人脸识别数据标注为什么会如此火热，到底会应用在哪些方面
人脸识别数据标注(人工智能数据标注的应用)如今，人工智能早已经在我们的生活中屡见不鲜，然而作为人工智能的上游基础产业，数据标注却鲜为人知。如今，数据标注已经是一个极为庞大的产业，不仅在人工智能方面有着及广的应用，并且创造了大量新兴的就业机会。那么，数据标注到底在哪些方面有应用，他又为什么会如此火热?
1、智能交通数据应用行车视频采集，路况信息提取，包括3D点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据，为智能交通保驾护航。
2、人脸识别数据应用多年龄段、多角度、多表情、多光线的人脸图像采集，人脸关键信息点标注，为人脸识别技术提升数据保障。
3、电子商务数据应用商品信息、商品销量、用户评价等多种电商数据采集和分析。提供最真是的商品销售数据以及用户的真实反馈评价。
4、智能语音数据应用全球主要语种语言采集，语音内容加工处理，含性别判断、情感判断、语音文字等转化。为语音识别(ASR)、语音合成(TTS)等提高质量语音数据让您的智能设备更懂得用户心声。
5、OCR数据应用车牌、彩票、名片、身份证、银行卡、手写轨迹等多种垂直类图片采集及内容识别提取。提升智能设备对多场景文字识别准确率。
6、网络舆情监控
提供各种新闻、论坛、博客、贴吧等社交媒体用户发表的文章、评论、点赞等数据的采集和分析。更快、更准的网络舆情数据。可以看到，数据标注已经在各行业产生了极广的应用，行业也开始逐渐升级，走向产业化。在行业发展的过程中，行业人才的培养必然是最大的内驱力。在这一方面，AI优评走到了行业的前面。通过与权威部门合作，AI优评建立起了一个完整的人才评价体系，科学的对数据标注人才进行评价，为考核合格者颁发国家职业资格培训鉴定实验基地统一核发的《人工智能技术服务-数据标注与审核》高新技术能力证书，并直接推荐就业，为行业发展做出自己的贡献。
一、数据标注是什么
要理解数据标注，需先理解AI的作用。其实AI主要的一部分用途就是用来替代人类的认知功能。假如我们学习认识香蕉，那么就需要有人拿着一根香蕉在你面前告诉你，这是一根香蕉。以后再看到了香蕉，你就会认识到这个物品叫做“香蕉”。
同理可以把这个方法用于机器学习。假设我们要教机器认识一个人，直接给它一张附有这个人的人脸图片，它是完全不知道这到底是什么物品。所以我们必须在此人的人脸图片上面标注着“XX”两个字，然后机器通过学习了大量图片中人脸的特征，这时候再给机器任意一张此人的人脸图片，它就能识别出来了。
这边顺带提一下训练集和测试集，训练集和测试集都是标注过的数据。假设有1000张标注图片，那么可以拿其中的900张作为训练集，机器从900张图片中学习得到一个模型;剩下100张作为测试集，由于是机器没有学习过的图片去给它识别，最终我们就能够得到这个模型的准确率。
二、3D人脸识别(3D活体检测)
众所周知，数据是AI公司的必需。“AI建模没有门槛，数据才是门槛”，AI公司通过大量的数据训练来提高AI产品的准确率。
在现实生活中，大量训练数据的驱动计算机视觉表现更加，高价值的人脸识别数据使得计算机识别和感知图像能力不断接近人类的方式和水平。
目前市面上的人脸识别主要分为2D和3D两种图像识别。
先讲讲2D人脸识别，根据其技术发展可分为两大类：传统人脸识别、基于神经网络人脸识别：
1.传统人脸识别
传统人脸识别主要采用数学方法，从图像矩阵中提取对应的特征，该特征一般为尺度不变特征，常用的算法有SURF、SIFT、HARRIS等等。
2.基于神经网络人脸识别
目前2D人脸识别算法在各个人脸识别挑战赛、在各种的开源数据集上测试的识别准确率已经达到了99.80%，识别准确率甚至可以跟人类识别能力相媲美，但在苛刻的金融环境仅作为一种辅助手段，人脸识别之后还需要别的验证手段。
不过2D人脸识别有一定的局限性，在2D人脸识别出现越来越多的“bug”后，越来越多的企业将注意力转移到3D人脸识别，以期提升相关应用的安全性。
为了弥补不足，3D人脸识别应运而生。
3D人脸识别是基于RGBD进行多模态(RGB+IR+深度信息)图像识别或者直接对3D点云进行人脸识别，在识别出人脸所处空间内的每个点位的三维坐标信息后，计算并复原完整的三维图像。
目前3D人脸识别在市场上根据使用摄像头成像原理主要分为：3D结构光、TOF、双目立体视觉。在这三种3DSensing技术对比中发现，TOF方案与结构光方案因其使用便捷、成本较低等优点而最具前景;3D结构光通过红外光投射器将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。主要利用三角形相似的原理进行计算，从而得出图像上每个点的深度信息，最终得到三维数据。3D结构光方案在精度方面超越了另外2种方案，非常适合智能终端采用。
总之，3D人脸识别拥有比2D人脸识别更高的安全性。
近年，利用RGBD数据进行人脸识别的方案已经被广泛采用，目前，苹果、华为、OPPO、小米等主流手机品牌都已开始采用相关的3D人脸识别技术。
面向3D人脸识别技术的应用，致力于用高质量的数据推动3D人脸识别技术的发展，冲浪科技设计并研发了多个3D活体检测数据库，例如《10000中国人3D多姿态人脸识别数据库》、《10000中国人3D多表情人脸识别数据库》、《多人种3D多姿态人脸识别数据库》、《多人种3D多表情人脸识别数据库》、《多人种3D面部遮挡人脸识别数据库》、《多人种3D不同光线下人脸识别数据库》、等等。冲浪科技严格遵守相关规定，所采集的数据均已获得被采集人授权，有效保障数据的安全性和合规性。
《10000中国人3D多姿态人脸识别数据库》
简介：1个人的1张证件图片及所对应的6段3D多姿态视频，共10000人。证件图片是证件遮挡个人信息后的照片。3D多姿态视频包括IntelRealSenseSR300拍摄的左转头、右转头、上抬头、下低头、摘带眼镜、头部转圈的6段视频。每段视频包含彩色信息(RGB)、红外信息(IR)、深度信息(Depth),以及彩色信息和深度信息的标定(calibration)矩阵。
《10000中国人3D多表情人脸识别数据库》
简介：1个人的1张证件图片及所对应的3段3D多表情视频，共10000人。证件图片是证件遮挡个人信息后的照片。3D多表情视频包括IntelRealSenseSR300拍摄的快乐、悲伤、愤怒3段视频。每段视频包含彩色信息(RGB)、红外信息(IR)、深度信息(Depth)，以及彩色信息和深度信息的标定(calibration)矩阵。
《多人种3D多姿态人脸识别数据库》
简介：1个人的1张证件图片及所对应的6段多姿态视频，共8400人。证件图片是证件遮挡个人信息后的照片。多姿态视频包括IntelRealSenseD435拍摄的正面、左转头、右转头、上抬头、下低头、头部画圈的6段视频。
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