Yüz tanıma
Yüz Tanıma İçin Yapay Zeka Eğitim Verileri
Yüz tanıma modellerinizi en iyi kalitede görüntü verileriyle doğruluk için optimize edin
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 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.
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 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
AI sisteminizin doğru sonuçlar sunması için binlerce insan yüz veri kümesiyle eğitilmesi gerekir. Yüz görüntü verilerinin hacmi ne kadar fazlaysa o kadar iyidir. Bu nedenle ağımız milyonlarca veri kümesini kaynaklamanıza yardımcı olabilir, böylece yüz tanıma sisteminiz en uygun, alakalı ve bağlamsal verilerle eğitilir. Ayrıca coğrafyanızın, pazar segmentinizin ve demografinizin çok özel olabileceğini anlıyoruz. Tüm ihtiyaçlarınızı karşılamak için farklı etnik kökenler, yaş grupları, ırklar ve daha fazlası genelinde özel yüz görüntü verileri sağlıyoruz. Çözünürlükler, dosya biçimleri, aydınlatma, pozlar ve daha fazlası açısından yüz görüntülerinin sistemimize nasıl yüklenmesi gerektiği konusunda katı kurallar uyguluyoruz.
Yüz Resmi Açıklaması
Kaliteli yüz görüntüleri elde ettiğinizde, görevin yalnızca %50'sini tamamlamış olursunuz. Yüz tanıma sistemleriniz, elde edilen görüntü veri kümelerini onlara beslediğinizde size yine de anlamsız sonuçlar (veya hiç sonuç) verir. Eğitim sürecini başlatmak için yüz görüntünüzün açıklamalı hale getirilmesi gerekir. İşaretlenmesi gereken birkaç yüz tanıma veri noktası, etiketlenmesi gereken hareketler, açıklaması yapılması gereken duygular ve ifadeler ve daha fazlası vardır. Shaip'te, yüz dönüm noktası tanıma tekniklerimizle açıklamalı yüz görüntüleri konusunda size yardımcı olabiliriz. Yüz tanımanın tüm karmaşık ayrıntıları ve yönleri, yıllardır yapay zeka spektrumunda bulunan kendi şirket içi kıdemlilerimiz tarafından doğruluk için açıklamalı hale getirilir.
Şaip Can
kaynak yüz
görüntüleri
Görüntü verilerini etiketlemek için kaynakları eğitin
Doğruluk ve kalite için verileri inceleyin
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 notlandırılması gereken bol miktarda veriye ihtiyacınız 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.
- Coğrafi gözetim ve güvenlik amaçlı olarak, diplomatların hassas bölgeleri, önemli mahallelerin vb. izlenmesi.
- Otomobillerinize veya bağlı araçlarınıza anahtarsız erişimi entegre etmek için.
- Ürün veya hizmetleriniz için hedefli reklam kampanyaları yürütmek.
- Sağlık hizmetlerini daha erişilebilir hale getirin
- Misafirlerinizin ilgi alanlarını, beğenilerini/beğenmediklerini, oda ve yemek tercihlerini vb. hatırlayıp profilleyerek onlara kişiselleştirilmiş misafirperverlik hizmetleri sunun.
AI Model Geliştirme için Çeşitli Yüz Tanıma Verisi Toplama
Olayın Arka Planı
Yapay zeka destekli yüz tanıma modellerinin doğruluğunu ve çeşitliliğini artırma çabasıyla kapsamlı bir veri toplama projesi başlatıldı. Proje, çeşitli etnik kökenler, yaş grupları ve ışıklandırma koşulları arasında çeşitli yüz görüntüleri ve videoları toplamaya odaklandı. Veriler, her biri belirli kullanım durumlarına ve sektör gereksinimlerine hizmet eden birkaç ayrı veri kümesine titizlikle düzenlendi.
Veri Kümesine Genel Bakış
| - Detaylar | Kullanım Senaryosu 1 | Kullanım Senaryosu 2 | Kullanım Senaryosu 3 |
|---|---|---|---|
| Kullanım çantası | 15,000 Benzersiz Konunun Tarihi Görüntüleri | 5,000 Benzersiz Öznenin Yüz Görüntüleri | 10,000 Benzersiz Konunun Görüntüleri |
| Nesnel | Gelişmiş yapay zeka modeli eğitimi için tarihsel yüz görüntülerinden oluşan sağlam bir veri kümesi oluşturmak. | Özellikle Hindistan ve Asya pazarlarına yönelik çeşitli bir yüz veri seti oluşturmak. | Farklı açıları ve ifadeleri yakalayan çok çeşitli yüz görüntüleri toplamak. |
| Veri Kümesi Kompozisyonu | denekler: 15,000 benzersiz birey. Veri noktaları: Her bir denekten 1 kayıt görseli + 15 tarihsel görsel sağlandı. Ek veri: 2 denek için baş hareketlerini yakalayan 1,000 video (iç ve dış mekan). | denekler: 5,000 benzersiz birey. | denekler: 10,000 benzersiz birey Veri noktaları: Her denekten birden fazla açıyı ve ifadeyi kapsayan 15-20 resim sağlandı. |
| Etnik Köken ve Demografi | Etnik Dağılım: Siyah (%35), Doğu Asyalı (%42), Güney Asyalı (%13), Beyaz (%10). Cinsiyet: %50 Kadın, %50 Erkek. Yaş aralığı: Görseller her bir bireyin hayatının son 10 yılını kapsıyor ve 18 yaş üstü bireylere odaklanılıyor. | Etnik Dağılım: Hintli (%50), Asyalı (%20), Siyahi (%30). Yaş aralığı: 18 ila 60 yaşında. Cinsiyet Dağılımı: %50 Kadın, %50 Erkek. | Etnik Dağılım: Çin etnik kökeni (%100). Cinsiyet: %50 Kadın, %50 Erkek. Yaş aralığı: 18-26 yaşında. |
| hacim | 15,000 kayıt resmi, 300,000'den fazla geçmiş resim ve 2,000 video | Kişi başına 35 selfie, toplamda 175,000 resim. | 150,000 – 200,000 resim. |
| Kalite standartları | Yüksek çözünürlüklü görüntüler (1920 x 1280), aydınlatma, yüz ifadesi ve görüntü netliği konusunda sıkı kurallara sahiptir. | Veri kümesinde çeşitli arka planlar ve kıyafetler, yüz güzelleştirmesi yok ve tutarlı görüntü kalitesi. | Yüksek çözünürlüklü görüntüler (2160 x 3840 piksel), hassas portre oranları, çeşitli açılar ve ifadeler. |
| - Detaylar | Kullanım Senaryosu 4 | Kullanım Senaryosu 5 | Kullanım Senaryosu 6 |
|---|---|---|---|
| Kullanım çantası | 6,100 Benzersiz Öznenin Görüntüleri (Altı İnsan Duygusu) | 428 Benzersiz Konunun Görüntüleri (9 Aydınlatma Senaryosu) | 600 Benzersiz Konunun Görüntüleri (Etnik Köken Temelli Koleksiyon) |
| Nesnel | Duygu tanıma sistemleri için altı farklı insan duygusunu tasvir eden yüz görüntüleri toplamak. | Yapay zeka modellerini eğitmek için çeşitli ışık koşullarında yüz görüntüleri yakalamak. | Gelişmiş yapay zeka modeli performansı için etnik köken çeşitliliğini yakalayan bir veri kümesi oluşturmak. |
| Veri Kümesi Kompozisyonu | denekler: Doğu ve Güney Asya’dan 6,100 kişi. Veri noktaları: Her konu için 6 resim, her biri farklı bir duyguyu temsil ediyor. Etnik Dağılım: Japonca (9,000 resim), Korece (2,400), Çince (2,400), Güneydoğu Asyalı (2,400), Güney Asyalı (2,400). | denekler: 428 Hintli birey. Veri noktaları: 160 farklı ışık koşulunda, konu başına 9 görüntü. | denekler: Farklı etnik kökenlerden gelen 600 eşsiz birey. Etnik Dağılım: Afrikalı (967 resim), Orta Doğulu (81), Kızılderili (1,383), Güney Asyalı (738), Güneydoğu Asyalı (481). Yaş aralığı: 20 ila 70 yaşında. |
| hacim | 18,600 görüntüleri | 74,880 görüntüleri | 3,752 görüntüleri |
| Kalite standartları | Yüz görünürlüğü, aydınlatma ve ifade tutarlılığı konusunda katı kurallar. | Tutarlı aydınlatma ve yaş ile cinsiyetin dengeli bir şekilde temsil edildiği net görüntüler. | Veri kümesindeki etnik çeşitliliğe ve tutarlılığa odaklanan yüksek çözünürlüklü görüntüler. |
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.
- Kullanım Örneği: Yüz tanıma
- Biçim: Fotoğraflar
- Cilt: 12,000+
- Ek Açıklama: Yer İşareti Açıklaması
Biyometrik Veri Kümesi
Yüz tanıma modelleri için birden fazla poz içeren birden fazla ülkeden 22k yüz video veri seti
- Kullanım Örneği: Yüz tanıma
- Biçim: Video
- Cilt: 22,000+
- 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
- Kullanım Örneği: Görüntü Tanıma Modeli
- Biçim: Fotoğraflar
- Cilt: 2,500+
- Ek Açıklama: Yok hayır
Biyometrik Maskelenmiş Videolar Veri Kümesi
Spoof Detection AI modeli oluşturmak/eğitmek için maskeli yüzlerin 20 bin videosu
- Kullanım Örneği: Sahtekarlık Algılama AI modeli
- Biçim: Video
- Cilt: 20,000+
- Ek Açıklama: Yok hayır
Dikeyler
Yüz tanıma eğitim verilerini birçok sektöre sunuyoruz
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.
Otomotiv
Sürücü izleme ve araç içi güvenlik sistemleri için tasarlanan yüz tanıma veri kümeleriyle otonom sürüş yeteneklerini artırın
Perakende
Kişiselleştirilmiş mağaza içi hizmetler ve sorunsuz ödeme süreçleri için yüz tanıma veri kümeleriyle müşteri deneyimini geliştirin.
eTicaret
E-ticaret platformlarında kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunun ve müşteri kimlik doğrulamasını iyileştirin.
Sağlık hizmeti
Sağlık uygulamaları için özel yüz tanıma veri kümeleriyle hasta tanımlama ve teşhis doğruluğunu güçlendirin
misafirperverlik
Kusursuz giriş işlemleri ve konaklama sektöründe kişiselleştirilmiş deneyimler için yüz tanıma veri kümeleriyle konuk hizmetlerini geliştirin.
Güvenlik ve Savunma
Gözetleme, tehdit tespiti ve savunma uygulamaları için optimize edilmiş yüz tanıma veri kümeleriyle güvenlik önlemlerini güçlendirin.
Kabiliyetimiz
İnsanlar
Özel ve eğitimli ekipler:
- Veri Oluşturma, 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
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
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
- Web tabanlı uçtan uca platform
- Kusursuz Kalite
- Daha hızlı TAT
- Sorunsuz Teslimat
İnsanlar
Özel ve eğitimli ekipler:
- Veri Oluşturma, 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
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
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
- Web tabanlı uçtan uca platform
- Kusursuz Kalite
- Daha hızlı TAT
- Sorunsuz Teslimat
Önerilen Kaynaklar
Alıcı Rehberi
Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklaması ve Etiketleme
Bilgisayarla görme, bilgisayarla görme uygulamalarını eğitmek için görsel dünyayı anlamlandırmakla ilgilidir. Başarısı tamamen görüntü açıklama dediğimiz şeye dayanıyor - makinelerin akıllı kararlar vermesini sağlayan teknolojinin arkasındaki temel süreç ve bu tam olarak tartışıp keşfetmek üzere olduğumuz şeydir.
Blog
Yüz Tanıma Modellerinin Geliştirilmesinde Veri Toplama Nasıl Önemli Bir Rol Oynar?
İnsanlar yüzleri tanımakta ustadır, ancak aynı zamanda ifadeleri ve duyguları da oldukça doğal bir şekilde yorumlarız. Araştırmalar, kişisel olarak tanıdık yüzleri sunumdan sonraki 380 ms ve tanıdık olmayan yüzler için 460 ms içinde tanımlayabileceğimizi söylüyor. Ancak, özünde insan olan bu niteliğin artık yapay zeka ve Bilgisayarla Görme alanında bir rakibi var.
Blog
AI Görüntü Tanıma Nedir ve Nasıl Çalışır?
İnsanlar, nesneleri, insanları ve yerleri fotoğraflardan ayırt etme ve kesin olarak tanımlama konusunda doğuştan gelen bir yeteneğe sahiptir. Ancak, bilgisayarlar görüntüleri sınıflandırma yeteneğine sahip değildir. Yine de, bilgisayarla görme uygulamaları ve görüntü tanıma teknolojisini kullanarak görsel bilgileri yorumlamak için eğitilebilirler.
Öne Çıkan Müşteriler
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Yüz Tanıma Modelleri için Eğitim Verisi ihtiyaçlarınızı tartışalım
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
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.
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.
Veri setlerimizi otomotiv, perakende, sağlık ve güvenlik gibi çeşitli sektörlerin özel ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlıyor, verilerin sektöre özgü gereksinimler ve uygulamalarla uyumlu olmasını sağlıyoruz.
Tüm yüz tanıma verilerinin etik kaynaklı olmasını ve gerektiği gibi anonimleştirilmesini sağlayarak, sıkı veri gizliliği standartlarına uyuyor ve GDPR gibi küresel düzenlemelere uyuyoruz.
Veri setlerimiz çeşitlilikleri, ölçeklenebilirlikleri ve yüksek kaliteli açıklamalarıyla öne çıkıyor ve bu sayede çeşitli sektörlerde doğru ve güvenilir yüz tanıma modelleri eğitmek için ideal hale geliyor.