تشخیص چهره
داده های آموزشی هوش مصنوعی برای تشخیص چهره
مدل های تشخیص چهره خود را برای دقت با داده های تصویری با بهترین کیفیت بهینه کنید
امروز، ما در طلوع مکانیسم نسل بعدی هستیم، جایی که چهرههای ما رمز عبور ما هستند. از طریق تشخیص ویژگیهای منحصر به فرد صورت، ماشینها میتوانند تشخیص دهند که آیا شخصی که سعی در دسترسی به دستگاهی دارد مجاز است یا خیر، فیلمهای دوربین مداربسته را با تصاویر واقعی برای ردیابی مجرمان و متخلفان، کاهش جرم و جنایت در فروشگاههای خردهفروشی و موارد دیگر مطابقت دهند. به عبارت ساده، این فناوری است که چهره یک فرد را اسکن می کند تا اجازه دسترسی یا اجرای مجموعه ای از اقداماتی را که برای انجام آن طراحی شده است، انجام دهد. در بکاند، هزاران الگوریتم و ماژول با سرعت سرسامآوری کار میکنند تا محاسبات را انجام دهند و ویژگیهای صورت (به عنوان اشکال و چند ضلعی) را برای انجام وظایف حیاتی مطابقت دهند.
آناتومی یک مدل تشخیص چهره دقیق
ویژگی های صورت و چشم انداز
چهره یک فرد از هر زاویه، نیم رخ و منظر متفاوت به نظر می رسد. یک ماشین باید بتواند به دقت تشخیص دهد که آیا همان شخص است، صرف نظر از اینکه آیا فرد از منظر خنثی از جلو یا راست پایین به دستگاه خیره شده است.
انبوهی از حالات چهره
یک مدل باید دقیقاً با نگاه کردن به آنها یا تصاویرش بفهمد که آیا فرد لبخند می زند، اخم می کند، گریه می کند یا خیره می شود. باید بتواند درک کند که وقتی فرد متعجب یا ترسیده است، چشم ها می توانند یکسان به نظر برسند و سپس بیان دقیق را بدون خطا تشخیص دهند.
شناسه های منحصر به فرد صورت را حاشیه نویسی کنید
متمایز کننده های قابل مشاهده مانند خال ها، زخم ها، سوختگی های ناشی از آتش و موارد دیگر، تمایزاتی هستند که برای افراد منحصر به فرد هستند و باید توسط ماژول های هوش مصنوعی برای آموزش و پردازش بهتر چهره ها در نظر گرفته شوند. مدلها باید بتوانند آنها را شناسایی کرده و به عنوان ویژگیهای صورت نسبت دهند و نه اینکه فقط از آنها بگذرند
خدمات تشخیص چهره از Shaip
چه به جمعآوری دادههای تصویر چهره (شامل ویژگیهای مختلف چهره، دیدگاهها، عبارات یا احساسات) یا خدمات حاشیهنویسی دادههای تصویر چهره (برای برچسبگذاری متمایزکنندههای قابل مشاهده، حالات چهره با ابردادههای مناسب مانند لبخند زدن، اخم کردن و غیره) نیاز دارید، مشارکتکنندگان ما از در سراسر جهان می تواند نیازهای آموزشی شما را به سرعت و در مقیاس برآورده کند.
مجموعه تصاویر چهره
برای اینکه سیستم هوش مصنوعی شما به طور دقیق نتایج را ارائه دهد، باید با هزاران مجموعه داده چهره انسان آموزش داده شود. هرچه حجم داده های تصویر چهره بیشتر باشد، بهتر است. به همین دلیل است که شبکه ما می تواند به شما کمک کند میلیون ها مجموعه داده را تهیه کنید، بنابراین سیستم تشخیص چهره شما با مناسب ترین، مرتبط ترین و متنی ترین داده ها آموزش داده می شود. همچنین میدانیم که جغرافیا، بخش بازار و جمعیت شما میتواند بسیار خاص باشد. برای پاسخگویی به همه نیازهای شما، دادههای تصویری سفارشی از چهره را در میان قومیتها، گروههای سنی، نژادها و موارد دیگر ارائه میکنیم. ما دستورالعملهای دقیقی را در مورد نحوه آپلود تصاویر چهره در سیستم خود از نظر وضوح، فرمت فایل، روشنایی، ژستها و موارد دیگر به کار میگیریم.
حاشیه نویسی تصویر چهره
وقتی تصاویر باکیفیتی از چهره به دست می آورید، تنها 50 درصد از کار را انجام داده اید. هنگامی که مجموعه دادههای تصویری به دست آمده را به آنها وارد میکنید، سیستمهای تشخیص چهره شما همچنان نتایج بیمعنی (یا اصلاً هیچ نتیجهای) به شما نمیدهند. برای شروع فرآیند آموزش، باید تصویر صورت خود را حاشیه نویسی کنید. چندین نقطه داده تشخیص چهره وجود دارد که باید علامت گذاری شوند، حرکاتی که باید برچسب گذاری شوند، احساسات و عباراتی که باید حاشیه نویسی شوند و موارد دیگر. در Shaip، ما میتوانیم با تکنیکهای تشخیص نقطه عطف چهره به شما در تصاویر حاشیهنویسی کمک کنیم. تمام جزئیات و جنبه های پیچیده تشخیص چهره توسط جانبازان داخلی ما که سال ها در طیف هوش مصنوعی بوده اند برای دقت حاشیه نویسی شده است.
Shaip Can
منبع صورت
تصاویر
آموزش منابع برای برچسب گذاری داده های تصویر
بررسی داده ها برای دقت و کیفیت
فایل های داده را در قالب توافق شده ارسال کنید
تیم کارشناسان ما میتوانند تصاویر صورت را در پلتفرم حاشیهنویسی تصویر اختصاصی ما جمعآوری و حاشیهنویسی کنند، با این حال، همان حاشیهنویسها پس از یک آموزش مختصر میتوانند تصاویر چهره را بر روی پلت فرم حاشیهنویسی تصویر داخلی شما نیز حاشیهنویسی کنند. در یک بازه زمانی کوتاه، آنها قادر خواهند بود هزاران تصویر صورت را بر اساس مشخصات دقیق و با کیفیت مطلوب حاشیه نویسی کنند.TE.
موارد استفاده از تشخیص چهره
صرف نظر از ایده یا بخش بازار شما، به حجم زیادی از داده ها نیاز دارید که برای آموزش پذیری باید حاشیه نویسی شود. برای دریافت ایده سریع در مورد برخی از موارد استفاده که می توانید با ما تماس بگیرید، در اینجا یک لیست وجود دارد.
- برای پیاده سازی سیستم های تشخیص چهره در دستگاه های قابل حمل، IOT اکوسیستم ها، و راه را برای امنیت و رمزگذاری پیشرفته باز می کنند.
- برای نظارت جغرافیایی و اهداف امنیتی برای نظارت بر محله های با مشخصات بالا، مناطق حساس دیپلمات ها و غیره.
- برای ادغام دسترسی بدون کلید به اتومبیل یا اتومبیل های متصل خود.
- برای اجرای کمپین های تبلیغاتی هدفمند برای محصولات یا خدمات خود.
- مراقبت های بهداشتی را در دسترس تر کنید
- خدمات مهمان نوازی شخصی را به مهمانان با به خاطر سپردن و نمایه کردن علایق، دوستداشتن/نپسندیدن، ترجیحات اتاق و غذا و غیره به مهمانان ارائه دهید.
مجموعه داده های مختلف تشخیص چهره برای بهبود مدل هوش مصنوعی
زمینه
در تلاش برای افزایش دقت و تنوع مدلهای تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی، یک پروژه جمعآوری اطلاعات جامع آغاز شد. این پروژه بر جمعآوری تصاویر و ویدئوهای مختلف از چهرهها در میان قومیتها، گروههای سنی و شرایط نوری مختلف متمرکز بود. داده ها به طور دقیق در چندین مجموعه داده مجزا سازماندهی شدند که هر کدام موارد استفاده خاص و الزامات صنعت را ارائه می دهند.
بررسی اجمالی مجموعه داده
جزئیات | از مورد 1 استفاده کنید | از مورد 2 استفاده کنید | از مورد 3 استفاده کنید |
---|---|---|---|
استفاده از مورد | تصاویر تاریخی از 15,000 موضوع منحصر به فرد | تصاویر صورت از 5,000 موضوع منحصر به فرد | تصاویر 10,000 موضوع منحصر به فرد |
هدف | برای ساخت یک مجموعه داده قوی از تصاویر چهره تاریخی برای آموزش مدل های هوش مصنوعی پیشرفته. | برای ایجاد مجموعه داده های چهره متنوع به طور خاص برای بازارهای هند و آسیا. | برای جمع آوری طیف گسترده ای از تصاویر چهره که زوایای و حالات مختلف را ثبت می کنند. |
ترکیب مجموعه داده | فاعل، موضوع: 15,000 فرد منحصر به فرد نقاط داده: هر موضوع 1 تصویر ثبت نام + 15 تصویر تاریخی ارائه کرد. داده اضافی: 2 فیلم (داخلی و بیرونی) که حرکات سر را برای 1,000 سوژه ثبت می کند. | فاعل، موضوع: 5,000 فرد منحصر به فرد | فاعل، موضوع: 10,000 نفر منحصر به فرد نقاط داده: هر سوژه 15 تا 20 تصویر ارائه می کرد که زوایای و عبارات متعددی را پوشش می داد. |
قومیت و جمعیت | تفکیک قومیتی: سیاه (35%)، آسیای شرقی (42%)، آسیای جنوبی (13%)، سفید (10%). جنسیت: 50 درصد زن، 50 درصد مرد. رده سنی: تصاویر تا 10 سال آخر زندگی هر سوژه را پوشش میدهند و روی افراد بالای 18 سال تمرکز میکنند. | تفکیک قومیتی: هندی (50%)، آسیایی (20%)، سیاه (30%). رده سنی: 18 تا 60 ساله توزیع جنسیتی: 50٪ زن، 50٪ مرد. | تفکیک قومیتی: قومیت چینی (100%). جنسیت: 50 درصد زن، 50 درصد مرد. رده سنی: 18-26 ساله |
حجم | 15,000 تصویر ثبت نام، بیش از 300,000 تصویر تاریخی و 2,000 ویدئو | 35 سلفی در هر سوژه، مجموعا 175,000 تصویر. | 150,000 – 200,000 عکس. |
استانداردهای کیفیت | تصاویر با وضوح بالا (1920 x 1280)، با دستورالعمل های دقیق در مورد نور، حالت چهره، و وضوح تصویر. | پسزمینهها و لباسهای متنوع، بدون زیبایی چهره، و کیفیت تصویر ثابت در سراسر مجموعه داده. | تصاویر با وضوح بالا (2160 x 3840 پیکسل)، نسبت پرتره دقیق، و زوایای مختلف و بیان. |
جزئیات | از مورد 4 استفاده کنید | از مورد 5 استفاده کنید | از مورد 6 استفاده کنید |
---|---|---|---|
استفاده از مورد | تصاویر 6,100 موضوع منحصر به فرد (شش احساس انسانی) | تصاویر 428 موضوع منحصر به فرد (9 سناریو نورپردازی) | تصاویر 600 موضوع منحصر به فرد (مجموعه قومیت محور) |
هدف | برای جمع آوری تصاویر صورت که شش احساس متمایز انسانی را برای سیستم های تشخیص احساسات به تصویر می کشد. | برای گرفتن تصاویر از چهره در شرایط نوری مختلف برای آموزش مدل های هوش مصنوعی. | برای ایجاد مجموعهای که تنوع قومیتها را برای عملکرد مدل هوش مصنوعی بهبود میبخشد. |
ترکیب مجموعه داده | فاعل، موضوع: 6,100 نفر از شرق و جنوب آسیا. نقاط داده: 6 تصویر در هر سوژه که هر کدام نشان دهنده احساس متفاوتی است. تفکیک قومیتی: ژاپنی (9,000 تصویر)، کره ای (2,400)، چینی (2,400)، آسیای جنوب شرقی (2,400)، آسیای جنوبی (2,400). | فاعل، موضوع: 428 نفر هندی نقاط داده: 160 تصویر در هر سوژه در 9 شرایط نوری مختلف. | فاعل، موضوع: 600 فرد منحصر به فرد از پیشینه های قومی مختلف. تفکیک قومیتی: آفریقایی (967 تصویر)، خاورمیانه (81)، بومیان آمریکا (1,383)، آسیای جنوبی (738)، آسیای جنوب شرقی (481). رده سنی: 20 تا 70 ساله |
حجم | تصاویر 18,600 | تصاویر 74,880 | تصاویر 3,752 |
استانداردهای کیفیت | دستورالعمل های دقیق در مورد دید صورت، روشنایی، و قوام بیان. | تصاویر واضح با نورپردازی ثابت و بازنمایی متعادل از سن و جنسیت. | تصاویر با وضوح بالا با تمرکز بر تنوع قومی و سازگاری در سراسر مجموعه داده. |
مجموعه داده های تشخیص چهره / مجموعه داده های تشخیص چهره
مجموعه داده برجسته چهره
12k تصویر با تغییرات در اطراف ژست سر، قومیت، جنسیت، پس زمینه، زاویه عکسبرداری، سن و غیره با 68 نقطه برجسته
- مورد استفاده کنید: تشخیص چهره
- فرمت: تصاویر
- دوره: 12,000 +
- حاشیه نویسی: حاشیه نویسی نقطه عطف
مجموعه داده های بیومتریک
مجموعه داده ویدئویی 22 هزار نفری از چندین کشور با حالت های متعدد برای مدل های تشخیص چهره
- مورد استفاده کنید: تشخیص چهره
- فرمت: ویدئو
- دوره: 22,000 +
- حاشیه نویسی: نه
مجموعه داده های تصویر گروه افراد
2.5k+ تصویر از 3,000+ نفر. مجموعه داده حاوی تصاویری از گروه 2-6 نفره از مناطق مختلف جغرافیایی است
- مورد استفاده کنید: مدل تشخیص تصویر
- فرمت: تصاویر
- دوره: 2,500 +
- حاشیه نویسی: نه
مجموعه داده های ویدیوهای ماسک شده بیومتریک
20 هزار ویدیو از چهره با ماسک برای ساخت/آموزش مدل هوش مصنوعی تشخیص جعل
- مورد استفاده کنید: مدل هوش مصنوعی تشخیص جعل
- فرمت: ویدئو
- دوره: 20,000 +
- حاشیه نویسی: نه
عمودی ها
ارائه داده های آموزش تشخیص چهره به صنایع مختلف
تشخیص چهره خشم فعلی در سراسر بخشها است، جایی که موارد استفاده منحصربهفرد در حال آزمایش و اجرا هستند. از ردیابی قاچاقچیان کودک و استقرار شناسه زیستی در محل سازمان گرفته تا مطالعه ناهنجاریهایی که ممکن است برای چشم عادی ناشناخته بماند، تشخیص چهره به روشهای بیشماری به مشاغل و صنایع کمک میکند.
خودرو
افزایش قابلیت های رانندگی خودران با مجموعه داده های تشخیص چهره که برای نظارت بر راننده و سیستم های ایمنی داخل خودرو طراحی شده اند.
خرده فروشی
تجربه مشتری را با مجموعه دادههای تشخیص چهره برای خدمات شخصیسازی شده در فروشگاه و فرآیندهای تسویهحساب یکپارچه افزایش دهید.
تجارت الکترونیک
ارائه تجربیات خرید شخصی و بهبود احراز هویت مشتری در پلتفرم های تجارت الکترونیک.
بهداشت و درمان
توانمندسازی شناسایی بیمار و دقت تشخیصی با مجموعه داده های تخصصی تشخیص چهره برای برنامه های مراقبت های بهداشتی
مهمان نوازی
خدمات مهمان را با مجموعه دادههای تشخیص چهره برای ورود بدون نقص و تجربههای شخصی در مهماننوازی ارتقا دهید.
امنیت و دفاع
اقدامات امنیتی را با مجموعه داده های تشخیص چهره بهینه سازی شده برای نظارت، تشخیص تهدید و کاربردهای دفاعی تقویت کنید.
توانایی ما
مردم
تیم های اختصاصی و آموزش دیده:
- بیش از 30,000 همکار برای ایجاد داده، برچسبگذاری و QA
- تیم مدیریت پروژه معتبر
- تیم توسعه محصول با تجربه
- تیم منبع یابی و حضور در استخر استعدادها
روند
بالاترین کارایی فرآیند با موارد زیر تضمین می شود:
- فرآیند استیج-گیت 6 سیگما قوی
- یک تیم اختصاصی متشکل از کمربندهای مشکی 6 سیگما - صاحبان فرآیند کلیدی و انطباق با کیفیت
- حلقه بهبود مستمر و بازخورد
سکو
پلتفرم ثبت اختراع مزایایی را ارائه می دهد:
- پلت فرم سرتاسری مبتنی بر وب
- کیفیت بی عیب و نقص
- TAT سریعتر
- تحویل بدون درز
مردم
تیم های اختصاصی و آموزش دیده:
- بیش از 30,000 همکار برای ایجاد داده، برچسبگذاری و QA
- تیم مدیریت پروژه معتبر
- تیم توسعه محصول با تجربه
- تیم منبع یابی و حضور در استخر استعدادها
روند
بالاترین کارایی فرآیند با موارد زیر تضمین می شود:
- فرآیند استیج-گیت 6 سیگما قوی
- یک تیم اختصاصی متشکل از کمربندهای مشکی 6 سیگما - صاحبان فرآیند کلیدی و انطباق با کیفیت
- حلقه بهبود مستمر و بازخورد
سکو
پلتفرم ثبت اختراع مزایایی را ارائه می دهد:
- پلت فرم سرتاسری مبتنی بر وب
- کیفیت بی عیب و نقص
- TAT سریعتر
- تحویل بدون درز
منابع پیشنهادی
راهنمای خریدار
حاشیه نویسی و برچسب گذاری تصویر برای بینایی کامپیوتر
بینایی کامپیوتر همه چیز در مورد درک دنیای بصری برای آموزش برنامه های بینایی کامپیوتر است. موفقیت آن به طور کامل به چیزی خلاصه می شود که ما آن را حاشیه نویسی تصویر می نامیم - فرآیند اساسی در پشت فناوری که باعث می شود ماشین ها تصمیمات هوشمندانه بگیرند و این دقیقاً همان چیزی است که ما در مورد آن بحث و بررسی می کنیم.
بلاگ
چگونه جمع آوری داده ها نقش مهمی در توسعه مدل های تشخیص چهره ایفا می کند
انسان ها در تشخیص چهره ماهر هستند، اما ما عبارات و احساسات را نیز کاملا طبیعی تفسیر می کنیم. تحقیقات نشان میدهد که میتوانیم چهرههای آشنای شخصی را در 380 میلیثانیه پس از ارائه و 460 میلیثانیه برای چهرههای ناآشنا شناسایی کنیم. با این حال، این کیفیت ذاتاً انسانی اکنون رقیبی در هوش مصنوعی و بینایی رایانه دارد.
بلاگ
تشخیص تصویر هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کند؟
انسان توانایی ذاتی برای تشخیص و تشخیص دقیق اشیا، افراد و مکان ها از عکس ها را دارد. با این حال، کامپیوترها با قابلیت طبقه بندی تصاویر همراه نیستند. با این حال، آنها می توانند برای تفسیر اطلاعات بصری با استفاده از برنامه های بینایی کامپیوتری و فناوری تشخیص تصویر آموزش ببینند.
مشتریان ویژه
توانمندسازی تیم ها برای ساخت محصولات هوش مصنوعی پیشرو در جهان.
بیایید در مورد نیازهای آموزشی شما برای مدلهای تشخیص چهره صحبت کنیم
سوالات متداول (FAQ)
تشخیص چهره یکی از اجزای جدایی ناپذیر امنیت بیومتریک هوشمند است که هدف آن تایید یا احراز هویت یک فرد است. به عنوان یک فناوری، از آن برای تعیین، شناسایی و طبقه بندی انسان ها در فیلم ها، عکس ها و حتی فیدهای بلادرنگ استفاده می شود.
تشخیص چهره با تطبیق چهرههای گرفته شده افراد با پایگاه داده مربوطه کار میکند. این فرآیند با شناسایی شروع می شود، تجزیه و تحلیل دو بعدی و سه بعدی، تبدیل تصویر به داده و در نهایت همسان سازی دنبال می شود.
تشخیص چهره، به عنوان یک فناوری شناسایی بصری مبتکرانه، اغلب پایه اولیه برای باز کردن قفل گوشیهای هوشمند و رایانهها است. با این حال، حضور آن در مجریان قانون، یعنی کمک به مقامات برای جمعآوری عکسهای مظنون و تطبیق آنها با پایگاههای اطلاعاتی نیز به عنوان یک نمونه واجد شرایط است.
اگر قصد دارید یک مدل هوش مصنوعی عمودی خاص با دید کامپیوتری را آموزش دهید، ابتدا باید آن را قادر به شناسایی تصاویر و چهره افراد کنید و سپس با استفاده از تکنیکهای جدیدتر مانند معناشناسی، تقسیمبندی و حاشیهنویسی چندضلعی، یادگیری تحت نظارت را آغاز کنید. بنابراین، تشخیص چهره پلهای برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی ویژه امنیتی است، جایی که شناسایی فردی بر تشخیص شی اولویت دارد.
تشخیص چهره می تواند ستون فقرات چندین سیستم هوشمند در دوران پس از همه گیری باشد. مزایا شامل بهبود تجربه خردهفروشی با استفاده از فناوری Face Pay، تجربه بانکی بهتر، کاهش نرخ جرایم خردهفروشی، شناسایی سریعتر افراد گمشده، بهبود مراقبت از بیمار، ردیابی دقیق حضور و غیاب و موارد دیگر است.
ما مجموعه دادههای خود را برای برآورده کردن نیازهای خاص صنایع مختلف مانند خودروسازی، خردهفروشی، مراقبتهای بهداشتی و امنیت تنظیم میکنیم و اطمینان میدهیم که دادهها با الزامات و برنامههای خاص صنعت همسو هستند.
ما به استانداردهای سختگیرانه حفظ حریم خصوصی داده ها پایبند هستیم و از مقررات جهانی مانند GDPR پیروی می کنیم، و اطمینان می دهیم که همه داده های تشخیص چهره از نظر اخلاقی منبع و در صورت لزوم ناشناس هستند.
مجموعه دادههای ما با تنوع، مقیاسپذیری و حاشیهنویسی با کیفیت بالا متمایز میشوند، و آنها را برای آموزش مدلهای تشخیص چهره دقیق و قابل اعتماد در صنایع مختلف ایدهآل میسازد.