Shaip hiện là một phần của hệ sinh thái Ubiquity: Cùng một đội ngũ - nay được hỗ trợ bởi nguồn lực mở rộng để phục vụ khách hàng trên quy mô lớn.
|
Nhận diện khuôn mặt
Hôm nay, chúng ta đang ở buổi bình minh của cơ chế thế hệ tiếp theo, nơi khuôn mặt là mật mã của chúng ta. Thông qua việc nhận dạng các đặc điểm khuôn mặt độc đáo, máy móc có thể phát hiện xem người cố gắng truy cập thiết bị có được ủy quyền hay không, khớp cảnh quay CCTV với hình ảnh thực tế để theo dõi tội phạm và kẻ phạm tội, giảm tội phạm trong các cửa hàng bán lẻ, v.v. Nói một cách dễ hiểu, đây là công nghệ quét khuôn mặt của một cá nhân để cho phép truy cập hoặc thực hiện một tập hợp các hành động mà nó được thiết kế để thực hiện. Ở phần phụ trợ, rất nhiều thuật toán và mô-đun hoạt động với tốc độ chóng mặt để thực hiện các phép tính và khớp các đặc điểm trên khuôn mặt (như hình dạng và đa giác) để hoàn thành các nhiệm vụ quan trọng.
Khuôn mặt của một người trông khác nhau theo từng góc độ, hình dáng và góc nhìn. Một chiếc máy phải có thể phân biệt chính xác xem đó có phải là cùng một người hay không bất kể người đó nhìn chằm chằm vào thiết bị bất kể từ góc nhìn chính diện hay góc nhìn bên phải.
Một người mẫu phải biết chính xác một người đang cười, đang cau mày, đang khóc hay đang nhìn chằm chằm bằng cách nhìn vào họ hoặc hình ảnh của họ. Có thể hiểu rằng đôi mắt có thể trông giống nhau khi một người ngạc nhiên hoặc sợ hãi và sau đó phát hiện biểu hiện chính xác mà không mắc lỗi.
Những điểm khác biệt có thể nhìn thấy như nốt ruồi, vết sẹo, vết bỏng lửa, v.v. là những điểm khác biệt dành riêng cho từng cá nhân và nên được các mô-đun AI xem xét để đào tạo và xử lý khuôn mặt tốt hơn. Người mẫu phải có thể phát hiện ra chúng và gán chúng là các đặc điểm trên khuôn mặt chứ không chỉ bỏ qua chúng.
Cho dù bạn cần thu thập dữ liệu hình ảnh khuôn mặt (bao gồm các đặc điểm khuôn mặt, quan điểm, biểu cảm hoặc cảm xúc khác nhau) hay dịch vụ chú thích dữ liệu hình ảnh khuôn mặt (để gắn thẻ điểm khác biệt có thể nhìn thấy, biểu cảm khuôn mặt với siêu dữ liệu thích hợp, tức là mỉm cười, cau mày, v.v.), những người đóng góp của chúng tôi từ trên toàn cầu có thể đáp ứng nhu cầu dữ liệu đào tạo của bạn nhanh chóng và trên quy mô lớn.
Để hệ thống AI của bạn cung cấp kết quả chính xác, nó phải được đào tạo với hàng nghìn tập dữ liệu khuôn mặt người. Khối lượng dữ liệu hình ảnh khuôn mặt càng lớn thì càng tốt. Đó là lý do tại sao mạng lưới của chúng tôi có thể giúp bạn tìm nguồn hàng triệu tập dữ liệu, để hệ thống nhận dạng khuôn mặt của bạn được đào tạo với dữ liệu phù hợp, có liên quan và theo ngữ cảnh nhất. Chúng tôi cũng hiểu rằng địa lý, phân khúc thị trường và thông tin nhân khẩu học của bạn có thể rất cụ thể. Để đáp ứng mọi nhu cầu của bạn, chúng tôi cung cấp dữ liệu hình ảnh khuôn mặt tùy chỉnh trên nhiều dân tộc, nhóm tuổi, chủng tộc, v.v. Chúng tôi triển khai các hướng dẫn nghiêm ngặt về cách tải hình ảnh khuôn mặt lên hệ thống của chúng tôi về độ phân giải, định dạng tệp, độ sáng, tư thế, v.v.
Khi bạn có được hình ảnh khuôn mặt chất lượng, bạn chỉ hoàn thành 50% nhiệm vụ. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt của bạn vẫn sẽ cung cấp cho bạn kết quả vô nghĩa (hoặc không có kết quả nào cả) khi bạn đưa các tập dữ liệu hình ảnh đã thu được vào chúng. Để bắt đầu quá trình đào tạo, bạn cần chú thích hình ảnh khuôn mặt của mình. Có một số điểm dữ liệu nhận dạng khuôn mặt phải được đánh dấu, cử chỉ phải được dán nhãn, cảm xúc và biểu cảm phải được chú thích, v.v. Tại Shaip, chúng tôi có thể hỗ trợ bạn với hình ảnh khuôn mặt được chú thích bằng các kỹ thuật nhận dạng mốc khuôn mặt của chúng tôi. Tất cả các chi tiết và khía cạnh phức tạp của nhận dạng khuôn mặt đều được chú thích để đảm bảo độ chính xác bởi chính các cựu chiến binh nội bộ của chúng tôi, những người đã tham gia vào phổ AI trong nhiều năm.
Nhóm chuyên gia của chúng tôi có thể thu thập và chú thích hình ảnh khuôn mặt trên nền tảng chú thích hình ảnh độc quyền của chúng tôi, tuy nhiên, những người chú thích đó sau một khóa đào tạo ngắn cũng có thể chú thích hình ảnh khuôn mặt trên nền tảng chú thích hình ảnh nội bộ của bạn. Trong một khoảng thời gian ngắn, họ sẽ có thể chú thích hàng nghìn hình ảnh khuôn mặt dựa trên các thông số kỹ thuật nghiêm ngặt và với chất lượng mong muốn.
Bất kể ý tưởng hay phân khúc thị trường của bạn là gì, bạn sẽ cần khối lượng lớn dữ liệu cần được chú thích để có thể đào tạo. Để biết nhanh về một số trường hợp sử dụng mà bạn có thể liên hệ với chúng tôi, đây là danh sách.
Tiểu sử
Trong nỗ lực nâng cao độ chính xác và tính đa dạng của các mô hình nhận dạng khuôn mặt do AI điều khiển, một dự án thu thập dữ liệu toàn diện đã được khởi xướng. Dự án tập trung vào việc thu thập các hình ảnh và video khuôn mặt đa dạng từ nhiều dân tộc, nhóm tuổi và điều kiện ánh sáng khác nhau. Dữ liệu được tổ chức tỉ mỉ thành một số tập dữ liệu riêng biệt, mỗi tập phục vụ cho các trường hợp sử dụng cụ thể và yêu cầu của ngành.
Tổng quan về tập dữ liệu
| Chi Tiết | Trường hợp sử dụng 1 | Trường hợp sử dụng 2 | Trường hợp sử dụng 3 |
|---|---|---|---|
| Trường hợp sử dụng | Hình ảnh lịch sử của 15,000 chủ đề độc đáo | Hình ảnh khuôn mặt của 5,000 đối tượng độc đáo | Hình ảnh của 10,000 chủ đề độc đáo |
| Mục tiêu | Xây dựng bộ dữ liệu mạnh mẽ gồm các hình ảnh khuôn mặt lịch sử để huấn luyện mô hình AI nâng cao. | Xây dựng bộ dữ liệu khuôn mặt đa dạng cho thị trường Ấn Độ và châu Á. | Thu thập nhiều hình ảnh khuôn mặt khác nhau từ nhiều góc độ và biểu cảm. |
| Thành phần tập dữ liệu |
Số lượng đối tượng: 15,000 1 ảnh đăng ký + 15 ảnh lịch sử cho mỗi môn học 2 video (trong nhà/ngoài trời) cho 1,000 đối tượng. |
Số lượng đối tượng: 5,000 35 ảnh selfie cho mỗi đối tượng |
Số lượng đối tượng: 10,000 15–20 hình ảnh mỗi đối tượng |
| Dân tộc và nhân khẩu học |
Người da đen (35%), người Đông Á (42%), người Nam Á (13%), người da trắng (10%) 50% Nữ / 50% Nam 18 + năm |
Người Ấn Độ (50%), người châu Á (20%), người da đen (30%) 18 năm 60 năm 50% Nữ / 50% Nam |
Tiếng Trung (100%) 18 năm 26 năm 50% Nữ / 50% Nam |
| Khối lượng | 15,000 lượt đăng ký + hơn 300,000 hình ảnh lịch sử + 2,000 video | hình ảnh 175,000 | 150,000–200,000 hình ảnh |
| Tiêu chuẩn chất lượng | Độ phân giải 1920×1280, tuân thủ nghiêm ngặt các hướng dẫn về ánh sáng và độ rõ nét. | Nguồn gốc đa dạng, không chỉnh sửa ảnh, chất lượng ổn định. | Độ phân giải 2160×3840, tỷ lệ khung hình dọc chính xác, nhiều góc nhìn khác nhau. |
| Chi Tiết | Trường hợp sử dụng 4 | Trường hợp sử dụng 5 | Trường hợp sử dụng 6 |
|---|---|---|---|
| Trường hợp sử dụng | 6,100 đối tượng – Sáu cảm xúc của con người | 428 chủ đề – 9 kịch bản ánh sáng | 600 đối tượng – Bộ sưu tập dựa trên sắc tộc |
| Mục tiêu | Xây dựng bộ dữ liệu cho các hệ thống nhận diện cảm xúc. | Chụp ảnh khuôn mặt trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. | Nâng cao hiệu suất AI thông qua sự đa dạng sắc tộc. |
| Thành phần tập dữ liệu |
6 hình ảnh cho mỗi chủ đề (6 cảm xúc) Đại diện Nhật Bản, Hàn Quốc, Trung Quốc, Đông Nam Á và Nam Á |
160 hình ảnh cho mỗi chủ đề 9 điều kiện ánh sáng |
Châu Phi, Trung Đông, thổ dân châu Mỹ, Nam Á, Đông Nam Á Độ tuổi: 20–70 tuổi |
| Khối lượng | hình ảnh 18,600 | hình ảnh 74,880 | hình ảnh 3,752 |
| Tiêu chuẩn chất lượng | Sự nhất quán nghiêm ngặt về khả năng quan sát và biểu cảm khuôn mặt. | Hình ảnh rõ nét, cân bằng về độ tuổi và giới tính. | Độ phân giải cao, tính nhất quán về sắc tộc |
12k hình ảnh với các biến thể xung quanh tư thế đầu, dân tộc, giới tính, bối cảnh, góc chụp, độ tuổi, v.v. với 68 điểm mốc
Bộ dữ liệu video 22k khuôn mặt từ nhiều quốc gia với nhiều tư thế cho các mô hình nhận dạng khuôn mặt
20k video về những khuôn mặt có mặt nạ để xây dựng / đào tạo mô hình AI Phát hiện giả mạo
2.5k + hình ảnh từ hơn 3,000 người. Tập dữ liệu chứa hình ảnh của nhóm 2-6 người từ nhiều khu vực địa lý
Cung cấp dữ liệu đào tạo nhận dạng khuôn mặt cho nhiều ngành công nghiệp
Nhận dạng khuôn mặt đang là cơn thịnh nộ hiện tại trên các phân khúc, nơi các trường hợp sử dụng duy nhất đang được thử nghiệm và triển khai để triển khai. Từ việc theo dõi những kẻ buôn bán trẻ em và triển khai ID sinh học trong cơ sở tổ chức đến nghiên cứu những điểm bất thường có thể không bị phát hiện bằng mắt thường, nhận dạng khuôn mặt đang giúp các doanh nghiệp & ngành theo vô số cách.
Tăng cường khả năng lái xe tự động với bộ dữ liệu nhận dạng khuôn mặt được thiết kế để giám sát người lái xe và hệ thống an toàn trong xe
Nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng bộ dữ liệu nhận dạng khuôn mặt để cung cấp dịch vụ cá nhân hóa trong cửa hàng và quy trình thanh toán liền mạch.
Mang đến trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa và cải thiện khả năng xác thực khách hàng trên các nền tảng thương mại điện tử.
Tăng cường khả năng nhận dạng bệnh nhân và chẩn đoán chính xác với các tập dữ liệu nhận dạng khuôn mặt chuyên biệt cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe
Nâng cao dịch vụ khách hàng bằng bộ dữ liệu nhận dạng khuôn mặt để có quy trình nhận phòng liền mạch và trải nghiệm cá nhân hóa trong dịch vụ khách sạn.
Tăng cường các biện pháp bảo mật bằng bộ dữ liệu nhận dạng khuôn mặt được tối ưu hóa cho các ứng dụng giám sát, phát hiện mối đe dọa và phòng thủ.
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
Thị giác máy tính là tất cả về việc tạo ra ý nghĩa của thế giới thị giác để đào tạo các ứng dụng thị giác máy tính. Thành công của nó hoàn toàn bắt nguồn từ cái mà chúng ta gọi là chú thích hình ảnh - quy trình cơ bản đằng sau công nghệ giúp máy móc đưa ra các quyết định thông minh và đây chính xác là những gì chúng ta sắp thảo luận và khám phá.
Con người rất giỏi trong việc nhận dạng khuôn mặt, nhưng chúng ta cũng diễn giải các biểu cảm và cảm xúc một cách khá tự nhiên. Nghiên cứu cho biết chúng ta có thể xác định khuôn mặt quen thuộc trong vòng 380 mili giây sau khi trình bày và 460 mili giây đối với những khuôn mặt không quen thuộc. Tuy nhiên, phẩm chất bản chất của con người hiện nay đã có đối thủ cạnh tranh về trí tuệ nhân tạo và Thị giác máy tính.
Con người có khả năng bẩm sinh để phân biệt & xác định chính xác các vật thể, con người và địa điểm từ ảnh. Tuy nhiên, máy tính không có khả năng phân loại hình ảnh. Tuy nhiên, họ có thể được đào tạo để giải thích thông tin hình ảnh bằng các ứng dụng thị giác máy tính và công nghệ nhận dạng hình ảnh.
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Nhận dạng khuôn mặt là công nghệ sinh trắc học giúp nhận dạng hoặc xác minh danh tính của một người bằng cách phân tích các đặc điểm khuôn mặt độc đáo từ hình ảnh hoặc video.
Công nghệ này hoạt động bằng cách chụp ảnh, phân tích các đặc điểm trên khuôn mặt và đối chiếu với cơ sở dữ liệu để nhận dạng hoặc xác minh một người.
Nhận dạng khuôn mặt rất cần thiết cho các dự án AI/ML vì nó hỗ trợ các ứng dụng như bảo mật, xác thực và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.
Các ngành như an ninh, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, ô tô và khách sạn sử dụng các tập dữ liệu này cho các ứng dụng như giám sát, kiểm soát truy cập và cá nhân hóa.
Các tập dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính đại diện cho mọi thông tin nhân khẩu học, nhóm tuổi và điều kiện ánh sáng.
Chú thích bao gồm việc dán nhãn các đặc điểm khuôn mặt, biểu cảm và các đặc điểm nhận dạng riêng như vết sẹo và nốt ruồi để đào tạo AI chính xác.
Có, tất cả các tập dữ liệu đều tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật toàn cầu như GDPR và đảm bảo dữ liệu được ẩn danh và có nguồn gốc đạo đức.
Có, các tập dữ liệu có thể được điều chỉnh cho phù hợp với đặc điểm nhân khẩu học, ngành hoặc điều kiện cụ thể dựa trên yêu cầu của dự án.
Chất lượng được đảm bảo thông qua các hướng dẫn nghiêm ngặt về độ phân giải hình ảnh, ánh sáng và xác nhận của chuyên gia về tính chính xác và tính nhất quán.
Có, các tập dữ liệu có khả năng mở rộng và có thể hỗ trợ các dự án có mọi quy mô với hàng triệu hình ảnh.
Các tập dữ liệu được cung cấp theo định dạng chuẩn với siêu dữ liệu, giúp dễ dàng tích hợp vào quy trình làm việc AI.
Có sẵn các tùy chọn cấp phép linh hoạt, bao gồm các tập dữ liệu có sẵn hoặc tùy chỉnh.
Chi phí phụ thuộc vào kích thước, tùy chỉnh và nhu cầu cấp phép của tập dữ liệu. Liên hệ với chúng tôi để có báo giá tốt nhất.
Thời gian giao hàng thay đổi tùy theo quy mô và độ phức tạp của dự án, nhưng đều được thiết kế để đáp ứng thời hạn một cách hiệu quả.
Họ cải thiện độ chính xác của mô hình AI bằng cách cung cấp dữ liệu đa dạng, chất lượng cao, cho phép nhận dạng khuôn mặt đáng tin cậy trong nhiều điều kiện khác nhau.
