今天，我们正处于下一代机制的曙光之中，我们的面孔就是我们的密码。 通过识别独特的面部特征，机器可以检测尝试访问设备的人是否获得授权，将闭路电视录像与实际图像相匹配以跟踪重罪犯和违约者，减少零售店的犯罪等等。 简而言之，这是一种扫描个人面部以授权访问或执行其旨在执行的一组操作的技术。 在后端，大量算法和模块以极快的速度运行以执行计算并匹配面部特征（如形状和多边形）以完成关键任务。
一个人的脸从每个角度、轮廓和视角看起来都不同。 机器应该能够准确地判断它是否是同一个人，无论个人是从正面中立的角度还是从右下方的角度盯着设备。
模型必须通过观察一个人或他们的图像来准确判断一个人是在微笑、皱眉、哭泣还是凝视。 它应该能够理解，当一个人感到惊讶或害怕时，眼睛可能看起来是一样的，然后准确无误地检测到表情。
痣、疤痕、火烧伤等明显的区分因素是个人独有的区分因素，AI 模块应考虑这些因素以更好地训练和处理面部。 模型应该能够检测到它们并将它们归类为面部特征，而不仅仅是跳过它们。
无论您是需要人脸图像数据收集（由不同的面部特征、视角、表情或情绪组成），还是人脸图像数据注释服务（用于标记可见差异、具有适当元数据的面部表情，例如微笑、皱眉等），我们的贡献者来自可以快速、大规模地满足您的训练数据需求。
为了让您的 AI 系统准确提供结果，必须使用数千个人类面部数据集对其进行训练。面部图像数据量越大越好。这就是为什么我们的网络可以帮助您获取数百万个数据集，以便您的面部识别系统使用最合适、最相关和最符合上下文的数据进行训练。我们还了解您的地理位置、细分市场和人口统计数据可能非常具体。为了满足您的所有需求，我们提供不同种族、年龄组、种族等的定制面部图像数据。我们在分辨率、文件格式、照明、姿势等方面对如何将面部图像上传到我们的系统制定了严格的指导方针。
当您获取高质量的人脸图像时，您只完成了 50% 的任务。当您将获取的图像数据集输入到面部识别系统时，系统仍会给出毫无意义的结果（或根本没有结果）。要启动训练过程，您需要对面部图像进行注释。有几个面部识别数据点需要标记，手势需要标记，情绪和表情需要注释等等。在 Shaip，我们可以使用面部特征识别技术帮助您获得带注释的面部图像。面部识别的所有复杂细节和方面都由我们自己的资深员工进行注释，这些员工在 AI 领域工作多年。
我们的专家团队可以在我们专有的图像注释平台上收集和注释面部图像，但是，经过短暂培训后，相同的注释者也可以在您的内部图像注释平台上注释面部图像。在短时间内，他们将能够根据严格的规范和所需的质量注释数千张面部图像。
无论您的想法或市场领域如何，您都需要大量需要注释的数据以实现可训练性。 为了快速了解您可以联系我们的一些用例，这里有一个列表。
背景
为了提高人工智能驱动的面部识别模型的准确性和多样性，启动了一个全面的数据收集项目。该项目专注于收集不同种族、年龄组和光照条件下的各种面部图像和视频。数据被精心组织成几个不同的数据集，每个数据集都适用于特定的用例和行业需求。
数据集概述
| 信息 | 用例1 | 用例2 | 用例3 |
|---|---|---|---|
| 用例 | 15,000 个独特主题的历史图像 | 5,000 名独特受试者的面部图像 | 10,000 个独特主题的图像 |
| 目的 | 构建一个强大的历史人脸图像数据集，用于高级人工智能模型训练。 | 为印度和亚洲市场创建多样化的面部数据集。 | 收集各种角度和表情的面部图像。 |
| 数据集组成 |
主题数：15,000 每个对象1张入学照片+15张历史照片 1,000个受试者，拍摄2个视频（室内/室外）。 |
主题数：5,000 每人35张自拍照 |
主题数：10,000 每个拍摄对象拍摄15-20张照片 |
| 种族与人口统计 |
黑人（35%）、东亚裔（42%）、南亚裔（13%）、白人（10%） 50% 女性 / 50% 男性 超过18年 |
印度裔（50%）、亚裔（20%）、黑人（30%） 18-60年 50% 女性 / 50% 男性 |
中文 (100%) 18-26年 50% 女性 / 50% 男性 |
| 音量 | 15,000 名学员 + 300,000 多张历史图片 + 2,000 个视频 | 175,000图像 | 150,000万至200,000万张图片 |
| (质量标准) | 1920×1280分辨率，严格的照明和清晰度准则 | 背景多元，未经美化，品质始终如一。 | 2160×3840分辨率，精确的人像比例，多种拍摄角度 |
| 信息 | 用例4 | 用例5 | 用例6 |
|---|---|---|---|
| 用例 | 6,100名受试者——六种人类情绪 | 428 个对象 – 9 种照明场景 | 600个主题——基于种族的收藏 |
| 目的 | 构建用于情感识别系统的数据集。 | 在各种光照条件下拍摄面部图像。 | 通过种族多样性提升人工智能性能。 |
| 数据集组成 |
每个主题6张照片（6种情绪） 日本、韩国、中国、东南亚和南亚代表 |
每个主题160张照片 9. 照明条件 |
非洲裔、中东裔、美洲原住民、南亚裔、东南亚裔 年龄：20-70岁 |
| 音量 | 18,600图像 | 74,880图像 | 3,752图像 |
| (质量标准) | 严格的面部可见性和表情一致性 | 图像清晰，年龄和性别比例均衡 | 高分辨率、种族一致性 |
用于构建/训练 Spoof Detection AI 模型的 20k 个带面具的人脸视频
来自 2.5 多人的 3,000k 多张图片。 数据集包含来自多个地区的 2-6 人组的图像
为多个行业提供人脸识别训练数据
面部识别是当前各个细分市场的流行趋势，正在测试和推出独特的用例以进行实施。 从跟踪儿童贩卖者和在组织场所部署生物 ID，到研究正常人可能无法察觉的异常现象，面部识别正在以多种方式帮助企业和行业。
利用专为驾驶员监控和车载安全系统设计的面部识别数据集提升自动驾驶能力
利用面部识别数据集增强客户体验，实现个性化的店内服务和无缝结账流程。
提供个性化的购物体验并改善电子商务平台的客户身份验证。
利用专门用于医疗保健应用的面部识别数据集提高患者识别和诊断的准确性
利用面部识别数据集提升宾客服务，实现无缝办理入住手续和个性化的酒店体验。
利用针对监视、威胁检测和防御应用优化的面部识别数据集来加强安全措施。
专门和训练有素的团队：
通过以下方式确保最高的流程效率：
获得专利的平台具有以下优势：
计算机视觉就是理解视觉世界以训练计算机视觉应用程序。 它的成功完全归结为我们所说的图像注释——技术背后的基本过程，使机器做出智能决策，这正是我们将要讨论和探索的。
人类擅长识别面孔，但我们也很自然地解释表情和情绪。 研究表明，我们可以在演示后 380 毫秒内识别出个人熟悉的面孔，而对于不熟悉的面孔则需要 460 毫秒。 然而，这种人类本质上的品质现在在人工智能和计算机视觉领域有了竞争对手。
人类具有从照片中区分和精确识别物体、人物和地点的先天能力。 但是，计算机不具备对图像进行分类的能力。 然而，可以训练他们使用计算机视觉应用程序和图像识别技术来解释视觉信息。
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
面部识别是一种生物识别技术，通过分析图像或视频中独特的面部特征来识别或验证一个人的身份。
它的工作原理是捕捉图像、分析面部特征并将其与数据库进行匹配，以识别或验证一个人。
面部识别对于 AI/ML 项目至关重要，因为它可以实现安全、身份验证和个性化客户体验等应用。
安全、医疗保健、零售、汽车和酒店等行业使用这些数据集进行监控、访问控制和个性化等应用。
数据集从不同的来源收集，确保涵盖不同人口统计、年龄组和光照条件。
注释涉及标记面部特征、表情和唯一标识符（如疤痕和痣），以进行准确的 AI 训练。
是的，所有数据集都符合 GDPR 等全球隐私标准，并确保数据匿名且符合道德规范。
是的，可以根据项目要求针对特定的人口统计、行业或条件定制数据集。
通过对图像分辨率、照明和专家验证的严格指导来确保准确性和一致性，从而保证质量。
是的，数据集是可扩展的，可以支持具有数百万张图像的任何规模的项目。
数据集以带有元数据的标准格式提供，使其易于集成到 AI 工作流程中。
提供灵活的许可选项，包括现成的或定制的数据集。
费用取决于数据集的大小、定制化程度和许可需求。请联系我们获取最优报价。
交付时间表根据项目规模和复杂性而有所不同，但旨在有效地满足最后期限。
它们通过提供高质量、多样化的数据来提高人工智能模型的准确性，从而能够在各种条件下实现可靠的面部识别。
