顔認識

顔認識のためのAIトレーニングデータ

最高品質の画像データを使用して、顔認識モデルを最適化して精度を高めます

顔認識

今日、私たちは次世代のメカニズムの黎明期にいます。私たちの顔はパスコードです。 機械は、独特の顔の特徴を認識することで、デバイスにアクセスしようとしている人が許可されているかどうかを検出し、CCTVの映像を実際の画像と照合して重罪犯や不履行者を追跡し、小売店での犯罪を減らします。 簡単に言うと、これは個人の顔をスキャンしてアクセスを許可したり、実行するように設計された一連のアクションを実行したりするテクノロジーです。 バックエンドでは、多数のアルゴリズムとモジュールが驚異的な速度で動作して計算を実行し、顔の特徴(形状やポリゴンなど)を照合して重要なタスクを実行します。

正確な顔認識モデルの構造

顔の特徴と展望

顔の特徴と視点

人の顔は、角度、輪郭、視点ごとに異なって見えます。 機械は、正面中立の視点または真下の視点に関係なく、個人がデバイスを見つめているかどうかに関係なく、同じ人物であるかどうかを正確に判断できる必要があります。

多数の顔の表情

たくさんの表情

モデルは、人が笑っているのか、眉をひそめているのか、泣いているのか、見つめているのかを、その人やその画像を見て正確に判断する必要があります。 人が驚いたり怖がったりしたときに目が同じように見える可能性があることを理解し、エラーのない正確な表現を検出できる必要があります。

一意の顔識別子に注釈を付ける

一意の顔の識別子に注釈を付ける

ほくろ、傷跡、火傷などの目に見える差別化要因は、個人に固有の差別化要因であり、顔をより適切にトレーニングおよび処理するためにAIモジュールで検討する必要があります。 モデルはそれらを検出し、それらを単にスキップするのではなく、顔の特徴として属性付けできる必要があります。

Shaipの顔認識サービス

顔画像データの収集 (さまざまな顔の特徴、視点、表情、または感情で構成される)、または顔画像データの注釈サービス (目に見える差別化要因、適切なメタデータ (笑顔、しかめっ面など) を使用した顔の表情のタグ付け) が必要かどうかにかかわらず、トレーニング データのニーズを迅速かつ大規模に満たすことができます。

顔画像コレクション

顔画像コレクション

AI システムが正確に結果を出すには、何千もの人間の顔のデータセットでトレーニングする必要があります。 画像データは多ければ多いほどよい。 そのため、当社のネットワークは何百万ものデータセットを調達するのに役立ち、顔認識システムは最も適切で関連性のあるコンテキスト データでトレーニングされます。

また、お客様の地域、市場セグメント、および人口統計が非常に具体的である可能性があることも理解しています。 すべてのニーズに応えるために、さまざまな民族、年齢層、人種などの顔画像データを提供しています。 解像度、ファイル形式、照明、ポーズなどの観点から、顔画像をシステムにアップロードする方法に関する厳格なガイドラインを展開します。 これにより、コンパイルが簡単であるだけでなく、トレーニングも簡単な、均一な範囲のデータセットが得られます。

顔画像の注釈

顔画像の注釈

高品質の顔画像を取得すると、タスクの50%しか完了しません。 取得した画像データセットを顔認識システムにフィードしても、顔認識システムは無意味な結果をもたらします(またはまったく結果が得られません)。 トレーニングプロセスを開始するには、顔の画像に注釈を付ける必要があります。 マークを付ける必要のある顔認識データポイント、ラベルを付ける必要のあるジェスチャ、注釈を付ける必要のある感情や表現などがいくつかあります。

Shaipでは、顔のランドマーク認識技術を通じて、これらすべてを正確に実行しています。 顔認識のすべての複雑な詳細と側面は、長年AIスペクトルに携わってきた社内のベテランによって、正確さのために注釈が付けられています。

シャイプ缶

ソースフェイシャル
画像

画像データにラベルを付けるためのリソースのトレーニング

精度と品質についてデータを確認する

合意された形式でデータファイルを送信する

当社の専門家チームは、独自の画像注釈プラットフォームで顔画像を収集して注釈を付けることができますが、簡単なトレーニングの後、同じアノテーターが社内の画像注釈プラットフォームで顔画像に注釈を付けることもできます。 短期間で、厳格な仕様に基づいて、必要な品質で何千もの顔画像に注釈を付けることができます。TE

顔認識のユースケース

アイデアや市場セグメントに関係なく、トレーニング可能性のために注釈を付ける必要がある大量のデータが必要になります。 したがって、当社のソリューションはお客様のニーズを完全に満たし、市場投入までの時間を短縮するのに役立ちます。 あなたが私たちに連絡することができるいくつかのユースケースの簡単なアイデアを得るために、ここにリストがあります。

  • ポータブルデバイスに顔認識システムを実装するには、 IoTを エコシステム、および高度なセキュリティと暗号化に道を譲ります。
  • 地理的な監視とセキュリティの目的で、知名度の高い地域、外交官の敏感な地域などを監視します。
  • 自動車またはコネクテッドカーへのキーレスアクセスを組み込むため。
  • 商品やサービスのターゲットを絞った広告キャンペーンを実行するため。
  • 緊急時や手術中に顔の特徴を介してアクセスを許可することにより、ヘルスケアをより利用しやすくし、EHRを相互運用可能にします。
  • ゲストの興味、好き/嫌い、部屋と食べ物の好みなどを覚えてプロファイリングすることにより、ゲストにパーソナライズされたホスピタリティサービスを提供するため。

顔認識データセット / 顔検出データセット

顔ランドマーク データセット

頭のポーズ、民族性、性別、背景、撮影角度、年齢などのバリエーションを持つ 12 枚の画像と 68 個のランドマーク ポイント

顔画像データセット

  • 使用事例: 顔認識
  • フォーマット: 画像
  • ボリューム: 12,000+
  • 注釈: ランドマーク注釈

生体認証データセット

顔認識モデル用の複数のポーズを持つ複数の国からの22k顔ビデオデータセット

生体認証データセット

  • 使用事例: 顔認識
  • フォーマット: ビデオ
  • ボリューム: 22,000+
  • 注釈: いいえ

人々の画像データセットのグループ

2.5人以上の人々からの3,000以上の画像。 データセットには、複数の地域の2〜6人のグループの画像が含まれています

人々のグループの画像データセット

  • 使用事例: 画像認識モデル
  • フォーマット: 画像
  • ボリューム: 2,500+
  • 注釈: いいえ

生体認証マスクされたビデオデータセット

なりすまし検出AIモデルを構築/トレーニングするためのマスク付きの顔の20kビデオ

生体認証マスクされたビデオデータセット

  • 使用事例: なりすまし検出AIモデル
  • フォーマット: ビデオ
  • ボリューム: 20,000+
  • 注釈: いいえ

業種

複数の業界に顔認識サービスを提供する

顔認識は、セグメント全体で現在流行しているものであり、独自のユースケースがテストされ、実装のために展開されています。 子供の人身売買業者の追跡や組織の敷地内でのバイオIDの展開から、通常の目には検出されない可能性のある異常の調査まで、顔認識は無数の方法で企業や業界を支援しています。

自律車両

自動車

小売商

小売商

ファッション&アンプ; eコマース-画像ラベリング

マーケティングeコマース

ヘルスケア

ヘルスケア

ホスピタリティー

ホスピタリティー

セキュリティ&Amp; 防衛

セキュリティと防衛

私たちの能力

のワークプ

のワークプ

専任の訓練を受けたチーム:

  • データ収集、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
  • 資格のあるプロジェクト管理チーム
  • 経験豊富な製品開発チーム
  • タレントプールソーシング&オンボーディングチーム

プロセス

プロセス

最高のプロセス効率が保証されます:

  • 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
  • シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
  • 継続的改善とフィードバックループ 

プラットフォーム

プラットフォーム

特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。

  • Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
  • 非の打ちどころのない品質
  • より速いTAT
  • シームレスな配信

注目のクライアント

チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。

顔認識モデルのトレーニングデータのニーズについて話し合いましょう

顔認識は、個人の身元を確認または認証することを目的とした、インテリジェントな生体認証セキュリティの不可欠なコンポーネントのXNUMXつです。 テクノロジーとして、ビデオ、写真、さらにはリアルタイムフィードで人間を確認、識別、分類するために使用されます。

顔認識は、キャプチャされた個人の顔を関連するデータベースと照合することによって機能します。 このプロセスは検出から始まり、2Dおよび3D分析、画像からデータへの変換、そして最後にマッチメイキングが続きます。

独創的な視覚的識別技術としての顔認識は、スマートフォンやコンピューターのロックを解除するための主要な基盤となることがよくあります。 ただし、法執行機関での存在、つまり当局が容疑者のマグショットを収集し、データベースと照合するのを支援することも、例として適格です。

より的を絞った例を見ている場合は、 アマゾンの認識 とGoogleの写真は主要なサンプルの一部です。

コンピュータービジョンを使用して垂直方向固有のAIモデルをトレーニングすることを計画している場合は、最初に個人の画像と顔を識別できるようにしてから、セマンティクス、セグメンテーション、ポリゴンアノテーションなどの新しい手法を取り入れて教師あり学習を開始する必要があります。 したがって、顔認識は、セキュリティ固有のAIモデルをトレーニングするための足がかりとなります。このモデルでは、オブジェクトの検出よりも個人の識別が優先されます。

顔認識は、パンデミック後の時代のいくつかのインテリジェントシステムのバックボーンになる可能性があります。 メリットには、Face Payテクノロジーを使用した小売体験の向上、銀行体験の向上、小売犯罪率の低下、行方不明者の迅速な特定、患者ケアの向上、正確な出席追跡などが含まれます。