-
-
-
Trenuj i dostrajaj
-
Zarządzana ocena ekspercka
-
-
Specjalne
-
-
Firma
Twórz bezpieczne i skalowalne systemy biometrycznej sztucznej inteligencji z wykorzystaniem najwyższej jakości zestawów 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 firmą Shaip w celu opracowania zbiorów danych dotyczących wizerunku twarzy, usprawniając przetwarzanie danych pasażerów dzięki zautomatyzowanym systemom rozpoznawania twarzy.
Międzynarodowe lotnisko dąży do przyspieszenia obsługi pasażerów poprzez zautomatyzowane systemy rozpoznawania twarzy, które porównują twarze podróżnych z ich danymi cyfrowymi przechowywanymi w rejestrach rządowych. Shaip dostarcza spersonalizowane zestawy danych o obrazach twarzy, uwzględniające zróżnicowanie mimiki i akcesoriów, aby zwiększyć 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 technologiczna działająca w branży ochrony zdrowia 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 adnotowane zbiory danych twarzy Shaipa do kierowania reklam 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 zestawy adnotowanych 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
Opis projektu: Shaip dostarczył zbiór danych zabezpieczających przed podszywaniem się, składający się z 25 000 nagrań wideo, obejmujący rzeczywiste i odtworzone scenariusze ataków, zapewniając różnorodność, jakość i zgodność metadanych.
„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.
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.
