얼굴 인식
안면 인식을 위한 AI 훈련 데이터
최고 품질의 이미지 데이터로 정확성을 위해 얼굴 인식 모델을 최적화하십시오.
오늘날 우리는 얼굴이 암호인 차세대 메커니즘의 여명기에 서 있습니다. 기계는 고유한 얼굴 특징을 인식하여 장치에 액세스하려는 사람이 승인되었는지 여부를 감지하고 CCTV 영상을 실제 이미지와 일치시켜 중범과 불이행자를 추적하고 소매점의 범죄를 줄이는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 간단히 말해서 개인의 얼굴을 스캔하여 액세스 권한을 부여하거나 수행하도록 설계된 일련의 작업을 실행하는 기술입니다. 백엔드에서 수많은 알고리즘과 모듈이 엄청난 속도로 작동하여 계산을 실행하고 얼굴 특징(모양 및 다각형)을 일치시켜 중요한 작업을 수행합니다.
정확한 얼굴 인식 모델의 해부학
얼굴 특징과 관점
사람의 얼굴은 각도, 프로필, 관점에 따라 다르게 보입니다. 기계는 정면 중립적 관점이든 우하 관점이든 상관없이 개인이 장치를 쳐다보고 있든 없든 동일인인지 정확하게 알 수 있어야 합니다.
다양한 표정
모델은 사람이 웃고 있는지, 찡그린 것인지, 울고 있는지 또는 응시하고 있는지 여부를 사진이나 이미지를 통해 정확하게 구분해야 합니다. 사람이 놀라거나 무서워할 때 눈이 똑같이 보일 수 있음을 이해하고 정확한 표현을 오류 없이 감지할 수 있어야 합니다.
고유한 얼굴 식별자에 주석 달기
두더지, 흉터, 화재 화상 등과 같은 눈에 보이는 차별화 요소는 개인에게 고유한 차별화 요소이며 얼굴을 더 잘 훈련하고 처리하기 위해 AI 모듈에서 고려해야 합니다. 모델은 이를 감지하고 그냥 건너뛰는 것이 아니라 얼굴 특징으로 분류할 수 있어야 합니다.
Shaip의 안면 인식 서비스
얼굴 이미지 데이터 수집(다양한 얼굴 특징, 관점, 표정 또는 감정으로 구성) 또는 얼굴 이미지 데이터 주석 서비스(눈에 보이는 차별화 요소, 적절한 메타데이터가 포함된 얼굴 표정 태그 지정(예: 미소, 찡그린 표정 등))가 필요한지 여부 전 세계적으로 교육 데이터 요구 사항을 신속하고 대규모로 충족할 수 있습니다.
얼굴 이미지 컬렉션
AI 시스템이 결과를 정확하게 제공하려면 수천 개의 인간 얼굴 데이터 세트로 훈련해야 합니다. 이미지 데이터의 양이 많을수록 좋습니다. 이것이 우리 네트워크가 수백만 개의 데이터 세트를 소싱하는 데 도움이 될 수 있는 이유입니다. 따라서 얼굴 인식 시스템은 가장 적절하고 관련성이 있으며 상황에 맞는 데이터로 훈련됩니다. 또한 귀하의 지역, 시장 부문 및 인구 통계가 매우 구체적일 수 있음을 이해합니다. 모든 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 민족, 연령 그룹, 인종 등에 대한 얼굴 이미지 데이터를 제공합니다. 해상도, 파일 형식, 조명, 포즈 등과 관련하여 얼굴 이미지를 시스템에 업로드하는 방법에 대한 엄격한 지침을 배포합니다. 이것은 우리에게 컴파일하기 쉬울 뿐만 아니라 훈련시키기도 하는 균일한 범위의 데이터 세트를 제공합니다.
얼굴 이미지 주석
고품질 얼굴 이미지를 획득하면 작업의 50%만 완료한 것입니다. 얼굴 인식 시스템은 획득한 이미지 데이터 세트를 공급할 때 여전히 무의미한 결과를 제공하거나 전혀 결과를 제공하지 않습니다. 학습 프로세스를 시작하려면 얼굴 이미지에 주석을 달아야 합니다. 표시해야 하는 몇 가지 얼굴 인식 데이터 포인트, 레이블을 지정해야 하는 제스처, 주석을 추가해야 하는 감정 및 표정 등이 있습니다. Shaip에서는 얼굴 랜드마크 인식 기술을 통해 이 모든 작업을 정밀하게 수행합니다. 얼굴 인식의 모든 복잡한 세부 사항과 측면은 수년 동안 AI 스펙트럼에 종사한 사내 베테랑이 정확성을 위해 주석을 달았습니다.
샤이프 캔
소스 페이셜
형상
이미지 데이터에 레이블을 지정하기 위한 리소스 학습
정확성 및 품질에 대한 데이터 검토
합의된 형식으로 데이터 파일 제출
당사 전문가 팀은 당사의 독점 이미지 주석 플랫폼에서 얼굴 이미지를 수집하고 주석을 달 수 있지만, 간단한 교육을 받은 동일한 주석가도 사내 이미지 주석 플랫폼에서 얼굴 이미지에 주석을 달 수 있습니다. 짧은 시간 내에 엄격한 사양과 원하는 품질을 기반으로 수천 개의 얼굴 이미지에 주석을 달 수 있습니다.TE
안면 인식 사용 사례
아이디어나 시장 부문에 관계없이 훈련 가능성을 위해 주석을 달아야 하는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 따라서 당사 솔루션은 고객의 요구 사항을 완벽하게 충족하고 시장 출시 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 당사에 연락할 수 있는 몇 가지 사용 사례에 대한 빠른 아이디어를 얻으려면 다음 목록을 참조하세요.
- 휴대용 장치에 얼굴 인식 시스템을 구현하려면 만약 IoT 생태계를 구축하고 고급 보안 및 암호화를 위한 길을 열어줍니다.
- 지리적 감시 및 보안 목적으로 유명한 이웃, 외교관의 민감한 지역 등을 모니터링합니다.
- 자동차 또는 연결된 자동차에 대한 키리스 액세스를 통합합니다.
- 귀하의 제품 또는 서비스에 대한 타겟 광고 캠페인을 실행합니다.
- 응급 상황 및 수술 중에 얼굴 특징을 통해 액세스 권한을 부여하여 의료 서비스에 더 쉽게 접근하고 EHR을 상호 운용할 수 있도록 합니다.
- 고객의 관심사, 좋아하는 것/싫어하는 것, 객실 및 음식 선호도 등을 기억하고 프로파일링하여 고객에게 개인화된 환대 서비스를 제공합니다.
얼굴 인식 데이터 세트 / 얼굴 감지 데이터 세트
업종
다양한 산업 분야에 안면 인식 서비스 제공
안면 인식은 고유한 사용 사례가 테스트되고 구현을 위해 롤아웃되는 세그먼트 전반에 걸쳐 현재 대세입니다. 아동 인신매매범을 추적하고 조직 구내에 생체 ID를 배포하는 것부터 정상적인 눈에는 감지되지 않을 수 있는 이상 현상을 연구하는 것까지, 안면 인식은 수많은 방법으로 기업과 산업에 도움이 됩니다.
자동차
의료
소매
환대
마케팅 전자 상거래
보안 및 방위
우리의 능력
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 수집, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
- 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
- 경험이 풍부한 제품 개발 팀
- 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
- 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
- 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
- 지속적인 개선 및 피드백 루프
플랫폼
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
- 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
- 경험이 풍부한 제품 개발 팀
- 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
- 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
- 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
- 지속적인 개선 및 피드백 루프
플랫폼
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
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Computer Vision용 이미지 주석 및 레이블 지정
컴퓨터 비전은 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 교육하기 위해 시각적 세계를 이해하는 것입니다. 그 성공은 우리가 이미지 주석이라고 하는 것, 즉 기계가 지능적인 결정을 내리도록 하는 기술의 기본 프로세스이며 이것이 바로 우리가 논의하고 탐구하려는 것입니다.
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데이터 수집이 안면 인식 모델 개발에 중요한 역할을 하는 방법
인간은 얼굴을 인식하는 데 능숙하지만 표정과 감정도 아주 자연스럽게 해석합니다. 연구에 따르면 프레젠테이션 후 380ms 이내에 개인적으로 친숙한 얼굴을 식별하고 낯선 얼굴에 대해서는 460ms 이내에 식별할 수 있다고 합니다. 그러나 이 본질적으로 인간적인 특성은 이제 인공 지능과 컴퓨터 비전 분야에서 경쟁자가 되었습니다.
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AI 이미지 인식이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
인간은 사진에서 사물, 사람, 장소를 구별하고 정확하게 식별하는 타고난 능력을 가지고 있습니다. 그러나 컴퓨터에는 이미지를 분류할 수 있는 기능이 없습니다. 그러나 컴퓨터 비전 응용 프로그램 및 이미지 인식 기술을 사용하여 시각 정보를 해석하도록 훈련받을 수 있습니다.
주요 클라이언트
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
안면 인식 모델에 대한 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
안면 인식은 개인의 신원을 확인하거나 인증하는 것을 목표로 하는 지능형 생체 인식 보안의 필수 구성 요소 중 하나입니다. 기술로서 비디오, 사진 및 실시간 피드에서 인간을 확인, 식별 및 분류하는 데 사용됩니다.
얼굴 인식은 캡처한 개인의 얼굴을 관련 데이터베이스와 일치시켜 작동합니다. 이 프로세스는 감지로 시작하여 2D 및 3D 분석, 이미지-데이터 변환 및 최종 매치메이킹이 이어집니다.
독창적인 시각적 식별 기술인 안면 인식은 종종 스마트폰과 컴퓨터의 잠금을 해제하는 기본 기반입니다. 그러나 법 집행 기관에서의 존재, 즉 공무원이 용의자의 머그샷을 수집하고 이를 데이터베이스와 대조하는 것을 돕는 것도 한 예가 됩니다.
좀 더 구체적인 예시를 보고 있다면, 아마존의 Rekognition Google의 사진은 주요 샘플 중 일부입니다.
컴퓨터 비전으로 수직형 AI 모델을 훈련할 계획이라면 먼저 개인의 이미지와 얼굴을 식별할 수 있도록 만든 다음 의미 체계, 분할 및 다각형 주석과 같은 새로운 기술을 제공하여 지도 학습을 시작해야 합니다. 따라서 얼굴 인식은 개인 식별이 물체 감지보다 우선시되는 보안 관련 AI 모델을 교육하기 위한 디딤돌입니다.
얼굴 인식은 팬데믹 이후 시대에 여러 지능형 시스템의 중추가 될 수 있습니다. 혜택에는 Face Pay 기술을 사용한 개선된 소매 경험, 더 나은 은행 업무 경험, 소매 범죄율 감소, 더 빠른 실종자 식별, 개선된 환자 치료, 정확한 출석 추적 등이 포함됩니다.