Nhận diện khuôn mặt
Tối ưu hóa các mô hình nhận dạng khuôn mặt của bạn để có độ chính xác với dữ liệu hình ảnh chất lượng tốt nhất
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, chính 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 hình ảnh khuôn mặt lịch sử mạnh mẽ để đào tạo mô hình AI nâng cao. | Tạo ra một bộ dữ liệu khuôn mặt đa dạng dành riêng cho thị trường Ấn Độ và Châu Á. | Thu thập nhiều hình ảnh khuôn mặt chụp nhiều góc độ và biểu cảm khác nhau. |
| Thành phần tập dữ liệu | Đối tượng: 15,000 cá thể riêng biệt. Điểm dữ liệu: Mỗi môn học cung cấp 1 hình ảnh tuyển sinh + 15 hình ảnh lịch sử. Dữ liệu bổ sung: 2 video (trong nhà và ngoài trời) ghi lại chuyển động đầu của 1,000 đối tượng. | Đối tượng: 5,000 cá thể riêng biệt. | Đối tượng: 10,000 cá nhân độc đáo Điểm dữ liệu: Mỗi chủ đề cung cấp 15-20 hình ảnh, bao gồm nhiều góc độ và biểu cảm. |
| Dân tộc và Nhân khẩu học | Phân chia dân tộc: Người da đen (35%), người Đông Á (42%), người Nam Á (13%), người da trắng (10%). Giới Tính: 50% Nữ, 50% Nam. Độ tuổi: Hình ảnh bao quát 10 năm cuối cuộc đời của mỗi đối tượng, tập trung vào những cá nhân từ 18 tuổi trở lên. | Phân chia dân tộc: Người Ấn Độ (50%), người Châu Á (20%), người da đen (30%). Độ tuổi: 18 đến 60 tuổi. Phân bố giới tính: 50% Nữ, 50% Nam. | Phân chia dân tộc: Dân tộc Trung Quốc (100%). Giới Tính: 50% Nữ, 50% Nam. Độ tuổi: 18-26 tuổi. |
| Khối lượng | 15,000 hình ảnh ghi danh, hơn 300,000 hình ảnh lịch sử và 2,000 video | 35 ảnh tự sướng cho mỗi đối tượng, tổng cộng 175,000 hình ảnh. | 150,000 – 200,000 hình ảnh. |
| Tiêu chuẩn chất lượng | Hình ảnh có độ phân giải cao (1920 x 1280), với hướng dẫn nghiêm ngặt về ánh sáng, biểu cảm khuôn mặt và độ rõ nét của hình ảnh. | Có nhiều bối cảnh và trang phục khác nhau, không làm đẹp khuôn mặt và chất lượng hình ảnh đồng nhất trên toàn bộ tập dữ liệu. | Hình ảnh có độ phân giải cao (2160 x 3840 pixel), tỷ lệ chân dung chính xác, góc độ và biểu cảm đa dạng. |
| Chi Tiết | Trường hợp sử dụng 4 | Trường hợp sử dụng 5 | Trường hợp sử dụng 6 |
|---|---|---|---|
| Trường hợp sử dụng | Hình ảnh của 6,100 chủ thể độc đáo (Sáu cảm xúc của con người) | Hình ảnh của 428 chủ thể độc đáo (9 tình huống chiếu sáng) | Hình ảnh của 600 chủ đề độc đáo (Bộ sưu tập dựa trên dân tộc) |
| Mục tiêu | Thu thập hình ảnh khuôn mặt mô tả sáu cảm xúc riêng biệt của con người cho hệ thống nhận dạng cảm xúc. | Chụp ảnh khuôn mặt trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau để đào tạo mô hình AI. | Tạo một tập dữ liệu ghi lại sự đa dạng về dân tộc để nâng cao hiệu suất của mô hình AI. |
| Thành phần tập dữ liệu | Đối tượng: 6,100 cá nhân từ Đông Á và Nam Á. Điểm dữ liệu: 6 hình ảnh cho mỗi chủ đề, mỗi hình ảnh đại diện cho một cảm xúc khác nhau. Phân chia dân tộc: Nhật Bản (9,000 hình ảnh), Hàn Quốc (2,400), Trung Quốc (2,400), Đông Nam Á (2,400), Nam Á (2,400). | Đối tượng: 428 cá nhân người Ấn Độ. Điểm dữ liệu: 160 hình ảnh cho mỗi chủ thể trong 9 điều kiện ánh sáng khác nhau. | Đối tượng: 600 cá nhân độc đáo đến từ nhiều dân tộc khác nhau. Phân chia dân tộc: Châu Phi (967 hình ảnh), Trung Đông (81), Người Mỹ bản địa (1,383), Nam Á (738), Đông Nam Á (481). Độ tuổi: 20 đến 70 tuổi. |
| Khối lượng | hình ảnh 18,600 | hình ảnh 74,880 | hình ảnh 3,752 |
| Tiêu chuẩn chất lượng | Hướng dẫn nghiêm ngặt về khả năng hiển thị khuôn mặt, ánh sáng và tính nhất quán của biểu cảm. | Hình ảnh rõ nét, ánh sáng đồng đều và thể hiện cân bằng giữa độ tuổi và giới tính. | Hình ảnh có độ phân giải cao tập trung vào sự đa dạng về sắc tộc và tính nhất quán trong toàn bộ tập dữ liệu. |
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
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
20k video về những khuôn mặt có mặt nạ để xây dựng / đào tạo mô hình AI Phát hiện giả mạo
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:
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.
Hãy thảo luận về nhu cầu Dữ liệu đào tạo của bạn cho Mô hình Nhận dạng Khuôn mặt
Nhận dạng khuôn mặt là một trong những thành phần không thể thiếu của bảo mật sinh trắc học thông minh, nhằm xác nhận hoặc xác thực danh tính của một người. Là một công nghệ, nó được sử dụng để xác định, xác định và phân loại con người trong video, ảnh và thậm chí cả nguồn cấp dữ liệu thời gian thực.
Nhận dạng khuôn mặt hoạt động bằng cách khớp khuôn mặt đã chụp của các cá nhân với cơ sở dữ liệu có liên quan. Quá trình bắt đầu bằng việc phát hiện, sau đó là phân tích 2D và 3D, chuyển đổi hình ảnh sang dữ liệu và cuối cùng là so khớp.
Nhận dạng khuôn mặt, như một công nghệ nhận dạng hình ảnh sáng tạo, thường là cơ sở ban đầu để mở khóa điện thoại thông minh và máy tính. Tuy nhiên, sự hiện diện của nó trong cơ quan thực thi pháp luật, tức là giúp các quan chức thu thập các bức ảnh chụp nghi phạm và đối sánh chúng với cơ sở dữ liệu cũng đủ điều kiện để làm ví dụ.
Nếu bạn đang có kế hoạch đào tạo mô hình AI cụ thể theo chiều dọc với thị giác máy tính, trước tiên bạn phải làm cho nó có khả năng nhận dạng hình ảnh và khuôn mặt của các cá nhân, sau đó bắt đầu học có giám sát bằng cách cung cấp các kỹ thuật mới hơn như ngữ nghĩa, phân đoạn và chú thích đa giác. Do đó, nhận dạng khuôn mặt là bước đệm để đào tạo các mô hình AI dành riêng cho bảo mật, trong đó nhận dạng cá nhân được ưu tiên hơn phát hiện đối tượng.
Nhận dạng khuôn mặt có thể là xương sống của một số hệ thống thông minh trong thời kỳ hậu đại dịch. Các lợi ích bao gồm cải thiện trải nghiệm bán lẻ bằng cách sử dụng công nghệ Face Pay, trải nghiệm ngân hàng tốt hơn, giảm tỷ lệ tội phạm bán lẻ, xác định người mất tích nhanh hơn, cải thiện chăm sóc bệnh nhân, theo dõi người tham gia chính xác, v.v.
Chúng tôi điều chỉnh các tập dữ liệu của mình để đáp ứng nhu cầu cụ thể của nhiều ngành khác nhau, chẳng hạn như ô tô, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và an ninh, đảm bảo rằng dữ liệu phù hợp với các yêu cầu và ứng dụng cụ thể của ngành.
Chúng tôi tuân thủ các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu và các quy định toàn cầu như GDPR, đảm bảo rằng mọi dữ liệu nhận dạng khuôn mặt đều có nguồn gốc hợp pháp và được ẩn danh theo yêu cầu.
Bộ dữ liệu của chúng tôi nổi bật nhờ tính đa dạng, khả năng mở rộng và chú thích chất lượng cao, khiến chúng trở nên lý tưởng để đào tạo các mô hình nhận dạng khuôn mặt chính xác và đáng tin cậy trong nhiều ngành khác nhau.
