Главная страница Case Studies Сбор данных для распознавания лиц в городе

Сбор данных для распознавания лиц в городе

Мы помогли клиенту обучить нейронную сеть для распознавания лиц в условиях сложной урбанистической среды, что позволило достичь точности до 96%. Благодаря эффективной организации процессов и контролю качества проект был выполнен раньше срока.

Объем данных:

175 тысяч изображений людей
Индустрия:

Урбанистика
Длительность проекта:

30 дней

Задача:
Компания, специализирующаяся на видеоаналитике, обратилась к нам с интересным запросом: нужно было разметить данные для распознавания лиц в сложных условиях городской среды. Требовалась высокая точность, поскольку данные должны были учитывать плотный поток людей и различные условия освещения на изображениях, полученных с камер, установленных в общественных местах.

Основные цели проекта:
1. Разметка 175 тысяч изображений для обучения нейронной сети.
2. Обеспечение точности распознавания лиц в условиях уличной съемки с переменной освещенностью и высокой плотностью потока людей.
Решение:

Анализ исходных данных

Наша команда провела анализ изображений для выявления ключевых параметров: плотности потока людей, углов съемки и условий освещения.

Улучшение изображений

Были использованы продвинутые алгоритмы для устранения шумов, улучшения качества и корректировки экспозиции, что позволило повысить точность разметки лиц даже на кадрах с низким качеством.

Тройная система верификации

Мы внедрили многоуровневую систему контроля качества, включавшую автоматическую верификацию алгоритмами, ручную проверку командой валидаторов и финальный аудит от проектного менеджера.

Организация команды

Для соблюдения сроков команда работала в параллельных потоках, что позволило ускорить процесс разметки.
Результаты:
1. Точность распознавания
  
  Обученная на размеченных данных нейронная сеть достигла точности распознавания лиц до 96%.
2. Опережение сроков
  
  Проект был завершен на несколько дней раньше запланированного срока.
3. Долгосрочное сотрудничество
  
  Успешная реализация пилотного проекта заложила основу для дальнейшего партнерства.

Другие кейсы

Кейс: Сбор и разметка документов для распознавания текста

Всего за два месяца мы собрали и разметили 5.000 рукописных документов. Инновационный подход с краудсорсингом, Telegram-ботом и автоматической валидацией обеспечил высокое качество и точность данных.

Подробнее