Yüz tanıma

Yüz Tanıma İçin Yapay Zeka Eğitim Verileri

Yüz tanıma modellerinizi en iyi kalitede görüntü verileriyle doğruluk için optimize edin

Yüz tanıma

Bugün, yüzlerimizin şifrelerimiz olduğu yeni nesil mekanizmanın şafağındayız. Benzersiz yüz özelliklerinin tanınmasıyla makineler, bir cihaza erişmeye çalışan kişinin yetkili olup olmadığını algılayabilir, suçluları ve kusurluları izlemek için CCTV görüntülerini gerçek görüntülerle eşleştirebilir, perakende mağazalarındaki suçu azaltabilir ve daha fazlasını yapabilir. Basit bir ifadeyle, bu, erişim yetkisi vermek veya gerçekleştirmek üzere tasarlanmış bir dizi eylemi yürütmek için bir bireyin yüzünü tarayan teknolojidir. Arka uçta, önemli görevleri yerine getirmek için hesaplamaları yürütmek ve yüz özelliklerini (şekiller ve çokgenler olarak) eşleştirmek için tonlarca algoritma ve modül en yüksek hızlarda çalışır.

Doğru bir yüz tanıma modelinin anatomisi

Yüz Özellikleri ve Perspektif

Yüz özellikleri ve bakış açısı

Bir kişinin yüzü her açıdan, profilden ve perspektiften farklı görünür. Bir makine, kişinin cihaza önden veya tam alt perspektiften bakmasına bakılmaksızın aynı kişi olup olmadığını doğru bir şekilde söyleyebilmelidir.

Yüz İfadelerinin Çokluğu

Çok sayıda yüz ifadesi

Bir model, bir kişinin gülümsediğini, kaşlarını çattığını, ağladığını veya baktığını onlara veya resimlerine bakarak kesin olarak söylemelidir. Bir kişi şaşırdığında veya korktuğunda gözlerin aynı görünebileceğini anlayabilmeli ve ardından kesin ifadeyi hatasız olarak tespit edebilmelidir.

Benzersiz Yüz Tanımlayıcılara Açıklama Ekleyin​

Benzersiz yüz tanımlayıcılarına açıklama ekleyin​

Benler, yaralar, ateş yanıkları ve daha fazlası gibi görünür ayırt ediciler, bireylere özel olan ve yüzleri daha iyi eğitmek ve işlemek için AI modülleri tarafından dikkate alınması gereken ayırt edici unsurlardır. Modeller onları algılayabilmeli ve yüz özellikleri olarak atfedebilmeli ve sadece atlamamalı.​

Shaip'ten Yüz Tanıma Hizmetleri

İster yüz görüntüsü verisi toplamaya (farklı yüz özellikleri, bakış açılarından, ifadelerden veya duygulardan oluşan) ister yüz görüntüsü verisi açıklama hizmetlerine (görünür farklılaştırıcıyı etiketlemek için, uygun metadatalı yüz ifadeleri, yani gülümseme, kaş çatma vb.) ihtiyacınız olsun, katkıda bulunanlarımız dünya genelinde eğitim verisi ihtiyaçlarınızı hızlı ve geniş ölçekte karşılayabilir.

Yüz Görüntüsü Koleksiyonu

Yüz Görüntüsü Koleksiyonu

AI sisteminizin sonuçları doğru bir şekilde sunması için binlerce insan yüzü veri seti ile eğitilmesi gerekir. Görüntü verilerinin hacmi ne kadar fazlaysa, o kadar iyidir. Bu nedenle ağımız milyonlarca veri kümesine kaynak sağlamanıza yardımcı olabilir, böylece yüz tanıma sisteminiz en uygun, ilgili ve bağlamsal verilerle eğitilir.

Ayrıca coğrafyanızın, pazar segmentinizin ve demografinizin çok spesifik olabileceğini anlıyoruz. Tüm ihtiyaçlarınızı karşılamak için çeşitli etnik kökenler, yaş grupları, ırklar ve daha pek çok konuda yüz görüntüsü verileri sağlıyoruz. Çözünürlükler, dosya biçimleri, aydınlatma, pozlar ve daha fazlası açısından yüz görüntülerinin sistemimize nasıl yüklenmesi gerektiğine dair katı yönergeler uyguluyoruz. Bu bize, yalnızca derlemesi kolay değil, aynı zamanda eğitilmesi de kolay olan tek tip bir veri kümesi yelpazesi sunar.

Yüz Resmi Açıklaması

Yüz Resmi Açıklaması

Kaliteli yüz görüntüleri elde ettiğinizde, görevin yalnızca %50'sini tamamlamış olursunuz. Yüz tanıma sistemleriniz, elde edilen görüntü veri kümelerini bunlara beslediğinizde size hala anlamsız sonuçlar verir (veya hiç sonuç vermez). Eğitim sürecini başlatmak için yüz resminize açıklama eklemeniz gerekir. İşaretlenmesi gereken birkaç yüz tanıma veri noktası, etiketlenmesi gereken hareketler, açıklama eklenmesi gereken duygular ve ifadeler ve daha fazlası vardır.

Shaip'te tüm bunları yüz dönüm noktası tanıma tekniklerimizle hassasiyetle yapıyoruz. Yüz tanımanın tüm karmaşık ayrıntıları ve yönleri, yıllardır AI spektrumunda bulunan kendi şirket içi gazilerimiz tarafından doğruluk için açıklanmıştır.

Shaip Can

Kaynak Yüz Görüntüleri

kaynak yüz
görüntüleri

Görüntü Verilerini Etiketlemek için Kaynakları Eğitin

Görüntü verilerini etiketlemek için kaynakları eğitin

Doğruluk &Amp; kalite

Doğruluk ve kalite için verileri inceleyin​

Veri Dosyalarını Kabul Edilen Formatta Gönderin

Veri dosyalarını kararlaştırılan biçimde gönderin​

Uzmanlardan oluşan ekibimiz, tescilli görüntü açıklama platformumuzda yüz görüntülerini toplayabilir ve bunlara açıklama ekleyebilir, ancak aynı yorumcular kısa bir eğitimden sonra yüz görüntülerine şirket içi görüntü açıklama platformunuzda açıklama ekleyebilir. Kısa bir süre içinde, katı spesifikasyonlara dayalı olarak ve istenen kalitede binlerce yüz görüntüsüne açıklama ekleyebilecekler.TE

Yüz Tanıma Kullanım Örnekleri

Fikriniz veya pazar segmentiniz ne olursa olsun, eğitilebilirlik için açıklama eklenmesi gereken bol miktarda veriye ihtiyacınız olacaktır. Bu nedenle, çözümlerimiz ihtiyaçlarınızı mükemmel bir şekilde karşılayacak ve pazara giriş sürenizi hızlandırmaya yardımcı olacaktır. Bize ulaşabileceğiniz bazı kullanım durumları hakkında hızlı bir fikir edinmek için işte bir liste.

  • Yüz tanıma sistemlerini taşınabilir cihazlarda uygulamak, IOT ekosistemler ve gelişmiş güvenlik ve şifreleme için yol açın.
  • Yüksek profilli mahalleleri, hassas diplomat bölgelerini ve daha fazlasını izlemek için coğrafi gözetim ve güvenlik amacıyla.
  • Otomobillerinize veya bağlı araçlarınıza anahtarsız erişimi birleştirmek için.
  • Ürün veya hizmetleriniz için hedefli reklam kampanyaları yürütmek.
  • Acil durumlar ve ameliyatlar sırasında yüz özellikleri aracılığıyla erişim sağlayarak sağlık hizmetlerini daha erişilebilir kılmak ve EHR'leri birlikte çalışabilir hale getirmek.
  • İlgi alanlarını, beğenilerini/beğenmediklerini, oda ve yemek tercihlerini vb. hatırlayarak ve profil çıkararak konuklara kişiselleştirilmiş ağırlama hizmetleri sunmak.

Yüz Tanıma Veri Kümeleri / Yüz Algılama Veri Kümesi

Yüz dönüm noktası veri kümesi

12 dönüm noktası ile kafa pozu, etnik köken, cinsiyet, arka plan, çekim açısı, yaş vb.

Yüz Görüntüsü Veri Kümesi

  • Kullanım Örneği: Yüz tanıma
  • Biçim: Görüntüler
  • Cilt: 12,000'den Fazla
  • Ek Açıklama: Yer İşareti Açıklaması

Biyometrik Veri Kümesi

Yüz tanıma modelleri için birden fazla poz içeren birden fazla ülkeden 22k yüz video veri seti

Biyometrik Veri Kümesi

  • Kullanım Örneği: Yüz tanıma
  • Biçim: Video
  • Cilt: 22,000'den Fazla
  • Ek Açıklama: Yok hayır

Bir Grup İnsan Görüntüsü Veri Kümesi

2.5'den fazla kişiden 3,000k+ görüntü. Veri kümesi, birden fazla coğrafyadan 2-6 kişilik grubun görüntülerini içerir

Bir grup insan görüntü veri kümesi

  • Kullanım Örneği: Görüntü Tanıma Modeli
  • Biçim: Görüntüler
  • Cilt: 2,500'den Fazla
  • Ek Açıklama: Yok hayır

Biyometrik Maskelenmiş Videolar Veri Kümesi

Spoof Detection AI modeli oluşturmak/eğitmek için maskeli yüzlerin 20 bin videosu

Biyometrik Maskelenmiş Videolar Veri Kümesi

  • Kullanım Örneği: Sahtekarlık Algılama AI modeli
  • Biçim: Video
  • Cilt: 20,000'den Fazla
  • Ek Açıklama: Yok hayır

Dikeyler

Birden fazla sektöre yüz tanıma hizmetleri sunmak

Yüz tanıma, benzersiz kullanım durumlarının test edildiği ve uygulamalar için sunulduğu segmentler arasındaki mevcut öfkedir. Yüz tanıma, çocuk tacirlerini izlemekten ve kuruluş binalarında biyolojik kimliği dağıtmaktan normal gözle algılanamayan anormallikleri araştırmaya kadar, işletmelere ve sektörlere sayısız şekilde yardımcı oluyor.

Özerk Araçlar

Otomotiv

Perakende

Perakende

Moda &Amp; E-ticaret - Resim Etiketleme

Pazarlama e-Ticaret

Sağlık hizmeti

Sağlık hizmeti

misafirperverlik

misafirperverlik

Güvenlik &Amp; Savunma

Güvenlik ve Savunma

Kabiliyetimiz

İnsanlar

İnsanlar

Özel ve eğitimli ekipler:

  • Veri Toplama, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
  • Yetkili Proje Yönetim Ekibi
  • Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
  • Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi

süreç

süreç

En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:

  • Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
  • 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
  • Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü 

platform

platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

  • Web tabanlı uçtan uca platform
  • Kusursuz Kalite
  • Daha hızlı TAT
  • Sorunsuz Teslimat

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

Amazon
Google
Microsoft
diş örgüsü
Hülya

Yüz Tanıma Modelleri için Eğitim Verisi ihtiyaçlarınızı tartışalım

Yüz tanıma, bir kişinin kimliğini doğrulamayı veya doğrulamayı amaçlayan akıllı biyometrik güvenliğin ayrılmaz bileşenlerinden biridir. Bir teknoloji olarak, videolarda, fotoğraflarda ve hatta gerçek zamanlı beslemelerde insanları tespit etmek, tanımlamak ve sınıflandırmak için kullanılır.

Yüz tanıma, bireylerin yakalanan yüzlerini ilgili bir veritabanıyla eşleştirerek çalışır. Süreç algılama ile başlar, ardından 2D ve 3D analiz, görüntüden veriye dönüştürme ve son olarak eşleştirme takip eder.

Yaratıcı bir görsel tanımlama teknolojisi olarak yüz tanıma, genellikle akıllı telefonların ve bilgisayarların kilidini açmanın temel temelidir. Bununla birlikte, kolluk kuvvetlerindeki varlığı, yani yetkililerin şüphelilerin sabıka fotoğraflarını toplamasına ve bunları veri tabanlarıyla eşleştirmesine yardımcı olması da bir örnek teşkil etmektedir.

Daha hedefli örneklere bakıyorsanız, Amazon'un Tanınması ve Google'ın Fotoğrafları başlıca örneklerden bazılarıdır.

Bilgisayarla görü ile dikey özel bir yapay zeka modeli eğitmeyi planlıyorsanız, önce onu bireylerin görüntülerini ve yüzlerini tanımlayabilecek hale getirmeli ve ardından anlambilim, segmentasyon ve çokgen açıklama gibi daha yeni teknikleri besleyerek denetimli öğrenmeyi başlatmalısınız. Bu nedenle yüz tanıma, nesne algılamaya göre bireysel tanımlamaya öncelik verilen, güvenliğe özel AI modellerinin eğitimi için bir adım taşıdır.

Yüz tanıma, pandemi sonrası dönemde birkaç akıllı sistemin bel kemiği olabilir. Avantajlar arasında Face Pay teknolojisi kullanılarak geliştirilmiş perakende deneyimi, daha iyi bankacılık deneyimi, daha düşük perakende suç oranları, kayıp kişilerin daha hızlı tespiti, iyileştirilmiş hasta bakımı, doğru katılım takibi ve daha fazlası yer alıyor.