التعرف على الوجه
قم بتحسين نماذج التعرف على الوجه من أجل الدقة باستخدام بيانات الصورة الأفضل جودة
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.
خلفيّة
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
| التفاصيل | 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 | لبناء مجموعة بيانات قوية من صور الوجوه التاريخية للتدريب المتقدم على نموذج الذكاء الاصطناعي. | إنشاء مجموعة بيانات متنوعة للوجه خصيصًا للأسواق الهندية والآسيوية. | جمع مجموعة واسعة من صور الوجه التي تلتقط زوايا وتعبيرات مختلفة. |
| تكوين مجموعة البيانات | المواضيع: 15,000 فردًا فريدًا. نقاط البيانات: قدم كل موضوع صورة تسجيل واحدة + 1 صورة تاريخية. بيانات إضافية: 2 مقطع فيديو (داخلي وخارجي) يلتقط حركات الرأس لـ 1,000 شخص. | المواضيع: 5,000 فردًا فريدًا. | المواضيع: 10,000 فردًا فريدًا نقاط البيانات: قدم كل موضوع ما بين 15 إلى 20 صورة، تغطي زوايا وتعبيرات متعددة. |
| العرق والديموغرافيا | التقسيم العرقي: السود (35%)، شرق آسيا (42%)، جنوب آسيا (13%)، البيض (10%). : الجنس 50% إناث، 50% ذكور. الفئة العمرية: تغطي الصور ما يصل إلى آخر 10 سنوات من حياة كل موضوع، مع التركيز على الأفراد الذين تتراوح أعمارهم بين 18 عامًا أو أكثر. | التقسيم العرقي: هندي (50%)، آسيوي (20%)، أسود (30%). الفئة العمرية: 18 إلى 60 سنة. التوزيع حسب الجنس: 50% إناث، 50% ذكور. | التقسيم العرقي: العرقية الصينية (100%). : الجنس 50% إناث، 50% ذكور. الفئة العمرية: سنوات 18-26. |
| الصوت | 15,000 صورة تسجيل، وأكثر من 300,000 صورة تاريخية، و2,000 مقطع فيديو | 35 صورة شخصية لكل موضوع، بإجمالي 175,000 صورة. | 150,000 – 200,000 صورة. |
| معايير الجودة | صور عالية الدقة (1920 × 1280)، مع إرشادات صارمة بشأن الإضاءة، وتعبيرات الوجه، ووضوح الصورة. | خلفيات وأزياء متنوعة، وعدم تجميل الوجه، وجودة صورة متسقة عبر مجموعة البيانات. | صور عالية الدقة (2160 × 3840 بكسل)، ونسبة صورة دقيقة، وزوايا وتعبيرات متنوعة. |
| التفاصيل | حالة الاستخدام 4 | حالة الاستخدام 5 | حالة الاستخدام 6 |
|---|---|---|---|
| الحلول المقترحة | صور لـ 6,100 موضوع فريد (ستة مشاعر إنسانية) | صور لـ 428 موضوعًا فريدًا (9 سيناريوهات إضاءة) | صور لـ 600 موضوع فريد (مجموعة تعتمد على العرق) |
| الهدف | جمع صور الوجه التي تصور ستة مشاعر إنسانية مميزة لأنظمة التعرف على المشاعر. | لالتقاط صور للوجه في ظل ظروف إضاءة مختلفة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. | إنشاء مجموعة بيانات تلتقط تنوع الأعراق لتحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي. |
| تكوين مجموعة البيانات | المواضيع: 6,100 فردًا من شرق وجنوب آسيا. نقاط البيانات: 6 صور لكل موضوع، كل منها تمثل عاطفة مختلفة. التقسيم العرقي: اليابانية (9,000 صورة)، الكورية (2,400)، الصينية (2,400)، جنوب شرق آسيا (2,400)، جنوب آسيا (2,400). | المواضيع: 428 فردًا هنديًا. نقاط البيانات: 160 صورة لكل موضوع عبر 9 ظروف إضاءة مختلفة. | المواضيع: 600 فردًا فريدًا من خلفيات عرقية متنوعة. التقسيم العرقي: أفريقي (967 صورة)، شرق أوسطي (81)، أمريكي أصلي (1,383)، جنوب آسيوي (738)، جنوب شرق آسيوي (481). الفئة العمرية: 20 إلى 70 سنة. |
| الصوت | صور 18,600 | صور 74,880 | صور 3,752 |
| معايير الجودة | إرشادات صارمة بشأن رؤية الوجه والإضاءة وتناسق التعبير. | صور واضحة مع إضاءة متسقة، وتمثيل متوازن للعمر والجنس. | صور عالية الدقة تركز على التنوع العرقي والاتساق عبر مجموعة البيانات. |
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
2.5k + صورة من أكثر من 3,000 شخص. تحتوي مجموعة البيانات على صور لمجموعة من 2-6 أشخاص من مناطق جغرافية متعددة
20 ألف مقطع فيديو لوجوه بها أقنعة لبناء / تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الانتحال
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.
دعونا نناقش احتياجات بيانات التدريب الخاصة بك لنماذج التعرف على الوجه
التعرف على الوجوه هو أحد المكونات الأساسية للأمن البيومتري الذكي ، ويهدف إلى تأكيد هوية الشخص أو مصادقتها. كتقنية ، يتم استخدامها للتأكد من وتحديد وتصنيف البشر في مقاطع الفيديو والصور وحتى الخلاصات في الوقت الفعلي.
تعمل ميزة التعرف على الوجوه من خلال مطابقة الوجوه التي تم التقاطها للأفراد مع قاعدة البيانات ذات الصلة. تبدأ العملية بالكشف ، ويتبعها تحليل ثنائي وثلاثي الأبعاد ، وتحويل صورة إلى بيانات ، وأخيراً المطابقة.
غالبًا ما يكون التعرف على الوجوه ، كتقنية تعريف مرئية مبتكرة ، هو الأساس الأساسي لفتح الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر. ومع ذلك ، فإن وجودها في إنفاذ القانون ، أي مساعدة المسؤولين في جمع لقطات مجردة للمشتبه بهم ومطابقتها مع قواعد البيانات ، يمكن اعتبارها أيضًا مثالاً على ذلك.
إذا كنت تخطط لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي خاص عموديًا برؤية الكمبيوتر ، فيجب عليك أولاً جعله قادرًا على تحديد صور ووجوه الأفراد ثم بدء التعلم الخاضع للإشراف عن طريق التغذية بتقنيات أحدث مثل الدلالات والتجزئة والتعليقات التوضيحية المضلعة. وبالتالي ، فإن التعرف على الوجوه هو حجر الأساس لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالأمن ، حيث يتم إعطاء الأولوية لتحديد الهوية على اكتشاف الأشياء.
يمكن أن يكون التعرف على الوجه العمود الفقري للعديد من الأنظمة الذكية في حقبة ما بعد الجائحة. تشمل المزايا تحسين تجربة البيع بالتجزئة باستخدام تقنية Face Pay ، وتجربة مصرفية أفضل ، وتقليل معدلات جرائم البيع بالتجزئة ، والتعرف بشكل أسرع على الأشخاص المفقودين ، وتحسين رعاية المرضى ، وتتبع الحضور الدقيق ، والمزيد.
نقوم بتخصيص مجموعات البيانات الخاصة بنا لتلبية الاحتياجات المحددة لمختلف الصناعات، مثل صناعة السيارات، وتجارة التجزئة، والرعاية الصحية، والأمن، مما يضمن أن البيانات تتوافق مع المتطلبات والتطبيقات الخاصة بالصناعة.
نحن نلتزم بمعايير صارمة لخصوصية البيانات ونمتثل للأنظمة العالمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات، مما يضمن أن جميع بيانات التعرف على الوجه تم الحصول عليها بطريقة أخلاقية وإخفاء هويتها حسب الحاجة.
تتميز مجموعات البيانات الخاصة بنا بتنوعها وقابليتها للتطوير والتعليقات التوضيحية عالية الجودة، مما يجعلها مثالية لتدريب نماذج التعرف على الوجه الدقيقة والموثوقة عبر مختلف الصناعات.
