人脸辨识签到

用于面部识别的 AI 训练数据

使用最优质的图像数据优化您的面部识别模型以提高准确性

人脸辨识签到

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。

准确人脸识别模型的剖析

面部特征和透视

面部特征和透视

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。

多种面部表情

多种表情

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。

注释唯一的面部标识符

注释唯一的面部标识符

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。

来自 Shaip 的面部识别服务

无论您是需要人脸图像数据收集(由不同的面部特征、视角、表情组成),还是人脸图像数据注释服务(用于标记可见差异化因子、具有适当元数据的面部表情,例如微笑、皱眉等),我们来自世界各地的贡献者globe 可以快速、大规模地满足您的训练数据需求。

人脸图像采集

人脸图像采集

为了让您的 AI 系统准确地提供结果,必须使用数千个面部图像数据集对其进行训练。 图像数据量越大越好。 这就是我们的网络可以帮助您获取数百万个数据集的原因,因此您的面部识别系统会使用最合适、最相关和上下文的数据进行训练。

我们也了解您的地理位置、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,我们提供跨种族、年龄组、种族等的面部图像数据。 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部署了严格的指导方针。 这为我们提供了统一范围的数据集,不仅易于编译而且易于训练。

人脸图像标注

人脸图像标注

当您获得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其中时,您的面部识别系统仍然会给您毫无意义的结果(或根本没有结果)。 要启动训练过程,您需要对人脸图像进行注释。 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,我们通过面部地标识别技术精确地完成所有这些工作。 面部识别的所有复杂细节和方面都由我们自己的内部资深人士进行注释以确保准确性,他们已经进入 AI 领域多年。

夏普罐

来源面部图像

源面部
图片

训练资源标记图像数据

训练资源来标记图像数据

查看数据的准确性和Amp; 品质

查看数据的准确性和质量

以商定的格式提交数据文件

以商定的格式提交数据文件

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,经过简短培训的相同注释者也可以在您的内部图像注释平台上注释面部图像。 在很短的时间内,他们将能够根据严格的规范和所需的质量对数千张面部图像进行注释。TE

面部识别用例

无论您的想法或细分市场如何,您都需要大量需要注释的数据以实现可训练性。 因此,我们的解决方案将完美满足您的需求并帮助您加快产品上市时间。 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。

  • 为了在便携式设备中实施面部识别系统, 物联网IoT 生态系统,并为高级安全和加密让路。
  • 用于地理监视和安全目的,以监视知名社区、外交官的敏感区域等。
  • 将无钥匙进入您的汽车或联网汽车。
  • 为您的产品或服务运行有针对性的广告活动。
  • 通过在紧急情况和手术期间通过面部特征授予访问权限,使医疗保健更易于访问并使 EHR 可互操作。
  • 通过记住和分析客人的兴趣、好恶、房间和食物偏好等,为客人提供个性化的款待服务。

面部识别数据集

面部图像数据集

12k 张围绕头部姿势、种族、性别、背景、拍摄角度、年龄等变化的图像,具有 68 个标志点

面部图像数据集

  • 使用案例: 人脸辨识签到
  • 格式: 图片
  • 卷: 超过12,000年
  • 注解: 地标注释

生物特征数据集

来自多个国家的 22k 面部视频数据集,用于面部识别模型的多个姿势

生物特征数据集

  • 使用案例: 人脸辨识签到
  • 格式: 视频
  • 卷: 超过22,000年
  • 注解: 没有

人群图像数据集

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

人群图像数据集

  • 使用案例: 图像识别模型
  • 格式: 图片
  • 卷: 超过2,500年
  • 注解: 没有

生物识别蒙面视频数据集

用于构建/训练 Spoof Detection AI 模型的 20k 个带面具的人脸视频

生物识别蒙面视频数据集

  • 使用案例: 欺骗检测 AI 模型
  • 格式: 视频
  • 卷: 超过20,000年
  • 注解: 没有

垂直

为多个行业提供人脸识别服务

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。

自主车辆

汽车

零售业

零售业

时尚&Amp; 电子商务 - 图片标签

营销电子商务

医疗健康

医疗健康

酒店业

酒店业

安全与安防防御

安全与防御

我们的能力

员工

员工

专门和训练有素的团队:

  • 30,000 多名数据收集、标记和 QA 合作者
  • 有资质的项目管理团队
  • 经验丰富的产品开发团队
  • 人才库采购和入职团队

流程

流程

通过以下方式确保最高的流程效率:

  • 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
  • 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
  • 持续改进和反馈循环

平台

平台

获得专利的平台具有以下优势:

  • 基于网络的端到端平台
  • 无可挑剔的品质
  • 更快的 TAT
  • 无缝交付

特色客户

赋能团队打造世界领先的人工智能产品。

Amazon
谷歌
微软
针织
梦想

让我们讨论您对面部识别模型的训练数据需求

面部识别是智能生物识别安全的组成部分之一,旨在确认或验证一个人的身份。 作为一项技术,它用于确定、识别和分类视频、照片甚至实时提要中的人。

面部识别的工作原理是将捕获的个人面部与相关数据库进行匹配。 该过程从检测开始,然后是 2D 和 3D 分析、图像到数据的转换,最后是匹配。

面部识别作为一种创造性的视觉识别技术,通常是解锁智能手机和计算机的主要基础。 然而,它在执法部门的存在,即帮助官员收集嫌疑人的面部照片并将其与数据库进行匹配,也可以作为一个例子。

如果您正在查看更有针对性的示例, 亚马逊的重新认识 和谷歌的照片是一些主要样本。

如果您计划使用计算机视觉训练特定于垂直行业的 AI 模型,您必须首先使其能够识别个人的图像和面部,然后通过输入语义、分割和多边形注释等新技术来启动监督学习。 因此,面部识别是训练特定于安全的 AI 模型的垫脚石,其中个人识别优先于对象检测。

人脸识别可以成为后大流行时代多个智能系统的支柱。 好处包括使用 Face Pay 技术改善零售体验、更好的银行体验、降低零售犯罪率、更快地识别失踪人员、改善患者护理、准确的出勤跟踪等等。