Технология распознавания лица 

Узнайте, как компания Macgence помогла крупному производителю электроники разработать более инклюзивную технологию распознавания лиц с использованием точных аннотаций изображений.

В сфере искусственного интеллекта технология распознавания лиц является отличительной чертой инноваций, однако ее развитие не лишено трудностей. В частности, существующие системы часто сталкиваются с предубеждениями, превосходя определенные демографические группы и терпя неудачу с другими. Осознавая необходимость исправления этих недостатков на фоне растущего спроса. Для точности и инклюзивности известный мировой производитель электроники отправляется в новаторское путешествие. Это тематическое исследование углубляется в свои амбициозные усилия по разработке модели распознавания лиц, которая выходит за рамки границ и обеспечивает справедливую производительность для всех групп населения.

Клиент

Наш клиент — холдинговая компания, которая обслуживает потребителей по всему миру через свои дочерние компании. Это пионер в области решений в области связи и электроники.

Контекст

Несмотря на экспоненциальное развитие технологии распознавания лиц, ее способность распознавать людей из разных демографических групп не очень сильна. Алгоритмы работают довольно хорошо, когда дело доходит до распознавания внешности белых мужчин. Однако его точность резко снижается при попытке идентифицировать лица азиатов и афроамериканцев, будь то мужчины или женщины. Похоже, что предвзятость в реальном мире повлияла на работу компьютеров с искусственным интеллектом. Но «умность» программного обеспечения ИИ основана только на данных, на которых оно обучается. Технология становится более инклюзивной, чем более инклюзивными являются данные. Международный производитель электроники заметил этот важный момент и захотел, чтобы его программное обеспечение точно расшифровывало одну семейную фотографию из Восточной Азии. Чтобы устранить предрассудки, существующие в настоящее время в этой области, они намеревались создать более инклюзивные распознавания лиц технологии.

Помимо распознавания каждого человека на предоставленных фотографиях, эта новая модель должна была понять положение каждого человека в семье. Другими словами, программе необходимо было точно идентифицировать маленькую девочку как «дочь», распознавая ее внешний вид как внешность маленькой девочки.

Для обучения модели точно аннотированные фотографии должны были соответствовать определенным требованиям: каждый портрет должен был изображать детей, иметь минимальное разрешение пикселей 640×640 и отображать различные ситуации внутреннего освещения. Это будет гарантировать стабильную работу инклюзивных технологий распознавания лиц в различных средах.

«Новая модель должна узнавать каждого человека на предоставленных фотографиях и определять положение каждого человека в семье».

Решение

Шаг 1 – Коллекция изображений

Нам удалось получить 40 различных фотографий от 80 разных семей из более чем 400,000 150 человек, разбросанных по более чем 3200 странам, в общей сложности XNUMX изображений. Внутренний персонал тщательно проверял каждую фотографию, чтобы гарантировать строгое соблюдение требований клиента. Было важно иметь этот разнообразный набор данных для создания инклюзивной технологии распознавания лиц.

Шаг 2 – Маркировка изображений

Следующим этапом стала маркировка собранных фотографий. Используя ограничивающие рамки, подход классификации, при котором пользователи рисуют рамку над интересующим объектом в зависимости от требований клиента, наша аудитория помечала каждое изображение. Аннотаторы идентифицировали членов семьи на каждой фотографии и сообщали друг другу подробную информацию об их возрасте, месте происхождения и принадлежности (например, мать, 52 года, Египет). 

Чтобы обеспечить точность результатов, наша команда проводила аудиты в режиме реального времени (RTA), наблюдала за поведением толпы, а также тщательно проверяла и исправляла каждую этикетку.

Поскольку социальные сети продолжают переход от текста к изображениям, а также с ростом объема конфиденциальных данных, хранящихся в сети, спрос на инклюзивную технологию распознавания лиц будет только расти. Более того, всего за шесть недель — в два раза меньше, чем обычно предлагают конкуренты — мы предоставили нашему клиенту чрезвычайно индивидуальный набор данных, тем самым удерживая его на передовой этой быстро развивающейся технологии. Такая быстрая поставка не только подчеркивает влияние отрасли, но и потенциал инклюзивной технологии распознавания лиц.

Идите в ногу со временем и откройте для себя будущее компьютерного зрения. Пожалуйста, посетите наш Торговая Площадка чтобы узнать больше о наших передовых решениях. Как они могут быть полезны вашей компании. Или же вы можете связаться с нами_ немедленно.

Применение технологий для лица

Финансовые показатели

Повышение безопасности за счет проверки личности людей во время транзакций и доступа к учетной записи.

Здравоохранение.

Мониторинг эмоций и реакций пациентов, особенно в приложениях в области психического здоровья.

Безопасность и наблюдение:

Распознавание лиц помогает обеспечить общественную безопасность, а также обеспечивает контроль доступа.

Автомобильная

Кроме того, эта технология предлагает ценное применение для повышения безопасности водителя за счет контроля внимательности и обнаружения признаков усталости или отвлечения внимания.

Путь Макгенса

TAT

Следовательно, в вашем распоряжении будут доступны соответствующие требованиям высококачественные данные, которые также обладают преимуществами настройки и могут быть быстро доставлены.

КАЧЕСТВА

Перед доставкой наш набор данных проходит строгую двухуровневую проверку качества.

СОБЛЮДЕНИЕ

Мы соблюдаем обязательные требования HIPAA и GDPR.

ТОЧНОСТЬ

Кроме того, мы обеспечиваем точность около 98% для различных типов аннотаций и наборов данных моделей.

НЕТ. РЕШЕННЫХ СЛУЧАЕВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

Наконец, у нас есть опыт в самых разных вариантах использования.

Предыдущий блог

Следующий блог