצורות ומצולעים) לביצוע משימות מכריעות.
פניו של אדם נראים שונים מכל זווית, פרופיל ופרספקטיבה. מכונה צריכה להיות מסוגלת לדעת במדויק אם מדובר באותו אדם ללא קשר אם האדם בוהה במכשיר ללא קשר מנקודת מבט ניטראלית קדמית או מימין למטה.
דוגמנית חייבת לומר במדויק אם אדם מחייך, מזעיף פנים, בוכה או בוהה בהתבוננות בהם או בדימויים שלו. הוא אמור להיות מסוגל להבין שעיניים יכולות להיראות אותו דבר כאשר אדם מופתע או מפוחד ואז מזהה את הביטוי המדויק נטול שגיאות.
מבדלים גלויים כמו שומות, צלקות, כוויות אש ועוד הם מבדילים ייחודיים ליחידים, ומודולים AI צריכים לשקול אותם כדי לאמן ולעבד פנים טוב יותר. דוגמניות צריכות להיות מסוגלות לזהות אותן ולייחס אותן כתווי פנים ולא רק לדלג עליהן.
בין אם אתה זקוק לאיסוף נתונים של תמונת פנים (המורכבת מתווי פנים, פרספקטיבות, הבעות או רגשות שונים), או שירותי הערת נתוני תמונת פנים (לתיוג מבדיל גלוי, הבעות פנים עם מטא-נתונים מתאימים, כלומר חיוך, מזעיף פנים וכו'), התורמים שלנו מ- ברחבי העולם יכול לענות על צורכי נתוני האימון שלך במהירות ובקנה מידה.
כדי שמערכת הבינה המלאכותית שלך תספק תוצאות מדויקות, היא צריכה להיות מאומנת עם אלפי מערכי נתונים של פנים אנושיים. ככל שנפח נתוני תמונת הפנים גדול יותר, כך ייטב. זו הסיבה שהרשת שלנו יכולה לעזור לך למצוא מיליוני מערכי נתונים, כך שמערכת זיהוי הפנים שלך מאומנת עם הנתונים המתאימים, הרלוונטיים וההקשריים ביותר. אנו גם מבינים שהגיאוגרפיה, פלח השוק והדמוגרפיה שלך עשויים להיות מאוד ספציפיים. כדי לספק את כל הצרכים שלך, אנו מספקים נתוני תמונת פנים מותאמים אישית על פני עדות מגוונות, קבוצות גיל, גזעים ועוד. אנו פורסים הנחיות מחמירות כיצד יש להעלות תמונות פנים למערכת שלנו מבחינת רזולוציות, פורמטים של קבצים, תאורה, תנוחות ועוד.
כאשר אתה רוכש תמונות פנים איכותיות, השלמת רק 50% מהמשימה. מערכות זיהוי הפנים שלך עדיין יתנו לך תוצאות חסרות טעם (או ללא תוצאות בכלל) כאשר תזין בהן מערכי נתונים שנרכשו. כדי להתחיל את תהליך האימון, עליך להוסיף הערות לתמונת הפנים שלך. ישנן מספר נקודות נתונים של זיהוי פנים שיש לסמן, מחוות שיש לתייג, רגשות והבעות שיש להעיר ועוד. ב-Shaip, נוכל לסייע לך עם תמונות פנים מוערות עם טכניקות זיהוי ציוני הפנים שלנו. כל הפרטים וההיבטים המורכבים של זיהוי פנים מסומנים לצורך דיוק על ידי ותיקי הבית שלנו, אשר עוסקים בספקטרום הבינה המלאכותית במשך שנים.
צוות המומחים שלנו, יכול לאסוף ולהערות תמונות פנים בפלטפורמת הערות התמונות הקניינית שלנו, עם זאת, אותם כותבים לאחר הדרכה קצרה יכולים גם להוסיף הערות לתמונות פנים בפלטפורמת הערות התמונה הפנימית שלך. תוך פרק זמן קצר הם יוכלו להעיר אלפי תמונות פנים על בסיס מפרטים מחמירים ובאיכות הרצויה.
ללא קשר לרעיון או לפלח השוק שלך, תזדקק לכמויות שפע של נתונים שיש להוסיף הערות לצורך אימון. כדי לקבל מושג מהיר על חלק ממקרי השימוש, תוכל לפנות אלינו, הנה רשימה.
רקע
במאמץ לשפר את הדיוק והמגוון של מודלים של זיהוי פנים מונעי בינה מלאכותית, החל פרויקט איסוף נתונים מקיף. הפרויקט התמקד באיסוף תמונות פנים וסרטונים מגוונים על פני עדות שונות, קבוצות גיל ותנאי תאורה. הנתונים אורגנו בקפידה למספר מערכי נתונים נפרדים, שכל אחד מהם משרת מקרי שימוש ספציפיים ודרישות תעשייתיות.
סקירת מערך נתונים
| פרטים | השתמש במקרה 1 | השתמש במקרה 2 | השתמש במקרה 3 |
|---|---|---|---|
| השתמש מקרה | תמונות היסטוריות של 15,000 נושאים ייחודיים | תמונות פנים של 5,000 נושאים ייחודיים | תמונות של 10,000 נושאים ייחודיים |
| מַטָרָה | לבנות מערך נתונים חזק של תמונות פנים היסטוריות לאימון מודלים מתקדמים של AI. | כדי ליצור מערך פנים מגוון במיוחד עבור השווקים ההודיים והאסיאתיים. | לאסוף מגוון רחב של תמונות פנים הלוכדות זוויות והבעות שונות. |
| הרכב מערך נתונים | נושאים: 15,000 אנשים ייחודיים. נקודות מידע: כל נושא סיפק תמונת הרשמה אחת + 1 תמונות היסטוריות. מידע נוסף: 2 סרטונים (פנימי וחיצוני) הלוכדים תנועות ראש עבור 1,000 נבדקים. | נושאים: 5,000 אנשים ייחודיים. | נושאים: 10,000 אנשים ייחודיים נקודות מידע: כל נושא סיפק 15-20 תמונות, המכסים זוויות והבעות מרובות. |
| אתניות ודמוגרפיה | התמוטטות אתנית: שחור (35%), מזרח אסיה (42%), דרום אסיה (13%), לבן (10%). מין: 50% נקבה, 50% זכר. טווח גילאים: התמונות מכסות עד 10 השנים האחרונות לחייו של כל נושא, תוך התמקדות באנשים בני 18+. | התמוטטות אתנית: הודי (50%), אסייתי (20%), שחור (30%). טווח גילאים: בני 18 עד 60. התפלגות מגדרית: 50% נשים, 50% גברים. | התמוטטות אתנית: אתניות סינית (100%). מין: 50% נקבה, 50% זכר. טווח גילאים: 18-26 שנים. |
| תכולה | 15,000 תמונות הרשמה, 300,000+ תמונות היסטוריות ו-2,000 סרטונים | 35 תמונות סלפי לכל נושא, בסך הכל 175,000 תמונות. | 150,000 - 200,000 תמונות. |
| תקני איכות | תמונות ברזולוציה גבוהה (1920 x 1280), עם הנחיות קפדניות לגבי תאורה, הבעת פנים ובהירות תמונה. | רקעים ולבוש מגוונים, ללא ייפוי פנים ואיכות תמונה עקבית בכל מערך הנתונים. | תמונות ברזולוציה גבוהה (2160 x 3840 פיקסלים), יחס דיוקן מדויק וזוויות והבעות מגוונות. |
| פרטים | השתמש במקרה 4 | השתמש במקרה 5 | השתמש במקרה 6 |
|---|---|---|---|
| השתמש מקרה | תמונות של 6,100 נושאים ייחודיים (שישה רגשות אנושיים) | תמונות של 428 נושאים ייחודיים (9 תרחישי תאורה) | תמונות של 600 נושאים ייחודיים (אוסף על בסיס אתני) |
| מַטָרָה | לאסוף תמונות פנים המתארות שישה רגשות אנושיים מובהקים למערכות זיהוי רגשות. | לצילום תמונות פנים בתנאי תאורה שונים לאימון דגמי AI. | ליצור מערך נתונים הלוכד את מגוון העדות לביצועים משופרים של מודל AI. |
| הרכב מערך נתונים | נושאים: 6,100 פרטים ממזרח ודרום אסיה. נקודות מידע: 6 תמונות לנושא, כל אחת מייצגת רגש אחר. התמוטטות אתנית: יפנית (9,000 תמונות), קוריאנית (2,400), סינית (2,400), דרום מזרח אסיה (2,400), דרום אסייתית (2,400). | נושאים: 428 פרטים הודים. נקודות מידע: 160 תמונות לכל נושא על פני 9 תנאי תאורה שונים. | נושאים: 600 אנשים ייחודיים מרקע אתני מגוון. התמוטטות אתנית: אפריקאי (967 תמונות), מזרח תיכוני (81), אינדיאני (1,383), דרום אסיה (738), דרום מזרח אסיה (481). טווח גילאים: בני 20 עד 70. |
| תכולה | תמונות 18,600 | תמונות 74,880 | תמונות 3,752 |
| תקני איכות | הנחיות קפדניות לגבי נראות פנים, תאורה ועקביות הבעה. | תמונות ברורות עם תאורה עקבית, וייצוג מאוזן של גיל ומגדר. | תמונות ברזולוציה גבוהה עם התמקדות בגיוון אתני ועקביות על פני מערך הנתונים. |
תמונות של 12 אלף עם וריאציות סביב תנוחת הראש, מוצא אתני, מין, רקע, זווית צילום, גיל וכו' עם 68 נקודות ציון.
מערך וידאו של 22k לפנים ממספר מדינות עם תנוחות מרובות למודלים של זיהוי פנים
2.5k+ תמונות מ-3,000+ אנשים. ערכת נתונים מכילה תמונות של קבוצה של 2-6 אנשים ממספר גיאוגרפיות
סרטוני 20k של פרצופים עם מסכות לבניית/אימון מודל AI Spoof Detection
מציע נתוני הכשרה לזיהוי פנים לתעשיות מרובות
זיהוי פנים הוא הזעם הנוכחי על פני פלחים, בהם מקרי שימוש ייחודיים נבדקים ומיישמים ליישומים. החל במעקב אחר סוחרי ילדים ופריסת מזהה ביו במתחם הארגון וכלה בחקר חריגות שעלולות להיווכח בעין רגילה, זיהוי פנים עוזר לעסקים ולתעשיות בהמון דרכים.
שפר את יכולות הנהיגה האוטונומית עם מערכי נתונים של זיהוי פנים המיועדים לניטור נהגים ומערכות בטיחות ברכב
שפר את חוויית הלקוח עם מערכי נתונים של זיהוי פנים לשירותים מותאמים אישית בחנות ותהליכי תשלום חלקים.
לספק חוויות קניות מותאמות אישית ולשפר את אימות הלקוחות בפלטפורמות מסחר אלקטרוני.
העצים את זיהוי המטופל ודיוק האבחון עם מערכי נתונים מיוחדים לזיהוי פנים עבור יישומי בריאות
שפר את שירותי האורחים עם מערכי נתונים של זיהוי פנים לביצוע צ'ק-אין חלק וחוויות אישיות באירוח.
חזקו את אמצעי האבטחה עם מערכי נתונים של זיהוי פנים המותאמים ליישומי מעקב, זיהוי איומים ויישומי הגנה.
צוותים ייעודיים ומאומנים:
יעילות התהליך הגבוהה ביותר מובטחת באמצעות:
הפלטפורמה המוגנת בפטנט מציעה יתרונות:
ראייה ממוחשבת נובעת מהגיון בעולם החזותי להכשרת יישומי ראיית מחשב. ההצלחה שלה מסתכמת לחלוטין במה שאנחנו מכנים הערת תמונה - התהליך הבסיסי שעומד מאחורי הטכנולוגיה שגורמת למכונות לקבל החלטות מושכלות וזה בדיוק מה שאנחנו עומדים לדון ולחקור.
בני אדם מיומנים בזיהוי פנים, אך אנו גם מפרשים הבעות ורגשות באופן טבעי למדי. מחקר אומר שאנו יכולים לזהות פנים מוכרות באופן אישי תוך 380 אלפיות השנייה לאחר ההצגה ו-460 אלפיות השנייה לפנים לא מוכרות. עם זאת, לאיכות האנושית המהותית הזו יש כעת מתחרה בבינה מלאכותית ובראייה ממוחשבת.
לבני אדם יש את היכולת המולדת להבחין ולזהות במדויק אובייקטים, אנשים ומקומות מתצלומים. עם זאת, מחשבים אינם מגיעים עם היכולת לסווג תמונות. עם זאת, ניתן לאמן אותם לפרש מידע חזותי באמצעות יישומי ראייה ממוחשבת וטכנולוגיית זיהוי תמונות.
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
בואו נדון בצרכי נתוני ההדרכה שלך עבור מודלים לזיהוי פנים
זיהוי פנים הוא אחד המרכיבים האינטגרליים של אבטחה ביומטרית אינטליגנטית, שמטרתו לאשר או לאמת את זהותו של אדם. כטכנולוגיה, היא משמשת לברר, לזהות ולסווג בני אדם בסרטונים, תמונות ואפילו הזנות בזמן אמת.
זיהוי פנים פועל על ידי התאמת פניהם של אנשים מול מסד נתונים רלוונטי. התהליך מתחיל באיתור, ואחריו ניתוח דו-ממדי ותלת-ממדי, המרת תמונה לנתונים ולבסוף שידוכים.
זיהוי פנים, כטכנולוגיה לזיהוי חזותי המצאה היא לרוב הבסיס הראשוני לפתיחת סמארטפונים ומחשבים. עם זאת, נוכחותה באכיפת החוק כלומר סיוע לרשויות לאסוף צילומי ספל של החשודים והתאמתם למאגרי מידע מתאימה גם כדוגמה.
אם אתה מתכנן להכשיר מודל AI אנכי ספציפי עם ראיית מחשב, תחילה עליך להפוך אותו מסוגל לזהות תמונות ופנים של אנשים ולאחר מכן ליזום למידה בפיקוח על ידי הזנת טכניקות חדשות יותר כמו סמנטיקה, פילוח והערת מצולעים. זיהוי פנים הוא אפוא אבן המדרגה להכשרת דגמי AI ספציפיים לאבטחה, שבהם עדיפות לזיהוי הפרט על פני זיהוי אובייקטים.
זיהוי פנים יכול להיות עמוד השדרה של כמה מערכות חכמות בעידן שלאחר המגיפה. היתרונות כוללים שיפור חוויית הקמעונאות באמצעות טכנולוגיית Face Pay, ניסיון בנקאי טוב יותר, שיעורי הפשיעה הקמעונאיים מופחתים, זיהוי מהיר יותר של נעדרים, שיפור טיפול בחולים, מעקב נוכחות מדויק ועוד.
אנו מתאימים את מערכי הנתונים שלנו כדי לענות על הצרכים הספציפיים של תעשיות שונות, כגון רכב, קמעונאות, שירותי בריאות ואבטחה, ומבטיחים שהנתונים מתאימים לדרישות ויישומים ספציפיים לתעשייה.
אנו מקפידים על תקני פרטיות נתונים מחמירים ועומדים בתקנות גלובליות כגון GDPR, ומבטיחים שכל נתוני זיהוי הפנים מקורם בצורה אתית ואנונימיים כנדרש.
מערכי הנתונים שלנו נבדלים על ידי הגיוון, המדרגיות והביאורים האיכותיים שלהם, מה שהופך אותם לאידיאליים לאימון מודלים מדויקים ואמינים של זיהוי פנים בתעשיות שונות.
