การจดจำใบหน้า
ข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับการจดจำใบหน้า
ปรับโมเดลการจดจำใบหน้าของคุณให้เหมาะสมเพื่อความแม่นยำด้วยข้อมูลภาพคุณภาพดีที่สุด
วันนี้ เราอยู่ในรุ่งอรุณของกลไกยุคหน้า ซึ่งใบหน้าของเราเป็นรหัสผ่านของเรา เครื่องสามารถตรวจจับได้ว่าบุคคลที่พยายามเข้าถึงอุปกรณ์ได้รับอนุญาต จับคู่ภาพจากกล้องวงจรปิดกับภาพจริงเพื่อติดตามผู้กระทำความผิดและผู้ผิดนัด ลดอาชญากรรมในร้านค้าปลีก และอื่นๆ ผ่านการจดจำลักษณะใบหน้าที่ไม่เหมือนใคร กล่าวง่ายๆ ก็คือ นี่คือเทคโนโลยีที่สแกนใบหน้าของบุคคลเพื่ออนุญาตการเข้าถึงหรือดำเนินการชุดของการกระทำที่ออกแบบมาเพื่อดำเนินการ ที่ส่วนแบ็คเอนด์ อัลกอริธึมและโมดูลจำนวนมากทำงานด้วยความเร็วสูงเพื่อดำเนินการคำนวณและจับคู่ลักษณะใบหน้า (เป็นรูปร่างและรูปหลายเหลี่ยม) เพื่อทำงานที่สำคัญให้สำเร็จ
กายวิภาคของแบบจำลองการจดจำใบหน้าที่แม่นยำ
ลักษณะใบหน้าและมุมมอง
ใบหน้าของบุคคลนั้นดูแตกต่างกันไปในแต่ละมุม โปรไฟล์ และมุมมอง เครื่องควรจะสามารถบอกได้อย่างแม่นยำว่าเป็นคนเดียวกันหรือไม่ ไม่ว่าบุคคลนั้นจะจ้องมองอุปกรณ์โดยไม่คำนึงถึงจากมุมมองที่เป็นกลางด้านหน้าหรือจากมุมมองด้านล่างขวา
สีหน้าที่หลากหลาย
นางแบบต้องบอกได้อย่างแม่นยำว่าคนๆ หนึ่งกำลังยิ้ม ขมวดคิ้ว ร้องไห้ หรือจ้องมองด้วยการมองดูพวกเขาหรือภาพของพวกเขา ควรสามารถเข้าใจได้ว่าดวงตาอาจดูเหมือนกันเมื่อบุคคลประหลาดใจหรือกลัว จากนั้นตรวจพบการแสดงออกที่แม่นยำโดยปราศจากข้อผิดพลาด
ใส่คำอธิบายประกอบตัวระบุใบหน้าที่ไม่ซ้ำกัน
ตัวสร้างความแตกต่างที่มองเห็นได้ เช่น ไฝ รอยแผลเป็น ไฟไหม้ และอื่นๆ เป็นตัวสร้างความแตกต่างที่มีเอกลักษณ์เฉพาะบุคคล และควรได้รับการพิจารณาโดยโมดูล AI เพื่อฝึกฝนและประมวลผลใบหน้าได้ดีขึ้น ตัวแบบควรจะสามารถตรวจจับพวกเขาและระบุว่าเป็นคุณสมบัติใบหน้าและไม่ใช่แค่ข้ามไป
บริการจดจำใบหน้าจาก Shaip
ไม่ว่าคุณจะต้องการเก็บข้อมูลภาพใบหน้า (ประกอบด้วยลักษณะใบหน้า มุมมอง การแสดงออก หรืออารมณ์ที่แตกต่างกัน) หรือบริการคำอธิบายประกอบข้อมูลภาพใบหน้า (สำหรับการแท็กตัวสร้างความแตกต่างที่มองเห็นได้ การแสดงออกทางสีหน้าด้วยเมตาดาต้าที่เหมาะสม เช่น การยิ้ม การขมวดคิ้ว ฯลฯ) ผู้ร่วมให้ข้อมูลของเราจาก ทั่วโลกสามารถตอบสนองความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมของคุณได้อย่างรวดเร็วและหลากหลาย
คอลเลกชันรูปภาพใบหน้า
หากต้องการให้ระบบ AI ของคุณแสดงผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ ระบบจะต้องได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลใบหน้าของมนุษย์หลายพันชุด ยิ่งข้อมูลภาพใบหน้ามีปริมาณมากเท่าใด ก็ยิ่งดีเท่านั้น นั่นคือเหตุผลที่เครือข่ายของเราสามารถช่วยคุณค้นหาชุดข้อมูลนับล้านชุดได้ ดังนั้น ระบบการจดจำใบหน้าของคุณจึงได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลที่เหมาะสม เกี่ยวข้อง และตรงกับบริบทมากที่สุด นอกจากนี้ เรายังเข้าใจด้วยว่าภูมิศาสตร์ กลุ่มตลาด และข้อมูลประชากรของคุณอาจมีความเฉพาะเจาะจงมาก เพื่อตอบสนองความต้องการทั้งหมดของคุณ เราจึงจัดเตรียมข้อมูลภาพใบหน้าที่ปรับแต่งได้สำหรับกลุ่มชาติพันธุ์ กลุ่มอายุ เชื้อชาติ และอื่นๆ อีกมากมาย เราใช้แนวทางที่เข้มงวดเกี่ยวกับวิธีการอัปโหลดภาพใบหน้าไปยังระบบของเราในแง่ของความละเอียด รูปแบบไฟล์ แสงสว่าง ท่าทาง และอื่นๆ
คำอธิบายประกอบภาพใบหน้า
เมื่อคุณได้รับภาพใบหน้าที่มีคุณภาพ แสดงว่าคุณได้ทำภารกิจสำเร็จเพียง 50% เท่านั้น ระบบการจดจำใบหน้าของคุณจะยังคงให้ผลลัพธ์ที่ไร้ประโยชน์ (หรือไม่ให้ผลลัพธ์เลย) เมื่อคุณป้อนชุดข้อมูลภาพที่ได้มาเข้าไปในระบบ เมื่อต้องการเริ่มกระบวนการฝึกอบรม คุณต้องใส่คำอธิบายภาพใบหน้าของคุณ มีจุดข้อมูลการจดจำใบหน้าหลายจุดที่ต้องมีการทำเครื่องหมาย ท่าทางที่ต้องระบุ อารมณ์และการแสดงออกที่ต้องใส่คำอธิบาย และอื่นๆ อีกมากมาย ที่ Shaip เราสามารถช่วยเหลือคุณด้วยภาพใบหน้าพร้อมคำอธิบายด้วยเทคนิคการจดจำจุดสังเกตใบหน้าของเรา รายละเอียดและลักษณะที่ซับซ้อนทั้งหมดของการจดจำใบหน้าได้รับการใส่คำอธิบายเพื่อความแม่นยำโดยผู้เชี่ยวชาญภายในบริษัทของเรา ซึ่งอยู่ในแวดวง AI มาหลายปี
ไชป แคน
ที่มาบนใบหน้า
ภาพ
ฝึกอบรมทรัพยากรเพื่อติดป้ายกำกับข้อมูลภาพ
ตรวจสอบข้อมูลเพื่อความถูกต้องและคุณภาพ
ส่งไฟล์ข้อมูลในรูปแบบที่ตกลงกันไว้
ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถรวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบภาพใบหน้าบนแพลตฟอร์มคำอธิบายประกอบภาพที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเรา อย่างไรก็ตาม เครื่องบันทึกคำอธิบายประกอบเดียวกันหลังจากการฝึกอบรมสั้นๆ ยังสามารถใส่คำอธิบายประกอบภาพใบหน้าบนแพลตฟอร์มคำอธิบายประกอบภาพภายในองค์กรของคุณได้ ภายในระยะเวลาอันสั้น พวกเขาจะสามารถใส่คำอธิบายประกอบภาพใบหน้าหลายพันภาพตามข้อกำหนดที่เข้มงวดและด้วยคุณภาพที่ต้องการได้TE
กรณีใช้การจดจำใบหน้า
ไม่ว่าคุณจะมีแนวคิดหรืออยู่ในกลุ่มตลาดใด คุณจะต้องมีข้อมูลจำนวนมากที่ต้องมีคำอธิบายประกอบเพื่อให้สามารถฝึกอบรมได้ หากต้องการทราบข้อมูลคร่าวๆ เกี่ยวกับกรณีการใช้งานบางส่วนที่คุณติดต่อได้ นี่คือรายการ
- ในการใช้ระบบจดจำใบหน้าในอุปกรณ์พกพา IoT ระบบนิเวศและเปิดทางสำหรับการรักษาความปลอดภัยขั้นสูงและการเข้ารหัส
- เพื่อการเฝ้าระวังทางภูมิศาสตร์และวัตถุประสงค์ด้านความปลอดภัยในการตรวจสอบพื้นที่ใกล้เคียงที่มีโปรไฟล์สูง พื้นที่อ่อนไหวของนักการทูต ฯลฯ
- เพื่อรวมการเข้าถึงแบบไร้กุญแจสำหรับรถยนต์ของคุณหรือรถยนต์ที่เชื่อมต่อ
- เพื่อเรียกใช้แคมเปญโฆษณาที่กำหนดเป้าหมายสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ
- ทำให้การดูแลสุขภาพสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น
- นำเสนอบริการต้อนรับแบบเฉพาะบุคคลแก่แขกโดยการจดจำและจัดทำโปรไฟล์เกี่ยวกับความสนใจ ความชอบ/ไม่ชอบ ห้องพักและอาหารที่ต้องการ ฯลฯ
การรวบรวมข้อมูลการจดจำใบหน้าที่หลากหลายเพื่อการปรับปรุงโมเดล AI
พื้นหลัง
ในการพยายามที่จะปรับปรุงความแม่นยำและความหลากหลายของโมเดลการจดจำใบหน้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงได้มีการริเริ่มโครงการรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุม โครงการนี้มุ่งเน้นที่การรวบรวมภาพและวิดีโอใบหน้าที่หลากหลายในกลุ่มชาติพันธุ์ กลุ่มอายุ และสภาพแสงต่างๆ ข้อมูลได้รับการจัดระเบียบอย่างพิถีพิถันเป็นชุดข้อมูลที่แตกต่างกันหลายชุด โดยแต่ละชุดมีกรณีการใช้งานและข้อกำหนดเฉพาะของอุตสาหกรรม
ภาพรวมชุดข้อมูล
| รายละเอียด | ใช้เคส 1 | ใช้เคส 2 | ใช้เคส 3 |
|---|---|---|---|
| ใช้กรณี | ภาพประวัติศาสตร์ของเรื่องราวที่มีเอกลักษณ์ 15,000 เรื่อง | ภาพใบหน้าของบุคคล 5,000 รายที่มีเอกลักษณ์เฉพาะ | ภาพของเรื่องราวที่มีเอกลักษณ์กว่า 10,000 เรื่อง |
| วัตถุประสงค์ | เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่แข็งแกร่งของภาพใบหน้าในประวัติศาสตร์เพื่อการฝึกอบรมโมเดล AI ขั้นสูง | เพื่อสร้างชุดข้อมูลใบหน้าที่หลากหลายโดยเฉพาะสำหรับตลาดอินเดียและเอเชีย | เพื่อรวบรวมภาพใบหน้าหลากหลายมุมมองที่จับภาพได้หลากหลายอารมณ์ |
| การจัดองค์ประกอบของชุดข้อมูล | วิชา: บุคคลที่ไม่ซ้ำกัน 15,000 ราย จุดข้อมูล: แต่ละวิชามีภาพลงทะเบียน 1 ภาพ + ภาพประวัติศาสตร์ 15 ภาพ ข้อมูลเพิ่มเติม: วิดีโอ 2 วิดีโอ (ในร่มและกลางแจ้ง) ที่บันทึกการเคลื่อนไหวของศีรษะของบุคคล 1,000 คน | วิชา: บุคคลที่ไม่ซ้ำกัน 5,000 ราย | วิชา: บุคคลที่ไม่ซ้ำกัน 10,000 ราย จุดข้อมูล: แต่ละวิชาให้ภาพมา 15-20 ภาพ ครอบคลุมมุมและการแสดงออกที่หลากหลาย |
| ชาติพันธุ์และข้อมูลประชากร | การแบ่งแยกตามชาติพันธุ์: ผิวดำ (35%), เอเชียตะวันออก (42%), เอเชียใต้ (13%), ผิวขาว (10%) เพศ: หญิง 50% ชาย 50% ลำดับอายุ: ภาพครอบคลุมช่วง 10 ปีสุดท้ายของชีวิตแต่ละคน โดยเน้นที่บุคคลที่มีอายุ 18 ปีขึ้นไป | การแบ่งแยกตามชาติพันธุ์: อินเดีย (50%), เอเชีย (20%), ผิวดำ (30%) ลำดับอายุ: อายุ 18 ถึง 60 ปี การกระจายเพศ: หญิง 50% ชาย 50% | การแบ่งแยกตามชาติพันธุ์: เชื้อชาติจีน(100%) เพศ: หญิง 50% ชาย 50% ลำดับอายุ: 18-26 ปี |
| ปริมาณ | รูปภาพลงทะเบียน 15,000 รูป รูปภาพประวัติศาสตร์มากกว่า 300,000 รูป และวิดีโอ 2,000 รายการ | เซลฟี่คนละ 35 รูป รวมเป็นภาพ 175,000 ภาพ | 150,000 – 200,000 ภาพ |
| มาตรฐานคุณภาพ | ภาพความละเอียดสูง (1920 x 1280) พร้อมหลักเกณฑ์ที่เข้มงวดเกี่ยวกับแสง การแสดงสีหน้า และความคมชัดของภาพ | พื้นหลังและเครื่องแต่งกายที่หลากหลาย ไม่มีการเสริมสวยใบหน้า และคุณภาพของภาพที่สม่ำเสมอกันในชุดข้อมูล | ภาพความละเอียดสูง (2160 x 3840 พิกเซล) อัตราส่วนภาพที่แม่นยำ และมุมและการแสดงออกที่หลากหลาย |
| รายละเอียด | ใช้เคส 4 | ใช้เคส 5 | ใช้เคส 6 |
|---|---|---|---|
| ใช้กรณี | ภาพของบุคคล 6,100 รายที่มีเอกลักษณ์เฉพาะ (อารมณ์ XNUMX ประการของมนุษย์) | ภาพของวัตถุที่ไม่ซ้ำกัน 428 ภาพ (สถานการณ์แสง 9 แบบ) | ภาพของเรื่องราวที่มีเอกลักษณ์ 600 เรื่อง (คอลเลกชันตามเชื้อชาติ) |
| วัตถุประสงค์ | เพื่อรวบรวมภาพใบหน้าที่แสดงถึงอารมณ์ที่แตกต่างกัน 6 แบบของมนุษย์เพื่อระบบการจดจำอารมณ์ | เพื่อถ่ายภาพใบหน้าภายใต้สภาวะแสงต่างๆ เพื่อฝึกอบรมโมเดล AI | เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่รวบรวมความหลากหลายของกลุ่มชาติพันธุ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI |
| การจัดองค์ประกอบของชุดข้อมูล | วิชา: 6,100 รายจากเอเชียตะวันออกและเอเชียใต้ จุดข้อมูล: ภาพละ 6 ภาพ โดยแต่ละภาพแสดงถึงอารมณ์ที่แตกต่างกัน การแบ่งแยกตามชาติพันธุ์: ญี่ปุ่น (9,000 ภาพ), เกาหลี (2,400), จีน (2,400), เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (2,400), เอเชียใต้ (2,400) | วิชา: ชาวอินเดีย 428 ราย จุดข้อมูล: 160 ภาพต่อเรื่องใน 9 สภาพแสงที่แตกต่างกัน | วิชา: บุคคลที่โดดเด่นจำนวน 600 คนจากภูมิหลังทางชาติพันธุ์ที่หลากหลาย การแบ่งแยกตามชาติพันธุ์: แอฟริกัน (967 ภาพ) ตะวันออกกลาง (81) ชนพื้นเมืองอเมริกัน (1,383) เอเชียใต้ (738) เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (481) ลำดับอายุ: อายุ 20 ถึง 70 ปี |
| ปริมาณ | ภาพ 18,600 | ภาพ 74,880 | ภาพ 3,752 |
| มาตรฐานคุณภาพ | แนวทางที่เข้มงวดเกี่ยวกับการมองเห็นใบหน้า แสง และความสม่ำเสมอของการแสดงออก | ภาพชัดเจนด้วยแสงที่สม่ำเสมอ และการแสดงอายุและเพศอย่างสมดุล | ภาพความละเอียดสูงโดยเน้นความหลากหลายทางชาติพันธุ์และความสอดคล้องกันทั่วทั้งชุดข้อมูล |
ชุดข้อมูลการจดจำใบหน้า / ชุดข้อมูลการตรวจจับใบหน้า
ใบหน้าชุดข้อมูลจุดสังเกต
รูปภาพ 12k ที่มีรูปแบบต่างๆ รอบๆ ท่าศีรษะ เชื้อชาติ เพศ พื้นหลัง มุมการจับภาพ อายุ ฯลฯ พร้อมจุดสังเกต 68 จุด
- ใช้กรณี: การจดจำใบหน้า
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 12,000 +
- คำอธิบายประกอบ: คำอธิบายประกอบสถานที่สำคัญ
ชุดข้อมูลไบโอเมตริก
ชุดข้อมูลวิดีโอใบหน้า 22k จากหลายประเทศพร้อมหลายท่าสำหรับโมเดลการจดจำใบหน้า
- ใช้กรณี: การจดจำใบหน้า
- รูปแบบ: วีดีโอ
- ปริมาตร: 22,000 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
ชุดข้อมูลรูปภาพกลุ่มคน
2.5k+ ภาพจาก 3,000+ คน ชุดข้อมูลประกอบด้วยรูปภาพกลุ่ม 2-6 คนจากหลายภูมิภาค
- ใช้กรณี: แบบจำลองการจดจำภาพ
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 2,500 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
ชุดข้อมูลวิดีโอหน้ากากไบโอเมตริกซ์
วิดีโอ 20k ใบหน้าพร้อมหน้ากากสำหรับสร้าง/ฝึกอบรมแบบจำลอง AI การตรวจจับการปลอมแปลง
- ใช้กรณี: โมเดล AI การตรวจจับการปลอมแปลง
- รูปแบบ: วีดีโอ
- ปริมาตร: 20,000 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
แนวดิ่ง
นำเสนอข้อมูลการฝึกอบรมการจดจำใบหน้าให้กับหลายอุตสาหกรรม
การจดจำใบหน้าเป็นความคลั่งไคล้ในปัจจุบันในทุกกลุ่ม โดยจะมีการทดสอบและเปิดตัวกรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับการใช้งาน ตั้งแต่การติดตามผู้ค้าเด็กและการปรับใช้ bio ID ในองค์กรไปจนถึงการศึกษาความผิดปกติที่อาจตรวจไม่พบในสายตาปกติ การจดจำใบหน้าช่วยธุรกิจและอุตสาหกรรมได้หลายวิธี
ยานยนต์
เพิ่มศักยภาพการขับขี่อัตโนมัติด้วยชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าที่ออกแบบมาเพื่อการติดตามผู้ขับขี่และระบบความปลอดภัยในรถยนต์
ขายปลีก
ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าเพื่อการให้บริการในร้านค้าที่เป็นส่วนตัวและกระบวนการชำระเงินที่ราบรื่น
อีคอมเมิร์ซ
มอบประสบการณ์การช้อปปิ้งที่เป็นส่วนตัวและปรับปรุงการตรวจสอบตัวตนของลูกค้าในแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ
การดูแลสุขภาพ
เพิ่มประสิทธิภาพในการระบุตัวตนผู้ป่วยและความแม่นยำในการวินิจฉัยด้วยชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าเฉพาะทางสำหรับการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพ
การบริการด้านอุตสาหกรรมโรงแรม
ยกระดับการบริการแขกด้วยชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าเพื่อการเช็คอินที่ราบรื่นและประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวในการให้บริการ
ความปลอดภัยและการป้องกัน
เสริมสร้างมาตรการรักษาความปลอดภัยด้วยชุดข้อมูลการจดจำใบหน้าที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการเฝ้าระวัง การตรวจจับภัยคุกคาม และการป้องกัน
ความสามารถของเรา
คน
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
ระบบปฏิบัติการ
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
คน
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
ระบบปฏิบัติการ
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
ทรัพยากรที่แนะนำ
คู่มือผู้ซื้อ
คำอธิบายประกอบภาพและการติดฉลากสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นเรื่องเกี่ยวกับการสร้างความเข้าใจในโลกของภาพเพื่อฝึกการใช้งานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ความสำเร็จของมันมาจากสิ่งที่เราเรียกว่าคำอธิบายประกอบภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรตัดสินใจอย่างชาญฉลาด และนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะหารือและสำรวจ
บล็อก
การเก็บรวบรวมข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาแบบจำลองการจดจำใบหน้าอย่างไร
มนุษย์เชี่ยวชาญในการจดจำใบหน้า แต่เรายังตีความการแสดงออกและอารมณ์ได้อย่างเป็นธรรมชาติอีกด้วย การวิจัยระบุว่าเราสามารถระบุใบหน้าที่คุ้นเคยได้ภายใน 380 มิลลิวินาทีหลังจากการนำเสนอ และ 460 มิลลิวินาทีสำหรับใบหน้าที่ไม่คุ้นเคย อย่างไรก็ตาม คุณภาพที่เป็นเนื้อแท้ของมนุษย์ขณะนี้มีคู่แข่งในด้านปัญญาประดิษฐ์และคอมพิวเตอร์วิทัศน์
บล็อก
AI Image Recognition คืออะไรและทำงานอย่างไร
มนุษย์มีความสามารถโดยธรรมชาติในการแยกแยะและระบุวัตถุ คน และสถานที่จากภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่มีความสามารถในการจัดประเภทรูปภาพ อย่างไรก็ตาม พวกเขาสามารถฝึกให้ตีความข้อมูลภาพโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์วิทัศน์และเทคโนโลยีการจดจำภาพ
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
มาพูดคุยกันถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมของคุณสำหรับโมเดลการจดจำใบหน้า
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
การจดจำใบหน้าเป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญของการรักษาความปลอดภัยไบโอเมตริกซ์อัจฉริยะ โดยมีเป้าหมายเพื่อยืนยันหรือพิสูจน์ตัวตนของบุคคล เทคโนโลยีนี้ใช้ในการตรวจสอบ ระบุ และจัดหมวดหมู่มนุษย์ในวิดีโอ รูปภาพ และแม้แต่ฟีดแบบเรียลไทม์
การจดจำใบหน้าทำงานโดยจับคู่ใบหน้าที่จับได้ของบุคคลกับฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้อง กระบวนการเริ่มต้นด้วยการตรวจจับ ตามด้วยการวิเคราะห์ 2D และ 3D การแปลงรูปภาพเป็นข้อมูล และสุดท้ายคือการจับคู่
การจดจำใบหน้า เนื่องจากเทคโนโลยีการระบุตัวตนด้วยภาพที่สร้างสรรค์มักเป็นพื้นฐานเบื้องต้นสำหรับการปลดล็อกสมาร์ทโฟนและคอมพิวเตอร์ อย่างไรก็ตาม การมีอยู่ของมันในการบังคับใช้กฎหมาย เช่น การช่วยเหลือเจ้าหน้าที่รวบรวมช็อตช็อตของผู้ต้องสงสัยและจับคู่กับฐานข้อมูลก็ถือเป็นตัวอย่างเช่นกัน
หากคุณกำลังวางแผนที่จะฝึกโมเดล AI เฉพาะแนวตั้งด้วยคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ก่อนอื่นคุณต้องทำให้สามารถระบุภาพและใบหน้าของบุคคลได้ จากนั้นจึงเริ่มต้นการเรียนรู้ภายใต้การดูแลโดยป้อนเทคนิคใหม่ๆ เช่น ความหมาย การแบ่งส่วน และคำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม การจดจำใบหน้าจึงเป็นก้าวสำคัญในการฝึกโมเดล AI เฉพาะด้านความปลอดภัย โดยที่การระบุตัวตนของบุคคลจะถูกจัดลำดับความสำคัญมากกว่าการตรวจจับวัตถุ
การจดจำใบหน้าอาจเป็นกระดูกสันหลังของระบบอัจฉริยะหลายระบบในยุคหลังโรคระบาด ผลประโยชน์รวมถึงประสบการณ์การค้าปลีกที่ได้รับการปรับปรุงโดยใช้เทคโนโลยี Face Pay ประสบการณ์การธนาคารที่ดีขึ้น ลดอัตราการเกิดอาชญากรรมในการค้าปลีก ระบุบุคคลที่สูญหายได้เร็วขึ้น การดูแลผู้ป่วยที่ได้รับการปรับปรุง การติดตามการเข้างานที่แม่นยำ และอื่นๆ
เราปรับแต่งชุดข้อมูลของเราให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ยานยนต์ การค้าปลีก การดูแลสุขภาพ และความปลอดภัย เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลสอดคล้องกับข้อกำหนดและการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงของอุตสาหกรรม
เราปฏิบัติตามมาตรฐานความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวดและปฏิบัติตามระเบียบข้อบังคับทั่วโลกเช่น GDPR เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลการจดจำใบหน้าทั้งหมดมีแหล่งที่มาที่ถูกต้องตามจริยธรรมและไม่เปิดเผยตัวตนตามที่กำหนด
ชุดข้อมูลของเราโดดเด่นในเรื่องความหลากหลาย ความสามารถในการปรับขนาด และคำอธิบายประกอบคุณภาพสูง ซึ่งทำให้ชุดข้อมูลเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกโมเดลการจดจำใบหน้าที่แม่นยำและเชื่อถือได้ในอุตสาหกรรมต่างๆ