Αναγνώριση προσώπου
Δεδομένα εκπαίδευσης AI για την αναγνώριση προσώπου
Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα αναγνώρισης προσώπου σας για ακρίβεια με δεδομένα εικόνας καλύτερης ποιότητας
Σήμερα, βρισκόμαστε στην αυγή του μηχανισμού επόμενης γενιάς, όπου τα πρόσωπά μας είναι οι κωδικοί μας. Μέσω της αναγνώρισης μοναδικών χαρακτηριστικών του προσώπου, τα μηχανήματα μπορούν να ανιχνεύσουν εάν το άτομο που προσπαθεί να αποκτήσει πρόσβαση σε μια συσκευή είναι εξουσιοδοτημένο, να αντιστοιχίσουν πλάνα CCTV με πραγματικές εικόνες για τον εντοπισμό εγκληματιών και κακοπληρωτών, να μειώσουν την εγκληματικότητα σε καταστήματα λιανικής και πολλά άλλα. Με απλά λόγια, αυτή είναι η τεχνολογία που σαρώνει το πρόσωπο ενός ατόμου για να εξουσιοδοτήσει την πρόσβαση ή να εκτελέσει ένα σύνολο ενεργειών που έχει σχεδιαστεί να εκτελεί. Στο backend, πολλοί αλγόριθμοι και μονάδες λειτουργούν με ιλιγγιώδεις ταχύτητες για να εκτελέσουν υπολογισμούς και να ταιριάξουν τα χαρακτηριστικά του προσώπου (όπως σχήματα και πολύγωνα) για να ολοκληρώσουν κρίσιμες εργασίες.
Η ανατομία ενός ακριβούς μοντέλου αναγνώρισης προσώπου
Χαρακτηριστικά προσώπου και προοπτική
Το πρόσωπο ενός ατόμου φαίνεται διαφορετικό από κάθε γωνία, προφίλ και οπτική γωνία. Ένα μηχάνημα θα πρέπει να μπορεί να διακρίνει με ακρίβεια εάν είναι το ίδιο άτομο, ανεξάρτητα από το αν το άτομο κοιτάζει τη συσκευή ανεξάρτητα από την προοπτική της μπροστινής ουδέτερης πλευράς ή της προοπτικής δεξιάς κάτω.
Πλήθος εκφράσεων προσώπου
Ένα μοντέλο πρέπει να πει με ακρίβεια εάν ένα άτομο χαμογελάει, συνοφρυώνεται, κλαίει ή κοιτάζει κοιτάζοντας το ή τις εικόνες του. Θα πρέπει να είναι σε θέση να κατανοήσει ότι τα μάτια θα μπορούσαν να φαίνονται ίδια όταν ένα άτομο είτε εκπλήσσεται είτε φοβάται και στη συνέχεια ανιχνεύει την ακριβή έκφραση χωρίς σφάλματα.
Σημειώστε μοναδικά αναγνωριστικά προσώπου
Οι ορατές διαφοροποιητές όπως κρεατοελιές, ουλές, εγκαύματα από φωτιά και άλλα είναι διαφοροποιητές που είναι μοναδικοί για άτομα και θα πρέπει να λαμβάνονται υπόψη από τις μονάδες τεχνητής νοημοσύνης για την καλύτερη εκπαίδευση και επεξεργασία προσώπων. Τα μοντέλα θα πρέπει να μπορούν να τα εντοπίζουν και να τα αποδίδουν ως χαρακτηριστικά του προσώπου και όχι απλώς να τα παραλείπουν.
Υπηρεσίες Αναγνώρισης Προσώπου από τη Shaip
Είτε χρειάζεστε συλλογή δεδομένων εικόνων προσώπου (που αποτελούνται από διαφορετικά χαρακτηριστικά προσώπου, προοπτικές, εκφράσεις ή συναισθήματα), είτε υπηρεσίες σχολιασμού δεδομένων εικόνας προσώπου (για την προσθήκη ετικετών σε ορατό διαφοροποιητή, εκφράσεις προσώπου με κατάλληλα μεταδεδομένα, π.χ. χαμογελαστό, συνοφρυωμένο κ.λπ.), οι συνεργάτες μας από σε όλο τον κόσμο μπορεί να καλύψει τις ανάγκες σας σε δεδομένα εκπαίδευσης γρήγορα και σε κλίμακα.
Συλλογή εικόνων προσώπου
Προκειμένου το σύστημά σας AI να αποδίδει με ακρίβεια αποτελέσματα, πρέπει να εκπαιδευτεί με χιλιάδες σύνολα δεδομένων ανθρώπινων προσώπων. Όσο μεγαλύτερος είναι ο όγκος των δεδομένων εικόνας προσώπου, τόσο το καλύτερο. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο το δίκτυό μας μπορεί να σας βοηθήσει να προμηθεύσετε εκατομμύρια σύνολα δεδομένων, έτσι ώστε το σύστημα αναγνώρισης προσώπου σας να εκπαιδεύεται με τα πιο κατάλληλα, σχετικά και με βάση τα δεδομένα. Κατανοούμε επίσης ότι η γεωγραφία, το τμήμα αγοράς και τα δημογραφικά στοιχεία σας μπορεί να είναι πολύ συγκεκριμένα. Για να καλύψουμε όλες τις ανάγκες σας, παρέχουμε προσαρμοσμένα δεδομένα εικόνας προσώπου για διαφορετικές εθνότητες, ηλικιακές ομάδες, φυλές και πολλά άλλα. Εφαρμόζουμε αυστηρές οδηγίες σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο πρέπει να ανεβαίνουν οι εικόνες προσώπου στο σύστημά μας όσον αφορά τις αναλύσεις, τις μορφές αρχείων, τον φωτισμό, τις πόζες και άλλα.
Σχολιασμός εικόνας προσώπου
Όταν αποκτάτε ποιοτικές εικόνες προσώπου, έχετε ολοκληρώσει μόνο το 50% της εργασίας. Τα συστήματα αναγνώρισης προσώπου σας θα εξακολουθούσαν να σας δίνουν άσκοπα αποτελέσματα (ή καθόλου αποτελέσματα) όταν τροφοδοτείτε σε αυτά κεκτημένα σύνολα δεδομένων εικόνων. Για να ξεκινήσετε τη διαδικασία εκπαίδευσης, πρέπει να σχολιάσετε την εικόνα του προσώπου σας. Υπάρχουν πολλά σημεία δεδομένων αναγνώρισης προσώπου που πρέπει να επισημανθούν, χειρονομίες που πρέπει να επισημανθούν, συναισθήματα και εκφράσεις που πρέπει να σχολιαστούν και πολλά άλλα. Στη Shaip, μπορούμε να σας βοηθήσουμε με σχολιασμένες εικόνες προσώπου με τις τεχνικές μας αναγνώρισης ορόσημων προσώπου. Όλες οι περίπλοκες λεπτομέρειες και πτυχές της αναγνώρισης προσώπου σχολιάζονται για ακρίβεια από τους δικούς μας βετεράνους, οι οποίοι βρίσκονται στο φάσμα της τεχνητής νοημοσύνης εδώ και χρόνια.
Shaip Can
Πηγή προσώπου
εικόνες
Εκπαιδεύστε πόρους για την επισήμανση δεδομένων εικόνας
Ελέγξτε τα δεδομένα για ακρίβεια και ποιότητα
Υποβάλετε αρχεία δεδομένων σε συμφωνημένη μορφή
Η ομάδα των ειδικών μας μπορεί να συλλέξει και να προσθέσει σχολιασμούς εικόνων προσώπων στην ιδιόκτητη πλατφόρμα σχολιασμών εικόνων, ωστόσο, οι ίδιοι σχολιαστές μετά από μια σύντομη εκπαίδευση μπορούν επίσης να σχολιάσουν εικόνες προσώπου στην εσωτερική σας πλατφόρμα σχολιασμού εικόνων. Μέσα σε σύντομο χρονικό διάστημα, θα μπορούν να σχολιάζουν χιλιάδες εικόνες προσώπου με βάση αυστηρές προδιαγραφές και με την επιθυμητή ποιότητα.ΤΕ
Θήκες χρήσης αναγνώρισης προσώπου
Ανεξάρτητα από την ιδέα ή το τμήμα της αγοράς σας, θα χρειαστείτε άφθονους όγκους δεδομένων που πρέπει να σχολιαστούν για την ικανότητα εκπαίδευσης. Για να πάρετε μια γρήγορη ιδέα για ορισμένες από τις περιπτώσεις χρήσης που θα μπορούσατε να επικοινωνήσετε μαζί μας, ακολουθεί μια λίστα.
- Για την εφαρμογή συστημάτων αναγνώρισης προσώπου σε φορητές συσκευές, IoT οικοσυστήματα, και να ανοίξει ο δρόμος για προηγμένη ασφάλεια και κρυπτογράφηση.
- Για λόγους γεωγραφικής επιτήρησης και ασφάλειας για την παρακολούθηση γειτονιών υψηλού προφίλ, ευαίσθητων περιοχών διπλωματών κ.λπ.
- Για να ενσωματώσετε πρόσβαση χωρίς κλειδί στα αυτοκίνητά σας ή στα συνδεδεμένα αυτοκίνητά σας.
- Για να εκτελέσετε στοχευμένες διαφημιστικές καμπάνιες για τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες σας.
- Κάντε την υγειονομική περίθαλψη πιο προσιτή
- Προσφέρετε εξατομικευμένες υπηρεσίες φιλοξενίας στους επισκέπτες απομνημονεύοντας και διαμορφώνοντας το προφίλ των ενδιαφερόντων, των συμπαθειών/αντιπαθειών τους, των προτιμήσεων δωματίου και φαγητού κ.λπ.
Διαφορετική συλλογή δεδομένων αναγνώρισης προσώπου για βελτίωση μοντέλων AI
Ιστορικό
Σε μια προσπάθεια να ενισχυθεί η ακρίβεια και η ποικιλομορφία των μοντέλων αναγνώρισης προσώπου που βασίζονται σε AI, ξεκίνησε ένα ολοκληρωμένο έργο συλλογής δεδομένων. Το έργο επικεντρώθηκε στη συλλογή διαφορετικών εικόνων προσώπων και βίντεο από διάφορες εθνότητες, ηλικιακές ομάδες και συνθήκες φωτισμού. Τα δεδομένα οργανώθηκαν σχολαστικά σε πολλά διακριτά σύνολα δεδομένων, το καθένα από τα οποία εξυπηρετούσε συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης και απαιτήσεις του κλάδου.
Επισκόπηση συνόλου δεδομένων
| Περιγραφή | Χρησιμοποιήστε την υπόθεση 1 | Χρησιμοποιήστε την υπόθεση 2 | Χρησιμοποιήστε την υπόθεση 3 |
|---|---|---|---|
| Χρήση θήκης | Ιστορικές εικόνες 15,000 μοναδικών θεμάτων | Εικόνες προσώπου 5,000 μοναδικών θεμάτων | Εικόνες 10,000 μοναδικών θεμάτων |
| Σκοπός | Για να δημιουργήσετε ένα ισχυρό σύνολο δεδομένων ιστορικών εικόνων προσώπων για προηγμένη εκπαίδευση μοντέλων AI. | Για να δημιουργήσετε ένα ποικίλο σύνολο δεδομένων προσώπου ειδικά για τις αγορές της Ινδίας και της Ασίας. | Για τη συλλογή μιας μεγάλης ποικιλίας εικόνων προσώπου που αποτυπώνουν διαφορετικές γωνίες και εκφράσεις. |
| Σύνθεση συνόλου δεδομένων | Μαθήματα: 15,000 μοναδικά άτομα. Σημεία δεδομένων: Κάθε θέμα παρείχε 1 εικόνα εγγραφής + 15 ιστορικές εικόνες. Πρόσθετα δεδομένα: 2 βίντεο (εσωτερικού και εξωτερικού χώρου) που καταγράφουν κινήσεις κεφαλιού για 1,000 θέματα. | Μαθήματα: 5,000 μοναδικά άτομα. | Μαθήματα: 10,000 μοναδικά άτομα Σημεία δεδομένων: Κάθε θέμα παρείχε 15-20 εικόνες, καλύπτοντας πολλαπλές γωνίες και εκφράσεις. |
| Εθνότητα και δημογραφικά στοιχεία | Εθνοτική κατανομή: Μαύρο (35%), Ανατολική Ασία (42%), Νότια Ασία (13%), Λευκό (10%). Φύλο: 50% γυναίκες, 50% άνδρες. Εύρος ηλικίας: Οι εικόνες καλύπτουν έως και τα τελευταία 10 χρόνια της ζωής κάθε θέματος, εστιάζοντας σε άτομα ηλικίας 18+. | Εθνοτική κατανομή: Ινδός (50%), Ασιάτης (20%), Μαύρος (30%). Εύρος ηλικίας: 18 έως 60 ετών. Κατανομή φύλου: 50% γυναίκες, 50% άνδρες. | Εθνοτική κατανομή: Κινέζικη εθνότητα (100%). Φύλο: 50% γυναίκες, 50% άνδρες. Εύρος ηλικίας: 18-26 ετών. |
| Τόμος | 15,000 εικόνες εγγραφής, 300,000+ ιστορικές εικόνες και 2,000 βίντεο | 35 selfies ανά θέμα, συνολικά 175,000 εικόνες. | 150,000 – 200,000 εικόνες. |
| Κριτήρια ποιότητας | Εικόνες υψηλής ανάλυσης (1920 x 1280), με αυστηρές οδηγίες σχετικά με το φωτισμό, την έκφραση του προσώπου και τη σαφήνεια της εικόνας. | Διαφορετικά υπόβαθρα και ενδυμασία, χωρίς καλλωπισμό προσώπου και σταθερή ποιότητα εικόνας σε όλο το σύνολο δεδομένων. | Εικόνες υψηλής ανάλυσης (2160 x 3840 pixel), ακριβής αναλογία πορτρέτου και ποικίλες γωνίες και εκφράσεις. |
| Περιγραφή | Χρησιμοποιήστε την υπόθεση 4 | Χρησιμοποιήστε την υπόθεση 5 | Χρησιμοποιήστε την υπόθεση 6 |
|---|---|---|---|
| Χρήση θήκης | Εικόνες 6,100 μοναδικών θεμάτων (Έξι ανθρώπινα συναισθήματα) | Εικόνες 428 μοναδικών θεμάτων (9 σενάρια φωτισμού) | Εικόνες 600 μοναδικών θεμάτων (Συλλογή με βάση την εθνικότητα) |
| Σκοπός | Να συγκεντρώσει εικόνες προσώπου που απεικονίζουν έξι διαφορετικά ανθρώπινα συναισθήματα για συστήματα αναγνώρισης συναισθημάτων. | Για τη λήψη εικόνων προσώπων υπό διάφορες συνθήκες φωτισμού για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. | Για να δημιουργήσετε ένα σύνολο δεδομένων που αποτυπώνει την ποικιλομορφία των εθνοτήτων για βελτιωμένη απόδοση μοντέλου AI. |
| Σύνθεση συνόλου δεδομένων | Μαθήματα: 6,100 άτομα από την Ανατολική και Νότια Ασία. Σημεία δεδομένων: 6 εικόνες ανά θέμα, η καθεμία αντιπροσωπεύει διαφορετικό συναίσθημα. Εθνοτική κατανομή: Ιαπωνικά (9,000 εικόνες), Κορεάτικα (2,400), Κινέζικα (2,400), Νοτιοανατολικής Ασίας (2,400), Νότιας Ασίας (2,400). | Μαθήματα: 428 Ινδοί ιδιώτες. Σημεία δεδομένων: 160 εικόνες ανά θέμα σε 9 διαφορετικές συνθήκες φωτισμού. | Μαθήματα: 600 μοναδικά άτομα από διαφορετικά εθνικά υπόβαθρα. Εθνοτική κατανομή: Αφρικανός (967 εικόνες), Μέσης Ανατολής (81), Ιθαγενής Αμερικανός (1,383), Νότιας Ασίας (738), Νοτιοανατολικής Ασίας (481). Εύρος ηλικίας: 20 έως 70 ετών. |
| Τόμος | εικόνες 18,600 | εικόνες 74,880 | εικόνες 3,752 |
| Κριτήρια ποιότητας | Αυστηρές οδηγίες σχετικά με την ορατότητα του προσώπου, το φωτισμό και τη συνέπεια της έκφρασης. | Καθαρές εικόνες με σταθερό φωτισμό και ισορροπημένη αναπαράσταση ηλικίας και φύλου. | Εικόνες υψηλής ανάλυσης με έμφαση στην εθνοτική ποικιλομορφία και συνέπεια σε όλο το σύνολο δεδομένων. |
Σύνολο δεδομένων αναγνώρισης προσώπου / Σύνολο δεδομένων ανίχνευσης προσώπου
Σύνολο δεδομένων ορόσημο προσώπου
12 χιλιάδες εικόνες με παραλλαγές γύρω από τη στάση του κεφαλιού, την εθνικότητα, το φύλο, το φόντο, τη γωνία λήψης, την ηλικία κ.λπ. με 68 σημεία ορόσημα
- Περίπτωση χρήσης: Αναγνώριση προσώπου
- Μορφή: εικόνες
- Τόμος: 12,000 +
- Σχόλιο: Σχολιασμός ορόσημο
Βιομετρικό σύνολο δεδομένων
Σύνολο δεδομένων βίντεο 22 χιλιάδων προσώπων από πολλές χώρες με πολλές πόζες για μοντέλα αναγνώρισης προσώπου
- Περίπτωση χρήσης: Αναγνώριση προσώπου
- Μορφή: Βίντεο
- Τόμος: 22,000 +
- Σχόλιο: Οχι
Σύνολο δεδομένων εικόνας ομάδας ατόμων
2.5 χιλιάδες+ εικόνες από 3,000+ άτομα. Το σύνολο δεδομένων περιέχει εικόνες ομάδας 2-6 ατόμων από πολλές γεωγραφίες
- Περίπτωση χρήσης: Μοντέλο αναγνώρισης εικόνας
- Μορφή: εικόνες
- Τόμος: 2,500 +
- Σχόλιο: Οχι
Σύνολο δεδομένων βιομετρικών καλυμμένων βίντεο
20 βίντεο με πρόσωπα με μάσκες για κατασκευή/εκπαίδευση μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης ανίχνευσης πλαστών
- Περίπτωση χρήσης: Μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης ανίχνευσης πλαστών
- Μορφή: Βίντεο
- Τόμος: 20,000 +
- Σχόλιο: Οχι
Κάθετες
Προσφέροντας δεδομένα εκπαίδευσης αναγνώρισης προσώπου σε πολλαπλούς κλάδους
Η αναγνώριση προσώπου είναι η τρέχουσα οργή σε όλα τα τμήματα, όπου δοκιμάζονται μοναδικές περιπτώσεις χρήσης και διατίθενται για εφαρμογές. Από την παρακολούθηση διακινητών παιδιών και την ανάπτυξη βιογραφικού αναγνωριστικού σε εγκαταστάσεις του οργανισμού έως τη μελέτη ανωμαλιών που θα μπορούσαν να περάσουν απαρατήρητες στο κανονικό μάτι, η αναγνώριση προσώπου βοηθά τις επιχειρήσεις και τις βιομηχανίες με πολλούς τρόπους.
Αυτοκίνητο
Ενισχύστε τις δυνατότητες αυτόνομης οδήγησης με σύνολα δεδομένων αναγνώρισης προσώπου που έχουν σχεδιαστεί για συστήματα παρακολούθησης οδηγού και ασφάλειας στο αυτοκίνητο
Λιανεμποριο
Βελτιώστε την εμπειρία των πελατών με σύνολα δεδομένων αναγνώρισης προσώπου για εξατομικευμένες υπηρεσίες στο κατάστημα και απρόσκοπτες διαδικασίες ολοκλήρωσης αγοράς.
eCommerce
Προσφέρετε εξατομικευμένες εμπειρίες αγορών και βελτιώστε τον έλεγχο ταυτότητας πελατών σε πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου.
Φροντίδα Υγείας
Ενισχύστε την αναγνώριση και τη διαγνωστική ακρίβεια των ασθενών με εξειδικευμένα σύνολα δεδομένων αναγνώρισης προσώπου για εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης
Φιλοξενία
Βελτιώστε τις υπηρεσίες επισκεπτών με σύνολα δεδομένων αναγνώρισης προσώπου για απρόσκοπτα check-in και εξατομικευμένες εμπειρίες στη φιλοξενία.
Ασφάλεια και Άμυνα
Ενισχύστε τα μέτρα ασφαλείας με σύνολα δεδομένων αναγνώρισης προσώπου βελτιστοποιημένα για εφαρμογές επιτήρησης, ανίχνευσης απειλών και άμυνας.
Η ικανότητά μας
People
Ειδικές και εκπαιδευμένες ομάδες:
- 30,000+ συνεργάτες για τη δημιουργία δεδομένων, την επισήμανση και την QA
- Διαπιστευμένη Ομάδα Διαχείρισης Έργου
- Έμπειρη ομάδα ανάπτυξης προϊόντων
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Διαδικασία
Η υψηλότερη αποτελεσματικότητα της διαδικασίας διασφαλίζεται με:
- Ισχυρή διαδικασία 6 Sigma Stage-Gate
- Μια αποκλειστική ομάδα μαύρων ζωνών 6 Sigma – Βασικοί ιδιοκτήτες διαδικασιών και συμμόρφωση με την ποιότητα
- Βρόχος συνεχούς βελτίωσης και ανατροφοδότησης
Πλατφόρμα
Η πατενταρισμένη πλατφόρμα προσφέρει πλεονεκτήματα:
- Web-based πλατφόρμα από άκρο σε άκρο
- Άψογη Ποιότητα
- Πιο γρήγορο ΤΑΤ
- Απρόσκοπτη παράδοση
People
Ειδικές και εκπαιδευμένες ομάδες:
- 30,000+ συνεργάτες για τη δημιουργία δεδομένων, την επισήμανση και την QA
- Διαπιστευμένη Ομάδα Διαχείρισης Έργου
- Έμπειρη ομάδα ανάπτυξης προϊόντων
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Διαδικασία
Η υψηλότερη αποτελεσματικότητα της διαδικασίας διασφαλίζεται με:
- Ισχυρή διαδικασία 6 Sigma Stage-Gate
- Μια αποκλειστική ομάδα μαύρων ζωνών 6 Sigma – Βασικοί ιδιοκτήτες διαδικασιών και συμμόρφωση με την ποιότητα
- Βρόχος συνεχούς βελτίωσης και ανατροφοδότησης
Πλατφόρμα
Η πατενταρισμένη πλατφόρμα προσφέρει πλεονεκτήματα:
- Web-based πλατφόρμα από άκρο σε άκρο
- Άψογη Ποιότητα
- Πιο γρήγορο ΤΑΤ
- Απρόσκοπτη παράδοση
Συνιστώμενοι πόροι
Οδηγός αγοραστή
Σχολιασμός εικόνας και επισήμανση για το Computer Vision
Η όραση υπολογιστή έχει να κάνει με την κατανόηση του οπτικού κόσμου για την εκπαίδευση εφαρμογών όρασης υπολογιστή. Η επιτυχία του συνοψίζεται πλήρως σε αυτό που ονομάζουμε σχολιασμό εικόνας – τη θεμελιώδη διαδικασία πίσω από την τεχνολογία που κάνει τα μηχανήματα να λαμβάνουν έξυπνες αποφάσεις και αυτό ακριβώς πρόκειται να συζητήσουμε και να εξερευνήσουμε.
Άρθρα
Πώς η συλλογή δεδομένων παίζει καθοριστικό ρόλο στην ανάπτυξη μοντέλων αναγνώρισης προσώπου
Οι άνθρωποι είναι ικανοί στην αναγνώριση προσώπων, αλλά ερμηνεύουμε επίσης τις εκφράσεις και τα συναισθήματα αρκετά φυσικά. Η έρευνα λέει ότι μπορούμε να αναγνωρίσουμε προσωπικά οικεία πρόσωπα εντός 380 ms μετά την παρουσίαση και 460 ms για άγνωστα πρόσωπα. Ωστόσο, αυτή η εγγενώς ανθρώπινη ποιότητα έχει πλέον ανταγωνιστή στην τεχνητή νοημοσύνη και την όραση υπολογιστών.
Άρθρα
Τι είναι η Αναγνώριση Εικόνας AI και πώς λειτουργεί;
Τα ανθρώπινα όντα έχουν την έμφυτη ικανότητα να διακρίνουν και να αναγνωρίζουν με ακρίβεια αντικείμενα, ανθρώπους και μέρη από φωτογραφίες. Ωστόσο, οι υπολογιστές δεν διαθέτουν τη δυνατότητα ταξινόμησης εικόνων. Ωστόσο, μπορούν να εκπαιδευτούν στην ερμηνεία οπτικών πληροφοριών χρησιμοποιώντας εφαρμογές όρασης υπολογιστή και τεχνολογία αναγνώρισης εικόνας.
Επιλεγμένοι πελάτες
Ενδυνάμωση των ομάδων για τη δημιουργία κορυφαίων παγκοσμίως προϊόντων AI.
Ας συζητήσουμε τις ανάγκες σας για δεδομένα προπόνησης για μοντέλα αναγνώρισης προσώπου
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
Η αναγνώριση προσώπου είναι ένα από τα αναπόσπαστα στοιχεία της έξυπνης βιομετρικής ασφάλειας, με στόχο την επιβεβαίωση ή την πιστοποίηση της ταυτότητας ενός ατόμου. Ως τεχνολογία, χρησιμοποιείται για την εξακρίβωση, την αναγνώριση και την κατηγοριοποίηση των ανθρώπων σε βίντεο, φωτογραφίες, ακόμη και ροές σε πραγματικό χρόνο.
Η αναγνώριση προσώπου λειτουργεί αντιστοιχίζοντας τα πρόσωπα που έχουν συλληφθεί με μια σχετική βάση δεδομένων. Η διαδικασία ξεκινά με την ανίχνευση, ακολουθείται από ανάλυση 2D και 3D, μετατροπή εικόνας σε δεδομένα και τέλος αντιστοίχιση.
Η αναγνώριση προσώπου, ως εφευρετική τεχνολογία οπτικής αναγνώρισης αποτελεί συχνά την πρωταρχική βάση για το ξεκλείδωμα των smartphone και των υπολογιστών. Ωστόσο, η παρουσία του στην επιβολή του νόμου, δηλαδή να βοηθά τους αξιωματούχους να συλλέγουν πλάνα από κούπες των υπόπτων και να τα αντιστοιχίζουν με βάσεις δεδομένων, αποτελεί επίσης παράδειγμα.
Εάν σχεδιάζετε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης με κάθετη συγκεκριμένη με όραση υπολογιστή, πρέπει πρώτα να το κάνετε ικανό να αναγνωρίζει εικόνες και πρόσωπα ατόμων και στη συνέχεια να ξεκινήσετε την εποπτευόμενη μάθηση τροφοδοτώντας νεότερες τεχνικές όπως σημασιολογία, τμηματοποίηση και σχολιασμός πολυγώνων. Ως εκ τούτου, η αναγνώριση προσώπου είναι το σκαλοπάτι για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ειδικά για την ασφάλεια, όπου η ατομική αναγνώριση έχει προτεραιότητα έναντι της ανίχνευσης αντικειμένων.
Η αναγνώριση προσώπου μπορεί να είναι η ραχοκοκαλιά πολλών ευφυών συστημάτων στη μετά την πανδημία εποχή. Τα οφέλη περιλαμβάνουν βελτιωμένη εμπειρία λιανικής με χρήση της τεχνολογίας Face Pay, καλύτερη τραπεζική εμπειρία, μειωμένα ποσοστά εγκληματικότητας λιανικής, ταχύτερη αναγνώριση των αγνοουμένων, βελτιωμένη φροντίδα ασθενών, ακριβή παρακολούθηση παρουσίας και πολλά άλλα.
Προσαρμόζουμε τα σύνολα δεδομένων μας για να ανταποκρίνονται στις συγκεκριμένες ανάγκες διαφόρων βιομηχανιών, όπως η αυτοκινητοβιομηχανία, το λιανικό εμπόριο, η υγειονομική περίθαλψη και η ασφάλεια, διασφαλίζοντας ότι τα δεδομένα ευθυγραμμίζονται με τις απαιτήσεις και τις εφαρμογές του κλάδου.
Συμμορφωνόμαστε με αυστηρά πρότυπα απορρήτου δεδομένων και συμμορφωνόμαστε με παγκόσμιους κανονισμούς όπως ο GDPR, διασφαλίζοντας ότι όλα τα δεδομένα αναγνώρισης προσώπου προέρχονται από δεοντολογικές πηγές και ανωνυμοποιούνται όπως απαιτείται.
Τα σύνολα δεδομένων μας διακρίνονται για την ποικιλομορφία, την επεκτασιμότητα και τους σχολιασμούς υψηλής ποιότητας, καθιστώντας τα ιδανικά για την εκπαίδευση ακριβών και αξιόπιστων μοντέλων αναγνώρισης προσώπου σε διάφορους κλάδους.