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
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。
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
AI システムが正確な結果を出すには、何千もの人間の顔データセットでトレーニングする必要があります。顔画像データの量は多いほど良いです。そのため、当社のネットワークは数百万のデータセットの調達をお手伝いし、顔認識システムが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るようにします。また、お客様の地域、市場セグメント、人口統計が非常に特殊である可能性があることも理解しています。お客様のあらゆるニーズに応えるために、当社は多様な民族、年齢層、人種などにわたるカスタム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、ポーズなどに関して、顔画像をシステムにアップロードする方法については厳格なガイドラインを適用しています。
顔画像の注釈
高品質の顔画像を取得しても、タスクの 50% しか完了していません。取得した画像データセットを顔認識システムに入力しても、意味のない結果 (またはまったく結果がない) が返されます。トレーニング プロセスを開始するには、顔画像に注釈を付ける必要があります。マークする必要がある顔認識データ ポイントは複数あり、ラベルを付ける必要があるジェスチャー、注釈を付ける必要がある感情や表情などがあります。Shaip では、顔ランドマーク認識技術を使用して、注釈付きの顔画像でお客様を支援できます。顔認識の複雑な詳細と側面はすべて、AI 分野に長年携わってきた社内のベテランによって正確性のために注釈が付けられます。
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。 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 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。
- 注目度の高い近隣地域、外交官の機密地域などを監視するための地理的監視およびセキュリティ目的。
- 自動車やコネクテッドカーにキーレスアクセスを組み込みます。
- 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。
- ヘルスケアをより身近に
- ゲストの興味、好き嫌い、部屋や食べ物の好みなどを記憶してプロファイリングし、ゲストにパーソナライズされたホスピタリティ サービスを提供します。
AIモデル強化のための多様な顔認識データ収集
経歴
AI 駆動型顔認識モデルの精度と多様性を高めるために、包括的なデータ収集プロジェクトが開始されました。このプロジェクトでは、さまざまな民族、年齢層、照明条件にわたる多様な顔画像とビデオの収集に重点が置かれました。データは、それぞれが特定のユースケースと業界の要件に対応する複数の異なるデータセットに細心の注意を払って整理されました。
データセットの概要
| 詳細 | ユースケース1 | ユースケース2 | ユースケース3 |
|---|---|---|---|
| Use Case | 15,000 のユニークな主題の歴史的画像 | 5,000人のユニークな被験者の顔画像 | 10,000 のユニークな主題の画像 |
| DevOps Tools Engineer試験のObjective | 高度な AI モデルトレーニング用の堅牢な過去の顔画像のデータセットを構築します。 | インドとアジアの市場に特化した多様な顔データセットを作成します。 | さまざまな角度や表情を捉えた多種多様な顔画像を収集します。 |
| データセットの構成 | 科目： 15,000 人のユニークな個人。 データポイント: 各被験者は登録画像 1 枚と履歴画像 15 枚を提供しました。 追加データ： 2 人の被験者の頭の動きを捉えた 1,000 つのビデオ (屋内と屋外)。 |
科目： 5,000 人のユニークな個人。 |
科目： 10,000人のユニークな個人 データポイント: 各被験者は、さまざまな角度や表現をカバーした 15 ～ 20 枚の画像を提供しました。 |
| 民族と人口統計 | 民族の内訳: 黒人（35%）、東アジア人（42%）、南アジア人（13%）、白人（10%）。 性別： 女性50%、男性50%。 年齢層： 画像は、10 歳以上の個人に焦点を当て、各被写体の人生の過去 18 年間までをカバーしています。 |
民族の内訳: インド人（50％）、アジア人（20％）、黒人（30％）。 年齢層： 18〜60歳。 性別の分布: 女性 50%、男性 50%。 |
民族の内訳: 中国民族（100%）。 性別： 女性50%、男性50%。 年齢層： 18-26歳。 |
| 音量 | 15,000枚の入学画像、300,000枚以上の履歴画像、2,000本のビデオ | 被写体ごとに35枚の自撮り写真、合計175,000枚の画像。 | 150,000～200,000枚の画像。 |
| 品質基準 | 照明、表情、画像の鮮明さに関する厳格なガイドラインに準拠した高解像度の画像 (1920 x 1280)。 | 多様な背景と服装、顔の美化なし、データセット全体で一貫した画像品質。 | 高解像度の画像（2160 x 3840ピクセル）、正確なポートレート比率、さまざまな角度と表現。 |
| 詳細 | ユースケース4 | ユースケース5 | ユースケース6 |
|---|---|---|---|
| Use Case | 6,100 のユニークな被写体の画像 (人間の XNUMX つの感情) | 428 のユニークな被写体の画像 (9 つの照明シナリオ) | 600 のユニークな主題の画像 (民族に基づくコレクション) |
| DevOps Tools Engineer試験のObjective | 感情認識システム用に、6 つの異なる人間の感情を表す顔画像を収集します。 | AI モデルをトレーニングするために、さまざまな照明条件下で顔画像をキャプチャします。 | AI モデルのパフォーマンスを向上させるために、民族の多様性を捉えたデータセットを作成します。 |
| データセットの構成 | 科目： 東アジアと南アジアからの6,100人。 データポイント: 被写体ごとに 6 つの画像があり、それぞれが異なる感情を表しています。 民族の内訳: 日本語（9,000 枚）、韓国語（2,400 枚）、中国語（2,400 枚）、東南アジア（2,400 枚）、南アジア（2,400 枚）。 |
科目： インド人428人。 データポイント: 160 つの異なる照明条件で被写体ごとに 9 枚の画像。 |
科目： 多様な民族的背景を持つ 600 人の個性的な人々。 民族の内訳: アフリカ (967 枚)、中東 (81)、ネイティブアメリカン (1,383)、南アジア (738)、東南アジア (481)。 年齢層： 20〜70歳。 |
| 音量 | 18,600画像 | 74,880画像 | 3,752画像 |
| 品質基準 | 顔の視認性、照明、表情の一貫性に関する厳格なガイドライン。 | 一貫した照明による鮮明な画像、および年齢と性別のバランスの取れた表現。 | データセット全体にわたる民族の多様性と一貫性に重点を置いた高解像度の画像。 |
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
- 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
- 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
- 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
- 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トレーニングデータを提供
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。
自動車関連
ドライバー監視と車内安全システム向けに設計された顔認識データセットで自動運転機能を強化
ヘルスケア
ヘルスケアアプリケーション向けの特殊な顔認識データセットにより、患者の識別と診断の精度を向上
小売商
顔認識データセットを使用して、パーソナライズされた店内サービスとシームレスなチェックアウト プロセスを実現し、顧客エクスペリエンスを強化します。
ホスピタリティー
顔認識データセットを使用してゲスト サービスを向上させ、シームレスなチェックインとホスピタリティにおけるパーソナライズされた体験を実現します。
eコマース
パーソナライズされたショッピング体験を提供し、eコマース プラットフォームでの顧客認証を改善します。
セキュリティと防衛
監視、脅威検出、防御アプリケーション向けに最適化された顔認識データセットを使用して、セキュリティ対策を強化します。
私たちの能力
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
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
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
のワークプ
専任の訓練を受けたチーム：
- データ作成、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
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
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
推奨リソース
バイヤーガイド
コンピュータビジョンの画像注釈とラベリング
コンピュータビジョンとは、視覚世界を理解してコンピュータビジョンアプリケーションをトレーニングすることです。 その成功は、私たちが画像注釈と呼ぶものに完全に要約されます。これは、マシンにインテリジェントな意思決定を行わせるテクノロジーの背後にある基本的なプロセスであり、これがまさに私たちが議論および調査しようとしていることです。
ブログ
顔認識モデルの開発においてデータ収集がどのように重要な役割を果たすか
人間は顔の認識に長けていますが、表情や感情も非常に自然に解釈します。 研究によると、私たちはプレゼンテーション後 380 ミリ秒以内、見慣れない顔の場合は 460 ミリ秒以内に、個人的によく知っている顔を識別することができます。 しかし、この本質的に人間的な性質は、現在、人工知能とコンピューター ビジョンの分野で競合しています。
ブログ
AI画像認識とは何ですか？それはどのように機能しますか？
人間には、写真から物、人、場所を区別して正確に識別する生来の能力があります。 ただし、コンピューターには画像を分類する機能はありません。 それでも、コンピュータ ビジョン アプリケーションと画像認識テクノロジを使用して、視覚情報を解釈するように訓練することができます。
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
よくある質問（FAQ）
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。
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。
当社では、自動車、小売、ヘルスケア、セキュリティなど、さまざまな業界の特定のニーズを満たすようにデータセットをカスタマイズし、データが業界固有の要件やアプリケーションに適合するようにしています。
当社は厳格なデータプライバシー基準を遵守し、GDPR などの世界的な規制に準拠し、すべての顔認識データが倫理的に収集され、必要に応じて匿名化されることを保証します。
当社のデータセットは、多様性、スケーラビリティ、高品質の注釈が特徴で、さまざまな業界で正確で信頼性の高い顔認識モデルのトレーニングに最適です。