人脸识别
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
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
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
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。
人脸图像采集
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。
人脸图像标注
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。
夏普罐
源面部
图片
训练资源来标记图像数据
查看数据的准确性和质量
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。
- 为了在便携式设备中实施面部识别系统， IoT 生态系统，并为高级安全和加密让路。
- 为了地理监视和安全目的，监视引人注目的街区、外交官的敏感地区等。
- 将无钥匙进入功能融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。
- 让医疗保健更加便捷
- 通过记住和描述客人的兴趣、喜欢/不喜欢、房间和食物偏好等，为客人提供个性化的酒店服务。
收集多样化人脸识别数据助力AI模型增强
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
| 更多资讯 | 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 | 为高级 AI 模型训练构建强大的历史面部图像数据集。 | 针对印度和亚洲市场创建多样化的面部数据集。 | 收集从不同角度和表情捕捉的各种面部图像。 |
| 数据集组成 | 主题： 15,000 个独特的个体。 数据点： 每个受试者提供1张注册图像+15张历史图像。 附加数据： 2 个视频（室内和室外）捕捉了 1,000 个对象的头部运动。 | 主题： 5,000 个独特的个体。 | 主题： 10,000 个独特个体 数据点： 每个受试者提供15至20张图片，涵盖多个角度和表情。 |
| 种族和人口统计 | 种族分布： 黑人（35%）、东亚（42%）、南亚（13%）、白人（10%）。 性别： 50% 女性，50% 男性。 年龄范围： 图像涵盖了每个对象生命中最后 10 年的时间，重点关注 18 岁以上的个人。 | 种族分布： 印度人（50%）、亚洲人（20%）、黑人（30%）。 年龄范围： 18到60岁。 性别分布：女性50％，男性50％。 | 种族分布： 华裔（100%）。 性别： 50% 女性，50% 男性。 年龄范围： 18-26岁。 |
| 音量 | 15,000 张注册图像、300,000 多张历史图像和 2,000 个视频 | 每个主题 35 张自拍照，总共 175,000 张照片。 | 150,000 – 200,000 张图像。 |
| 质量标准 | 高分辨率图像（1920 x 1280），对光线、面部表情和图像清晰度有严格的指导方针。 | 背景和服饰多样，无需美化脸部，整个数据集的图像质量一致。 | 高分辨率图像（2160 x 3840像素）、精确的肖像比例以及多样的角度和表情。 |
| 更多资讯 | 用例4 | 用例5 | 用例6 |
|---|---|---|---|
| 用例 | 6,100 个独特主题的图像（六种人类情绪） | 428 个独特主题的图像（9 种照明场景） | 600 个独特主题的图像（基于种族的集合） |
| 目的 | 为情绪识别系统收集描绘六种不同人类情绪的面部图像。 | 在各种光照条件下捕捉面部图像以训练人工智能模型。 | 创建一个捕捉种族多样性的数据集，以增强人工智能模型的性能。 |
| 数据集组成 | 主题： 6,100 人来自东亚和南亚。 数据点： 每个主题 6 张图片，每张代表不同的情绪。 种族分布： 日语（9,000 张图片）、韩语（2,400 张图片）、中文（2,400 张图片）、东南亚（2,400 张图片）、南亚（2,400 张图片）。 | 主题： 428 名印度个人。 数据点： 160 种不同光照条件下每个主题 9 张图像。 | 主题： 600 名来自不同民族背景的独特个体。 种族分布： 非洲 (967 张图片)、中东 (81)、美洲原住民 (1,383)、南亚 (738)、东南亚 (481XNUMX)。 年龄范围： 20到70岁。 |
| 音量 | 18,600图像 | 74,880图像 | 3,752图像 |
| 质量标准 | 对面部可见性、灯光和表情一致性有严格的指导。 | 图像清晰，光照一致，年龄和性别分布均衡。 | 高分辨率图像，重点关注整个数据集的种族多样性和一致性。 |
人脸识别数据集/人脸检测数据集
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
- 使用案例： 欺骗检测 AI 模型
- 格式： 视频
- 容量： 20,000+
- 注解： 没有
垂直
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。
汽车行业
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
零售业
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。
电子商务网站
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。
医疗保健
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
医疗
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。
安全与防御
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。
我们的能力
团队
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 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
工艺过程
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
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
团队
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 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
工艺过程
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
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
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买家指南
用于计算机视觉的图像注释和标签
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。
博客
数据收集如何在开发面部识别模型中发挥关键作用
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。
博客
什么是 AI 图像识别，它是如何工作的？
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。
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
让我们讨论您对面部识别模型的训练数据需求
常见问题
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。
我们定制数据集以满足各个行业（例如汽车、零售、医疗保健和安全）的特定需求，确保数据符合行业特定的要求和应用。
我们遵守严格的数据隐私标准并遵守 GDPR 等全球法规，确保所有面部识别数据均符合道德规范并按要求匿名化。
我们的数据集具有多样性、可扩展性和高质量注释的特点，使其成为训练各个行业准确可靠的面部识别模型的理想选择。