Andlitsgreining
Fínstilltu andlitsgreiningarlíkönin þín fyrir nákvæmni með myndgögnum í bestu gæðum
Í dag erum við í dögun næstu kynslóðar vélbúnaðar, þar sem andlit okkar eru lykilorðin okkar. Með því að bera kennsl á einstaka andlitseinkenni geta vélar greint hvort sá sem reynir að fá aðgang að tæki hefur heimild, samræmt CCTV myndefni við raunverulegar myndir til að rekja glæpamenn og vanskila, draga úr glæpum í smásöluverslunum og fleira. Í einföldum orðum, þetta er tæknin sem skannar andlit einstaklings til að heimila aðgang eða framkvæma nokkrar aðgerðir sem hann er hannaður til að framkvæma. Í bakendanum vinna tonn af reikniritum og einingum á ógnarhraða til að framkvæma útreikninga og passa andlitseinkenni (sem form og marghyrningar) til að framkvæma mikilvæg verkefni.
Andlit einstaklings lítur öðruvísi út frá hverju sjónarhorni, sniði og sjónarhorni. Vél ætti að geta sagt nákvæmlega hvort um sama manneskjan sé að ræða, óháð því hvort einstaklingurinn starir á tækið, óháð hlutlausu sjónarhorni að framan eða rétt fyrir neðan.
Fyrirsæta verður að segja nákvæmlega til um hvort einstaklingur brosir, grettir, grætur eða starir með því að horfa á hana eða myndirnar hennar. Það ætti að geta skilið að augu gætu litið eins út þegar einstaklingur er annaðhvort hissa eða hræddur og greinir síðan nákvæma tjáningu villulaust.
Sýnileg aðgreiningarefni eins og mól, ör, brunasár og fleira eru aðgreiningarefni sem eru einstök fyrir einstaklinga og ættu að vera í huga í gervigreindareiningum til að þjálfa og vinna andlit betur. Líkön ættu að geta greint þau og eignað þau sem andlitseinkenni en ekki bara sleppt þeim
Hvort sem þú þarft gagnasöfnun andlitsmynda (sem samanstendur af mismunandi andlitseinkennum, sjónarhornum, svipbrigðum eða tilfinningum), eða þjónustu við athugasemdir við andlitsmyndir (til að merkja sýnilegan aðgreining, andlitssvip með viðeigandi lýsigögnum, þ.e. brosandi, grettur o.s.frv.) um allan heim getur mætt þörfum þínum fyrir þjálfunargögn hratt og í stærðargráðu.
Til þess að gervigreindarkerfið þitt geti skilað árangri þarf það að vera þjálfað með þúsundum andlitsgagnasetta úr mönnum. Því meira magn andlitsmynda, því betra. Þess vegna getur netið okkar hjálpað þér að fá milljónir gagnasafna, þannig að andlitsgreiningarkerfið þitt sé þjálfað með viðeigandi, viðeigandi og samhengislegum gögnum. Við skiljum líka að landafræði þín, markaðshluti og lýðfræði gæti verið mjög sértæk. Til að koma til móts við allar þarfir þínar, bjóðum við upp á sérsniðnar andlitsmyndagögn fyrir mismunandi þjóðerni, aldurshópa, kynþátta og fleira. Við setjum upp strangar leiðbeiningar um hvernig andlitsmyndum ætti að hlaða upp í kerfið okkar hvað varðar upplausn, skráarsnið, lýsingu, stellingar og fleira.
Þegar þú eignast gæða andlitsmyndir hefurðu aðeins klárað 50% af verkefninu. Andlitsgreiningarkerfin þín myndu samt gefa þér tilgangslausar niðurstöður (eða engar niðurstöður) þegar þú setur áunna myndgagnasöfn inn í þau. Til að hefja þjálfunarferlið þarftu að fá andlitsmynd þína með athugasemdum. Það eru nokkrir andlitsþekkingarpunktar sem þarf að merkja, bendingar sem þarf að merkja, tilfinningar og svipbrigði sem þarf að skrifa athugasemdir við og fleira. Hjá Shaip getum við aðstoðað þig með athugasemdum með andlitsmyndum með aðferðum okkar til að bera kennsl á andlitsmerki. Allar flóknar upplýsingar og hliðar á andlitsgreiningu eru skýrðar fyrir nákvæmni af eigin vopnahlésdagnum okkar, sem hafa verið í gervigreindinni í mörg ár.
Sérfræðingateymi okkar getur safnað og skrifað athugasemdir á andlitsmyndir á eigin myndskýringarvettvangi okkar, hins vegar geta sömu athugasemdaraðilar eftir stutta þjálfun einnig skrifað athugasemdir á andlitsmyndir á innri myndskýringarvettvangi þínum. Innan skamms tíma munu þeir geta skrifað athugasemdir við þúsundir andlitsmynda byggðar á ströngum forskriftum og með þeim gæðum sem óskað er eftir.
Burtséð frá hugmynd þinni eða markaðshluta, þá þyrftir þú mikið magn af gögnum sem þarf að gera athugasemdir við fyrir þjálfun. Til að fá skynsamlega hugmynd um sum notkunartilvikin sem þú gætir leitað til okkar, hér er listi.
Bakgrunnur
Í viðleitni til að auka nákvæmni og fjölbreytileika gervigreindar-drifna andlitsgreiningarlíkana var hafið yfirgripsmikið gagnasöfnunarverkefni. Í verkefninu var lögð áhersla á að safna fjölbreyttum andlitsmyndum og myndböndum þvert á mismunandi þjóðerni, aldurshópa og birtuskilyrði. Gögnin voru vandlega skipulögð í nokkur mismunandi gagnasöfn, sem hvert þjónar sérstökum notkunartilvikum og kröfum iðnaðarins.
Gagnasett yfirlit
| Nánar | Notaðu mál 1 | Notaðu mál 2 | Notaðu mál 3 |
|---|---|---|---|
| Notaðu Case | Sögulegar myndir af 15,000 einstökum myndefni | Andlitsmyndir af 5,000 einstökum myndefni | Myndir af 10,000 einstökum viðfangsefnum |
| Markmið | Að byggja upp öflugt gagnasafn af sögulegum andlitsmyndum fyrir háþróaða þjálfun gervigreindarlíkana. | Til að búa til fjölbreytt andlitsgagnasett sérstaklega fyrir indverska og asíska markaðinn. | Til að safna margs konar andlitsmyndum sem fanga mismunandi sjónarhorn og svipbrigði. |
| Samsetning gagnasetts | Efni: 15,000 einstakir einstaklingar. Gagnapunktar: Hvert viðfangsefni gaf 1 skráningarmynd + 15 sögulegar myndir. Viðbótarupplýsingar: 2 myndbönd (inni og úti) sem fanga höfuðhreyfingar fyrir 1,000 myndefni. | Efni: 5,000 einstakir einstaklingar. | Efni: 10,000 einstakir einstaklingar Gagnapunktar: Hvert myndefni gaf 15-20 myndir sem ná yfir mörg sjónarhorn og tjáningu. |
| Þjóðerni og lýðfræði | Þjóðarbrot: Svartur (35%), Austur-Asía (42%), Suður-Asía (13%), Hvítur (10%). Kyn: 50% kvenkyns, 50% karlkyns. Aldursbil: Myndir ná yfir allt að síðustu 10 ár ævi hvers myndefnis, með áherslu á einstaklinga á aldrinum 18+. | Þjóðarbrot: Indverskt (50%), Asískt (20%), svart (30%). Aldursbil: 18 til 60 ára. Kynjaskipting: 50% konur, 50% karlar. | Þjóðarbrot: Kínverskt þjóðerni (100%). Kyn: 50% kvenkyns, 50% karlkyns. Aldursbil: 18-26 ára gamall. |
| Volume | 15,000 skráningarmyndir, 300,000+ sögulegar myndir og 2,000 myndbönd | 35 selfies á myndefni, samtals 175,000 myndir. | 150,000 – 200,000 myndir. |
| Gæðastaðlar | Myndir í hárri upplausn (1920 x 1280), með ströngum leiðbeiningum um lýsingu, svipbrigði og skýrleika myndarinnar. | Fjölbreyttur bakgrunnur og klæðnaður, engin andlitsfegrun og jöfn myndgæði í gagnasafninu. | Myndir í mikilli upplausn (2160 x 3840 pixlar), nákvæm andlitshlutfall og fjölbreytt sjónarhorn og svipbrigði. |
| Nánar | Notaðu mál 4 | Notaðu mál 5 | Notaðu mál 6 |
|---|---|---|---|
| Notaðu Case | Myndir af 6,100 einstökum viðfangsefnum (sex mannlegar tilfinningar) | Myndir af 428 einstökum myndefni (9 lýsingarsvið) | Myndir af 600 einstökum viðfangsefnum (safn byggt á þjóðerni) |
| Markmið | Að safna andlitsmyndum sem sýna sex mismunandi mannlegar tilfinningar fyrir tilfinningagreiningarkerfi. | Til að taka andlitsmyndir við mismunandi birtuskilyrði til að þjálfa gervigreind módel. | Til að búa til gagnasafn sem fangar fjölbreytileika þjóðernishópa til að auka frammistöðu gervigreindarlíkana. |
| Samsetning gagnasetts | Efni: 6,100 einstaklingar frá Austur- og Suður-Asíu. Gagnapunktar: 6 myndir fyrir hvert myndefni sem hver táknar mismunandi tilfinningar. Þjóðarbrot: Japanska (9,000 myndir), kóreska (2,400), kínverska (2,400), suðaustur-asísk (2,400), suður-asísk (2,400). | Efni: 428 indverskir einstaklingar. Gagnapunktar: 160 myndir á hvert myndefni í 9 mismunandi birtuskilyrðum. | Efni: 600 einstakir einstaklingar með ólíkan þjóðernisbakgrunn. Þjóðarbrot: Afríku (967 myndir), Miðausturlensk (81), Ameríku (1,383), Suður-Asísk (738), Suðaustur-Asía (481). Aldursbil: 20 til 70 ára. |
| Volume | 18,600 myndir | 74,880 myndir | 3,752 myndir |
| Gæðastaðlar | Strangar leiðbeiningar um sýnileika andlits, lýsingu og samkvæmni tjáningar. | Skýrar myndir með stöðugri lýsingu og jafnvægi framsetning á aldri og kyni. | Háupplausnarmyndir með áherslu á þjóðernisfjölbreytileika og samræmi í gagnasafninu. |
12 myndir með afbrigðum í kringum höfuðstöðu, þjóðerni, kyn, bakgrunn, tökuhorn, aldur o.s.frv. með 68 kennileiti
22k andlitsmyndbandsgagnasett frá mörgum löndum með mörgum stellingum fyrir andlitsgreiningarlíkön
2.5k+ myndir frá 3,000+ fólki. Gagnasett inniheldur myndir af 2-6 manna hópi frá mörgum landsvæðum
20 myndbönd af andlitum með grímum til að byggja/þjálfa gervigreindarlíkan fyrir Spoof Detection
Býður upp á andlitsþekkingarþjálfunargögn til margra atvinnugreina
Andlitsþekking er núverandi reiði á milli hluta, þar sem einstök notkunartilvik eru prófuð og sett út fyrir útfærslur. Allt frá því að fylgjast með smyglum barna og dreifa lífrænum skilríkjum í húsnæði skipulagsheilda til að rannsaka frávik sem gætu farið ógreind fyrir venjulegt auga, andlitsgreining hjálpar fyrirtækjum og atvinnugreinum á ótal vegu.
Auktu sjálfvirkan akstursgetu með andlitsgreiningargögnum sem eru hönnuð fyrir eftirlit með ökumönnum og öryggiskerfi í bílnum
Bættu upplifun viðskiptavina með andlitsgreiningargögnum fyrir persónulega þjónustu í verslun og hnökralaus afgreiðsluferli.
Gefðu persónulega verslunarupplifun og bættu auðkenningu viðskiptavina á rafrænum viðskiptakerfum.
Styrkjaðu auðkenningu og greiningarnákvæmni sjúklinga með sérhæfðum andlitsgreiningargögnum fyrir heilsugæsluforrit
Lyftu gestaþjónustu með andlitsgreiningargögnum fyrir óaðfinnanlega innritun og persónulega upplifun í gestrisni.
Styrktu öryggisráðstafanir með andlitsgreiningargögnum sem eru fínstillt fyrir eftirlit, ógngreiningu og varnarforrit.
Hollur og þjálfaðir hópar:
Hæsta ferli skilvirkni er tryggð með:
Einkaleyfisverndaði vettvangurinn býður upp á kosti:
Tölvusjón snýst allt um að skilja sjónheiminn til að þjálfa tölvusjónarforrit. Árangur þess snýst algjörlega um það sem við köllum myndskýringar – grundvallarferlið á bak við tæknina sem fær vélar til að taka skynsamlegar ákvarðanir og þetta er einmitt það sem við erum að fara að ræða og kanna.
Menn eru duglegir að þekkja andlit, en við túlkum líka svipbrigði og tilfinningar á eðlilegan hátt. Rannsóknir segja að við getum borið kennsl á persónulega kunnugleg andlit innan 380 ms eftir kynningu og 460 ms fyrir ókunnug andlit. Hins vegar á þessi eðli mannlega eiginleiki sér nú keppinaut í gervigreind og tölvusjón.
Manneskjur hafa meðfæddan hæfileika til að greina og greina nákvæmlega hluti, fólk og staði frá ljósmyndum. Hins vegar eru tölvur ekki með getu til að flokka myndir. Samt er hægt að þjálfa þá í að túlka sjónrænar upplýsingar með því að nota tölvusjónarforrit og myndgreiningartækni.
Að styrkja teymi til að smíða leiðandi AI vörur í heiminum.
Við skulum ræða þarfir þínar fyrir þjálfunargögn fyrir andlitsþekkingarlíkön
Andlitsgreining er einn af óaðskiljanlegum þáttum greindar líffræðileg tölfræðiöryggis, sem miðar að því að staðfesta eða sannvotta auðkenni einstaklings. Sem tækni er hún notuð til að ganga úr skugga um, bera kennsl á og flokka menn í myndböndum, myndum og jafnvel rauntímastraumum.
Andlitsgreining virkar með því að para saman tekin andlit einstaklinga við viðeigandi gagnagrunn. Ferlið byrjar með uppgötvun, er fylgt eftir með 2D og 3D greiningu, mynd-í-gagnabreytingu og að lokum samsvörun.
Andlitsgreining, sem frumleg sjónræn auðkenningartækni, er oft grunnurinn að því að opna snjallsíma og tölvur. Samt sem áður, nærvera þess í löggæslu, þ.e. aðstoða embættismenn við að safna krússkotum af hinum grunuðu og samræma þau við gagnagrunna, telst einnig vera dæmi.
Ef þú ætlar að þjálfa lóðrétt sérstakt gervigreind líkan með tölvusjón, verður þú fyrst að gera það fært um að bera kennsl á myndir og andlit einstaklinga og hefja síðan nám undir eftirliti með því að fæða inn nýrri tækni eins og merkingarfræði, skiptingu og marghyrningaskýringar. Andlitsgreining er því skrefið til að þjálfa öryggissértæk gervigreind módel, þar sem einstaklingsgreining er sett í forgang fram yfir hlutgreiningu.
Andlitsgreining getur verið burðarás nokkurra greindra kerfa á tímum eftir heimsfaraldur. Ávinningurinn felur í sér bætta smásöluupplifun með Face Pay tækni, betri bankaupplifun, minni glæpatíðni í smásölu, hraðari auðkenningu á týndum einstaklingum, bættri umönnun sjúklinga, nákvæmri mætingarakningu og fleira.
Við sníðum gagnasöfnin okkar til að mæta sérstökum þörfum ýmissa atvinnugreina, svo sem bifreiða, smásölu, heilsugæslu og öryggis, og tryggjum að gögnin séu í samræmi við sértækar kröfur og forrit fyrir iðnaðinn.
Við fylgjum ströngum gagnaverndarstöðlum og fylgjum alþjóðlegum reglum eins og GDPR, sem tryggir að öll andlitsgreiningargögn séu siðferðilega fengin og nafnlaus eftir þörfum.
Gagnasöfnin okkar eru aðgreind með fjölbreytileika, sveigjanleika og hágæða skýringum, sem gerir þau tilvalin til að þjálfa nákvæmar og áreiðanlegar andlitsgreiningarlíkön í ýmsum atvinnugreinum.
