-
-
الشركة
التعرف على الوجه
اليوم ، نحن في فجر آلية الجيل التالي ، حيث وجوهنا هي رموز المرور الخاصة بنا. من خلال التعرف على ميزات الوجه الفريدة ، يمكن للآلات اكتشاف ما إذا كان الشخص الذي يحاول الوصول إلى الجهاز مصرحًا له ، ومطابقة لقطات CCTV مع الصور الفعلية لتتبع المجرمين والمتعثرين ، وتقليل الجريمة في متاجر البيع بالتجزئة ، وأكثر من ذلك. بكلمات بسيطة ، هذه هي التقنية التي تقوم بمسح وجه الفرد للسماح بالوصول أو تنفيذ مجموعة من الإجراءات المصممة لأدائها. في الخلفية ، تعمل الكثير من الخوارزميات والوحدات النمطية بسرعات فائقة لتنفيذ العمليات الحسابية ومطابقة ميزات الوجه (مثل الأشكال والمضلعات) لإنجاز المهام الحاسمة.
يبدو وجه الشخص مختلفًا عن كل زاوية وملف شخصي ومنظور. يجب أن تكون الآلة قادرة على تحديد ما إذا كان هو نفس الشخص بدقة بغض النظر عما إذا كان الفرد يحدق في الجهاز بغض النظر عن منظور أمامي محايد أو منظور أسفل اليمين.
يجب أن يحدد النموذج بدقة ما إذا كان الشخص يبتسم أو يعبس أو يبكي أو يحدق من خلال النظر إليه أو إلى صوره. يجب أن يكون قادرًا على فهم أن العيون يمكن أن تبدو متشابهة عندما يتفاجأ الشخص أو يخاف ثم يكتشف التعبير الدقيق الخالي من الأخطاء.
تعتبر التفاضلات المرئية مثل الشامات والندوب وحروق النار وغير ذلك من عوامل التفاضل الفريدة للأفراد ويجب أخذها في الاعتبار من خلال وحدات الذكاء الاصطناعي لتدريب الوجوه ومعالجتها بشكل أفضل. يجب أن تكون النماذج قادرة على اكتشافها وعزوها إلى ملامح الوجه وليس مجرد تخطيها.
سواء أكنت بحاجة إلى جمع بيانات صورة الوجه (التي تتكون من ميزات وجه مختلفة ، أو وجهات نظر ، أو تعبيرات ، أو مشاعر) ، أو خدمات التعليقات التوضيحية لبيانات صورة الوجه (لوضع علامات التمييز المرئي ، وتعبيرات الوجه مع البيانات الوصفية المناسبة ، مثل الابتسام ، والعبوس ، وما إلى ذلك). في جميع أنحاء العالم يمكن أن تلبي احتياجات بيانات التدريب الخاصة بك بسرعة وعلى نطاق واسع.
لكي يقدم نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك نتائج دقيقة، يجب تدريبه باستخدام آلاف مجموعات بيانات صور الوجه البشرية. وكلما زاد حجم بيانات صور الوجه، كان ذلك أفضل. ولهذا السبب يمكن لشبكتنا مساعدتك في الحصول على ملايين مجموعات البيانات، بحيث يتم تدريب نظام التعرف على الوجه الخاص بك باستخدام البيانات الأكثر ملاءمة وارتباطًا بالسياق. كما ندرك أن جغرافيتك وشريحة السوق والتركيبة السكانية الخاصة بك قد تكون محددة للغاية. لتلبية جميع احتياجاتك، نوفر بيانات صور وجه مخصصة عبر أعراق وفئات عمرية وأعراق متنوعة والمزيد. ننشر إرشادات صارمة حول كيفية تحميل صور الوجه إلى نظامنا من حيث الدقة وتنسيقات الملفات والإضاءة والوضعيات والمزيد.
عندما تحصل على صور وجه عالية الجودة، تكون قد أكملت 50% فقط من المهمة. ستظل أنظمة التعرف على الوجه الخاصة بك تعطيك نتائج لا معنى لها (أو لا نتائج على الإطلاق) عندما تقوم بإدخال مجموعات بيانات الصور المكتسبة فيها. لبدء عملية التدريب، تحتاج إلى شرح صورة وجهك. هناك العديد من نقاط بيانات التعرف على الوجه التي يجب تمييزها، والإيماءات التي يجب تسميتها، والعواطف والتعبيرات التي يجب شرحها والمزيد. في Shaip، يمكننا مساعدتك في الحصول على صور وجه موضحة بتعليقات توضيحية باستخدام تقنيات التعرف على معالم الوجه الخاصة بنا. يتم شرح جميع التفاصيل والجوانب المعقدة للتعرف على الوجه للتأكد من دقتها من قبل خبرائنا الداخليين، الذين كانوا في مجال الذكاء الاصطناعي لسنوات.
يستطيع فريق خبرائنا جمع صور الوجوه والتعليق عليها على منصة التعليقات التوضيحية الخاصة بنا. كما يمكن للمعلقين أنفسهم، بعد تدريب قصير، التعليق على صور الوجوه على منصة التعليقات التوضيحية الخاصة بكم. وفي غضون فترة قصيرة، سيتمكنون من التعليق على آلاف صور الوجوه وفقًا لمواصفات صارمة وبالجودة المطلوبة.
بغض النظر عن فكرتك أو شريحة السوق الخاصة بك، فستحتاج إلى كميات وفيرة من البيانات التي تحتاج إلى التعليق عليها لتسهيل التدريب. للحصول على فكرة سريعة عن بعض حالات الاستخدام التي يمكنك التواصل معنا ، إليك قائمة بها.
نبذة عامة
في محاولة لتعزيز دقة وتنوع نماذج التعرف على الوجه التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تم البدء في مشروع شامل لجمع البيانات. ركز المشروع على جمع صور ومقاطع فيديو متنوعة للوجوه عبر مختلف الأعراق والفئات العمرية وظروف الإضاءة. تم تنظيم البيانات بدقة في عدة مجموعات بيانات مميزة، كل منها يخدم حالات استخدام محددة ومتطلبات الصناعة.
نظرة عامة على مجموعة البيانات
| تفاصيل | حالة الاستخدام 1 | حالة الاستخدام 2 | حالة الاستخدام 3 |
|---|---|---|---|
| الحلول المقترحة | صور تاريخية لـ 15,000 موضوع فريد | صور وجوه 5,000 شخص فريد | صور لـ 10,000 موضوع فريد |
| الهدف | قم ببناء مجموعة بيانات قوية من صور الوجه التاريخية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. | إنشاء مجموعة بيانات متنوعة للوجوه للأسواق الهندية والآسيوية. | اجمع صوراً متنوعة للوجه تغطي زوايا وتعبيرات متعددة. |
| تكوين مجموعة البيانات |
عدد المشاركين: 15,000 صورة تسجيل واحدة + 15 صورة تاريخية لكل موضوع فيديوهان (داخلي/خارجي) لـ 1,000 شخص |
عدد المشاركين: 5,000 35 صورة سيلفي لكل شخص |
عدد المشاركين: 10,000 15-20 صورة لكل موضوع |
| العرق والتركيبة السكانية |
السود (35%)، شرق آسيا (42%)، جنوب آسيا (13%)، البيض (10%) 50% إناث / 50% ذكور أكثر من 18س |
الهنود (50%)، الآسيويون (20%)، السود (30%) 18-60 سنوات 50% إناث / 50% ذكور |
صينى (100٪) 18-26 سنوات 50% إناث / 50% ذكور |
| الصوت | 15,000 مسجل + أكثر من 300,000 صورة تاريخية + 2,000 مقطع فيديو | صور 175,000 | 150,000–200,000 صورة |
| معايير الجودة | دقة 1920×1280، إرشادات صارمة للإضاءة والوضوح | خلفيات متنوعة، بدون تجميل، جودة ثابتة | دقة 2160×3840، نسبة عرض دقيقة للصور الشخصية، زوايا متنوعة |
| تفاصيل | حالة الاستخدام 4 | حالة الاستخدام 5 | حالة الاستخدام 6 |
|---|---|---|---|
| الحلول المقترحة | 6,100 موضوع – ستة مشاعر إنسانية | 428 موضوعًا - 9 سيناريوهات إضاءة | 600 موضوع – مجموعة قائمة على أساس العرق |
| الهدف | قم بإنشاء مجموعة بيانات لأنظمة التعرف على المشاعر. | التقاط صور للوجه في ظروف إضاءة متنوعة. | تحسين أداء الذكاء الاصطناعي من خلال التنوع العرقي. |
| تكوين مجموعة البيانات |
ست صور لكل موضوع (ستة مشاعر) تمثيل ياباني وكوري وصيني وجنوب شرق وجنوب آسيا |
160 صورة لكل موضوع 9 ظروف إضاءة |
أفريقي، شرق أوسطي، أمريكي أصلي، جنوب آسيوي، جنوب شرق آسيوي العمر: من 20 إلى 70 سنة |
| الصوت | صور 18,600 | صور 74,880 | صور 3,752 |
| معايير الجودة | وضوح تام للوجه واتساق في التعبيرات | صور واضحة، وتوازن بين العمر والجنس | دقة عالية، وتناسق عرقي |
12 ألف صورة مع اختلافات حول شكل الرأس ، والعرق ، والجنس ، والخلفية ، وزاوية الالتقاط ، والعمر ، وما إلى ذلك مع 68 نقطة بارزة
مجموعة بيانات 22 ألف فيديو للوجه من دول متعددة مع أوضاع متعددة لنماذج التعرف على الوجه
20 ألف مقطع فيديو لوجوه بها أقنعة لبناء / تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الانتحال
2.5k + صورة من أكثر من 3,000 شخص. تحتوي مجموعة البيانات على صور لمجموعة من 2-6 أشخاص من مناطق جغرافية متعددة
تقديم بيانات تدريب التعرف على الوجه لصناعات متعددة
التعرف على الوجوه هو الغضب الحالي عبر القطاعات ، حيث يتم اختبار حالات الاستخدام الفريدة وطرحها للتطبيقات. من تعقب المتاجرين بالأطفال ونشر المعرف الحيوي في مباني المؤسسة إلى دراسة الحالات الشاذة التي قد لا يتم اكتشافها للعين العادية ، يساعد التعرف على الوجه الشركات والصناعات بطرق لا تعد ولا تحصى.
تعزيز قدرات القيادة الذاتية باستخدام مجموعات بيانات التعرف على الوجه المصممة لمراقبة السائق وأنظمة السلامة داخل السيارة
قم بتعزيز تجربة العملاء باستخدام مجموعات بيانات التعرف على الوجه للحصول على خدمات مخصصة داخل المتجر وعمليات دفع سلسة.
تقديم تجارب تسوق مخصصة وتحسين مصادقة العملاء في منصات التجارة الإلكترونية.
تعزيز دقة تحديد هوية المريض والتشخيص باستخدام مجموعات بيانات التعرف على الوجه المتخصصة لتطبيقات الرعاية الصحية
قم بترقية خدمات الضيوف باستخدام مجموعات بيانات التعرف على الوجه لتسجيل الوصول بسلاسة وتجارب شخصية في مجال الضيافة.
قم بتعزيز تدابير الأمن باستخدام مجموعات بيانات التعرف على الوجه المُحسّنة لتطبيقات المراقبة واكتشاف التهديدات والدفاع.
فرق متخصصة ومدربة:
يتم ضمان أعلى كفاءة للعملية من خلال:
تقدم المنصة الحاصلة على براءة اختراع فوائد:
تدور رؤية الكمبيوتر حول فهم العالم المرئي لتدريب تطبيقات رؤية الكمبيوتر. يتلخص نجاحها تمامًا في ما نسميه التعليق التوضيحي للصور - العملية الأساسية وراء التكنولوجيا التي تجعل الآلات تتخذ قرارات ذكية وهذا بالضبط ما نحن بصدد مناقشته واستكشافه.
البشر بارعون في التعرف على الوجوه ، لكننا أيضًا نفسر التعبيرات والعواطف بشكل طبيعي تمامًا. تقول الأبحاث أنه يمكننا تحديد الوجوه المألوفة شخصيًا في غضون 380 مللي ثانية بعد العرض التقديمي و 460 مللي ثانية للوجوه غير المألوفة. ومع ذلك ، فإن هذه الخاصية البشرية الجوهرية لديها الآن منافس في الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر.
يتمتع البشر بالقدرة الفطرية على التمييز والتعرف بدقة على الأشياء والأشخاص والأماكن من الصور. ومع ذلك ، لا تأتي أجهزة الكمبيوتر مع القدرة على تصنيف الصور. ومع ذلك ، يمكن تدريبهم على تفسير المعلومات المرئية باستخدام تطبيقات رؤية الكمبيوتر وتقنية التعرف على الصور.
تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.
التعرف على الوجه هو تقنية بيومترية تحدد هوية الشخص أو تتحقق منها من خلال تحليل ملامح الوجه الفريدة من الصور أو مقاطع الفيديو.
يعمل التطبيق عن طريق التقاط صورة وتحليل ملامح الوجه ومطابقتها مع قاعدة البيانات لتحديد هوية الشخص أو التحقق منه.
يعد التعرف على الوجه أمرًا ضروريًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأنه يمكّن التطبيقات مثل الأمان والمصادقة وتجارب العملاء الشخصية.
تستخدم الصناعات مثل الأمن والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والسيارات والضيافة مجموعات البيانات هذه لتطبيقات مثل المراقبة والتحكم في الوصول والتخصيص.
يتم جمع مجموعات البيانات من مصادر متنوعة، مما يضمن التمثيل عبر التركيبة السكانية والفئات العمرية وظروف الإضاءة.
يتضمن التعليق التوضيحي وضع علامات على ملامح الوجه وتعبيراته والمعرفات الفريدة مثل الندبات والشامات لتدريب الذكاء الاصطناعي بدقة.
نعم، تتوافق جميع مجموعات البيانات مع معايير الخصوصية العالمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات وتضمن أن البيانات مجهولة المصدر وأن مصادرها أخلاقية.
نعم، يمكن تخصيص مجموعات البيانات لتناسب التركيبة السكانية أو الصناعات أو الظروف المحددة استنادًا إلى متطلبات المشروع.
يتم ضمان الجودة من خلال إرشادات صارمة بشأن دقة الصورة والإضاءة والتحقق من قبل الخبراء من حيث الدقة والتناسق.
نعم، مجموعات البيانات قابلة للتطوير ويمكنها دعم مشاريع بأي حجم مع ملايين الصور.
يتم توفير مجموعات البيانات بتنسيقات قياسية مع البيانات الوصفية، مما يجعل من السهل دمجها في سير عمل الذكاء الاصطناعي.
تتوفر خيارات ترخيص مرنة، بما في ذلك مجموعات البيانات الجاهزة أو المخصصة.
تعتمد التكلفة على حجم مجموعة البيانات، وتخصيصها، واحتياجات الترخيص. تواصل معنا للحصول على أفضل عرض سعر.
تختلف مواعيد التسليم حسب حجم المشروع وتعقيده، ولكنها مصممة لتلبية المواعيد النهائية بكفاءة.
إنهم يعملون على تحسين دقة نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال توفير بيانات عالية الجودة ومتنوعة تمكن من التعرف على الوجه بشكل موثوق في ظل ظروف مختلفة.
