Shaip jest teraz częścią ekosystemu Ubiquity: Ten sam zespół, teraz z rozszerzonymi zasobami, który może obsługiwać klientów na dużą skalę.
|
Twórz bezpieczne i skalowalne systemy sztucznej inteligencji biometrycznej z najwyższej jakości zestawami danych do rozpoznawania twarzy, głosu, tęczówki oka i odcisków palców
Technologie biometryczne zmieniają krajobraz bezpieczeństwa, finansów, opieki zdrowotnej i obsługi klienta. Shaip stoi na czele tej rewolucji, oferując kompleksowe usługi gromadzenia danych i dodawania adnotacji, które umożliwiają systemom AI uwierzytelnianie i zrozumienie użytkowników z niespotykaną dotąd dokładnością i wydajnością. Nasz zespół ekspertów zapewnia wysokiej jakości zbiory danych i precyzyjne etykietowanie, umożliwiając organizacjom opracowywanie dokładnych, bezpiecznych i wydajnych systemów identyfikacji, przy jednoczesnym priorytetowym traktowaniu prywatności i zgody.
Oferujemy kompleksowe usługi gromadzenia danych dla różnych modalności biometrycznych, w tym:
Nasza globalna sieć gwarantuje wysokiej jakości gromadzenie danych, które spełni potrzeby Twojego projektu, przy jednoczesnym zachowaniu ścisłych protokołów dotyczących prywatności i zgód.
Eksperci firmy Shaip oznaczają dane biometryczne z dokładnością i skalowalnością, zapewniając optymalne działanie modeli sztucznej inteligencji.
Dbamy o to, aby Twoje systemy sztucznej inteligencji oferowały dokładne, bezpieczne i przyjazne dla użytkownika rozwiązania biometryczne.
Przykład: Globalne lotnisko nawiązało współpracę z Shaip w zakresie zbiorów danych dotyczących wizerunku twarzy, usprawniając przetwarzanie danych pasażerów dzięki zautomatyzowanym systemom rozpoznawania twarzy.
Międzynarodowe lotnisko chce przyspieszyć obsługę pasażerów dzięki zautomatyzowanym systemom rozpoznawania twarzy, które porównują podróżnych" twarze z ich cyfrowymi danymi zapisanymi w rejestrach rządowych. Shaip dostarcza dostosowane zestawy danych obrazu twarzy, w tym wariacje w wyrazach twarzy i akcesoriach, aby udoskonalić dokładność dopasowania systemu.
Przykład: Shaip udostępnił wiodącemu bankowi zestawy danych głosowych umożliwiające dostęp głosowy do bankomatów, gwarantując klientom bezpieczną i bezproblemową obsługę.
Instytucja finansowa zamierza wprowadzić uwierzytelniany głosowo dostęp do bankomatów. Shaip dostarcza zestawy danych głosowych z adnotacjami, aby umożliwić sztucznej inteligencji rozróżnienie autoryzowanych użytkowników od potencjalnych oszustów, nawet w trudnych warunkach akustycznych zewnętrznych lokalizacji bankomatów.
Przykład: Firma technologii medycznej nawiązała współpracę z Shaip w celu opracowania urządzeń przenośnych do wykrywania chorób serca przy użyciu oznaczonych zestawów danych o tętnie.
Firma zajmująca się technologią medyczną opracowuje urządzenia do noszenia, które monitorują zmienność tętna w celu wykrywania wczesnych objawów chorób serca. Shaip generuje oznakowane zestawy danych, które korelują dane dotyczące tętna z wynikami zdrowotnymi, zwiększając w ten sposób możliwości predykcyjne sztucznej inteligencji dla tych urządzeń.
Przykład: Sieć detaliczna poprawiła zaangażowanie klientów, wykorzystując zestawy adnotowanych danych twarzy Shaip do ukierunkowanej reklamy i identyfikacji VIP-ów.
Sieć handlowa zamierza wykorzystać rozpoznawanie twarzy do identyfikacji klientów VIP i zapewnienia im spersonalizowanej obsługi. Shaip udostępnia zbiory danych z adnotacjami zawierającymi wizerunki twarzy powiązane z zachowaniami zakupowymi, umożliwiając sztucznej inteligencji oferowanie dostosowanych rekomendacji stałym klientom.
Przykład: Firma motoryzacyjna nawiązała współpracę z Shaip w celu opracowania systemu wykrywania zmęczenia kierowców, wykorzystującego adnotowane zestawy danych behawioralnych.
Firma motoryzacyjna wykorzystuje system sztucznej inteligencji, który wykrywa zmęczenie kierowcy na podstawie wyrazu twarzy i ruchów oczu. Shaip pomaga, dostarczając dane z adnotacjami na temat zachowania kierowców, pomagając sztucznej inteligencji w proaktywnym ostrzeganiu kierowców i zapobieganiu potencjalnym wypadkom.
Zapewnienie najwyższego poziomu uwierzytelniania danych i nadzoru nad bezpieczeństwem
Usprawnianie procesów w celu zwiększenia produktywności systemów AI
Wdrożenie wielofazowego protokołu kontroli jakości
Utrzymywanie wysokich standardów dzięki metodologiom zatwierdzonym przez ISO9001
Zapewnienie zgodności poprzez odpowiednie mechanizmy zgód i autoryzacji
Zobowiązanie do zachowania poufności w ramach egzekwowania NDA
Zestaw danych wideo chroniący przed podszywaniem się
Przegląd projektu: Shaip dostarczył zbiór danych zabezpieczających przed podszywaniem się, składający się z 25,000 XNUMX nagrań wideo, obejmujący rzeczywiste i odtworzone scenariusze ataków, zapewniając różnorodność, jakość i zgodność z metadanymi.
„Zestaw danych o okluzjach twarzy w Azji” jest dostosowany do potrzeb branży rozrywki wizualnej i obejmuje ogromną kolekcję obrazów zebranych w Internecie.
Zawierają one różnorodne przykłady cech twarzy, pozowania oraz warunków oświetleniowych i służą do szkolenia i oceny systemów rozpoznawania twarzy.
Odblokuj pełny potencjał technologii biometrycznej opartej na sztucznej inteligencji dzięki Shaip's, aby zwiększyć bezpieczeństwo, wydajność i wygodę użytkownika.
Dane biometryczne odnoszą się do unikalnych cech fizycznych lub behawioralnych, takich jak rysy twarzy, wzorce głosu, odciski palców i skany tęczówki. AI wykorzystuje te dane do bezpiecznego uwierzytelniania, zapobiegania oszustwom i spersonalizowanych doświadczeń użytkowników.
Dane biometryczne zapewniają dokładną identyfikację i bezpieczny dostęp. Zwiększają bezpieczeństwo, zapobiegają oszustwom, wspierają zdalne monitorowanie zdrowia i umożliwiają spersonalizowane zakupy.
Dane biometryczne są zbierane poprzez rozpoznawanie twarzy, nagrania głosu, skany odcisków palców i obrazy tęczówki o wysokiej rozdzielczości. Te metody zapewniają różnorodne i dokładne zestawy danych.
Adnotacje oznaczają dane biometryczne szczegółami, takimi jak punkty orientacyjne twarzy, tony głosu, szczegóły odcisków palców i granice tęczówki. Poprawia to dokładność sztucznej inteligencji w zakresie uwierzytelniania, wykrywania oszustw i bezpiecznej kontroli dostępu.
Wyzwania obejmują zapewnienie prywatności, obsługę zróżnicowanych zestawów danych w celu zapewnienia ich inkluzywności, utrzymanie jakości danych i przestrzeganie przepisów, takich jak RODO i HIPAA.
Rozpoznawanie głosu analizuje unikalne wzorce głosu, tony i intonacje za pomocą sztucznej inteligencji. Adnotowane zestawy danych głosowych szkolą systemy w celu rozróżniania autoryzowanych użytkowników i potencjalnych oszustw.
Obawy etyczne obejmują prywatność, zgodę i potencjalne niewłaściwe wykorzystanie danych. Zajęcie się nimi wymaga ścisłego przestrzegania przepisów dotyczących prywatności i praktyk anonimizacji.
Tak, systemy biometryczne mogą działać skutecznie w różnych grupach demograficznych, gdy są trenowane na zróżnicowanych zbiorach danych, uwzględniających różnice pod względem wieku, pochodzenia etnicznego, płci i różnic kulturowych.
Branże takie jak bezpieczeństwo, finanse, opieka zdrowotna, handel detaliczny i transport odnoszą korzyści z poprawy kontroli dostępu, wykrywania oszustw, monitorowania pacjentów i spersonalizowanych doświadczeń klientów.
W przeciwieństwie do haseł i kodów PIN systemy biometryczne opierają się na unikalnych cechach osobowych, które są trudne do skopiowania, dzięki czemu są bezpieczniejsze i bardziej niezawodne.
Harmonogramy zależą od złożoności i skali projektu, ale są zaprojektowane tak, aby dostarczać wysokiej jakości zestawy danych wydajnie i w uzgodnionych terminach.
Shaip stosuje wieloetapowe kontrole jakości, ekspertów w zakresie adnotacji oraz procesy zgodne z certyfikatem ISO, aby zagwarantować najwyższą dokładność i niezawodność danych.
Koszty różnią się w zależności od wymagań projektu, złożoności danych i skali. Skontaktuj się z Shaip, aby uzyskać spersonalizowaną wycenę dostosowaną do Twoich konkretnych potrzeb.
