Yüz, ses, iris ve parmak izi tanıma için birinci sınıf veri kümeleriyle güvenli ve ölçeklenebilir biyometrik yapay zeka sistemleri oluşturun
Biyometrik teknolojiler güvenlik, finans, sağlık hizmetleri ve müşteri deneyimi ortamını dönüştürüyor. Shaip, AI sistemlerinin benzeri görülmemiş bir doğruluk ve verimlilikle kullanıcıları doğrulamasını ve anlamasını sağlayan kapsamlı veri toplama ve açıklama hizmetleri sunarak bu devrimin ön saflarında yer alıyor. Uzman ekibimiz, yüksek kaliteli veri kümeleri ve hassas etiketleme sağlayarak kuruluşların gizlilik ve rızaya öncelik verirken doğru, güvenli ve etkili tanımlama sistemleri geliştirmesine olanak sağlar.
Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli biyometrik yöntemler için kapsamlı veri toplama hizmetleri sağlıyoruz:
Küresel ağımız, projenizin ihtiyaçlarını karşılayan yüksek kaliteli veri toplanmasını sağlarken, sıkı gizlilik ve onay protokollerini de korur.
Shaip'in uzman ekspertizcileri biyometrik verileri doğruluk ve ölçeklenebilirlikle etiketleyerek, yapay zeka modellerinizin optimum performans için eğitilmesini sağlar.
Yapay zeka sistemlerinizin doğru, güvenli ve kullanıcı dostu biyometrik çözümler sunmasını sağlıyoruz.
Örnek: Küresel bir havalimanı, yüz görüntüsü veri kümeleri için Shaip ile ortaklık kurarak otomatik tanıma sistemleriyle yolcu işlemlerini iyileştirdi.
Uluslararası bir havaalanı, yolcuların yüzlerini karşılaştıran otomatik yüz tanıma sistemleri aracılığıyla yolcu işlemlerini hızlandırmayı amaçlıyor' dijital ayrıntıları hükümet kayıtlarında saklanan yüzler. Shaip, sistemin eşleştirme doğruluğunu iyileştirmek için yüz ifadeleri ve aksesuarlardaki değişiklikler de dahil olmak üzere özel yüz görüntü veri kümeleri sağlar.
Örnek: Shaip, önde gelen bir bankaya sesle etkinleştirilen ATM erişimi için ses veri kümeleri sağlayarak güvenli ve sorunsuz müşteri deneyimleri sağladı.
Bir finans kurumu sesle kimlik doğrulamalı ATM erişimi sağlamayı amaçlıyor. Shaip, dış mekan ATM konumlarının zorlu akustik koşullarında bile yapay zekanın yetkili kullanıcılar ile potansiyel dolandırıcılar arasında ayrım yapabilmesini sağlamak için açıklamalı ses veri kümeleri sunuyor.
Örnek: Bir sağlık teknolojisi şirketi, etiketli kalp atış hızı veri kümelerini kullanarak kalp rahatsızlığı tespiti için giyilebilir cihazlar geliştirmek üzere Shaip ile ortaklık kurdu.
Bir sağlık teknolojisi şirketi, kalp rahatsızlıklarının erken belirtilerini tespit etmek için kalp atış hızı değişkenliğini izleyen giyilebilir cihazlar geliştiriyor. Shaip, kalp atış hızı verilerini sağlık sonuçlarıyla ilişkilendiren etiketli veri kümeleri oluşturarak yapay zekanın bu cihazlara yönelik tahmin yeteneklerini geliştiriyor.
Örnek: Bir perakende zinciri, hedefli reklamcılık ve VIP tanımlama için Shaip'in açıklamalı yüz veri kümelerinden yararlanarak müşteri etkileşimini iyileştirdi.
Bir perakende zinciri, VIP müşterilerini tanımlamak ve onlara kişiselleştirilmiş hizmet sunmak için yüz tanımayı kullanmayı planlıyor. Shaip, satın alma davranışıyla bağlantılı yüz görüntülerinin açıklamalı veri kümelerini sunarak yapay zekanın tekrar gelen müşterilere özel öneriler sunabilmesini sağlıyor.
Örnek: Bir otomotiv şirketi, açıklamalı davranışsal veri kümelerini kullanarak sürücü yorgunluğu tespit sistemleri geliştirmek için Shaip ile ortaklık kurdu.
Bir otomotiv şirketi, yüz ifadeleri ve göz hareketleri aracılığıyla sürücünün yorgunluğunu tespit eden bir yapay zeka sistemi kullanıyor. Shaip, sürücü davranışına ilişkin açıklamalı veriler sağlayarak yapay zekanın sürücüleri proaktif olarak uyarmasına ve olası kazaları önlemesine yardımcı oluyor.
Üst düzey veri kimlik doğrulaması ve güvenlik gözetiminin sağlanması
Yapay Zeka Sistemlerinin üretkenliğini artırmak için süreçleri kolaylaştırma
Çok aşamalı bir kalite kontrol protokolünün uygulanması
ISO9001 onaylı metodolojilerle yüksek standartları korumak
Uygun onay ve yetkilendirme mekanizmaları aracılığıyla uyumluluğun sağlanması
NDA'nın uygulanmasıyla gizlilik taahhüdü
Sahteciliğe Karşı Korumalı Video Veri Seti
Projeye Genel Bakış: Shaip, gerçek ve tekrar saldırı senaryolarıyla 25,000 videoluk bir sahteciliğe karşı koruma veri seti sunarak çeşitliliği, kaliteyi ve meta veri uyumluluğunu garanti altına aldı.
“Asyalı Yüz Örtüşme Veri Seti” görsel eğlence sektörüne yönelik olarak hazırlanmış olup, internet üzerinden toplanan geniş bir görsel koleksiyonundan oluşmaktadır.
Bunlar, yüz özellikleri, pozlar ve ışık koşullarının çeşitli örneklerini içerir ve yüz tanıma sistemlerini eğitmek ve değerlendirmek için kullanılır.
Güvenliği, verimliliği ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için Shaip'in sunduğu yapay zeka destekli biyometrik teknolojinin tüm potansiyelini ortaya çıkarın.
Biyometrik veriler, yüz hatları, ses kalıpları, parmak izleri ve iris taramaları gibi benzersiz fiziksel veya davranışsal özellikleri ifade eder. Yapay zekâ, bu verileri güvenli kimlik doğrulama, dolandırıcılık önleme ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri için kullanır.
Biyometrik veriler, doğru tanımlama ve güvenli erişim sağlar. Güvenliği artırır, dolandırıcılığı önler, uzaktan sağlık izlemeyi destekler ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunar.
Biyometrik veriler, yüz tanıma, ses kayıtları, parmak izi taramaları ve yüksek çözünürlüklü iris görüntüleri aracılığıyla toplanır. Bu yöntemler, çeşitli ve doğru veri kümeleri sağlar.
Açıklama, biyometrik verileri yüz hatları, ses tonları, parmak izi ayrıntıları ve iris sınırları gibi ayrıntılarla etiketler. Bu, kimlik doğrulama, dolandırıcılık tespiti ve güvenli erişim kontrolü için yapay zeka doğruluğunu artırır.
Karşılaşılan zorluklar arasında gizliliğin sağlanması, kapsayıcılık için çeşitli veri kümelerinin işlenmesi, veri kalitesinin korunması ve GDPR ve HIPAA gibi düzenlemelere uyulması yer alıyor.
Ses tanıma, yapay zeka kullanarak benzersiz ses kalıplarını, tonlarını ve tonlamalarını analiz eder. Açıklamalı ses veri kümeleri, sistemleri yetkili kullanıcılar ile potansiyel dolandırıcılık arasında ayrım yapacak şekilde eğitir.
Etik kaygılar arasında gizlilik, onay ve verilerin kötüye kullanılması gibi konular yer almaktadır. Bu sorunların ele alınması, gizlilik düzenlemelerine ve anonimleştirme uygulamalarına sıkı sıkıya uyulmasını gerektirir.
Evet, yaş, etnik köken, cinsiyet ve kültürel farklılıklardaki farklılıkları hesaba katan çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde, biyometrik sistemler farklı demografik özelliklerde etkili bir şekilde performans gösterebilir.
Güvenlik, finans, sağlık, perakende ve ulaştırma gibi sektörler erişim kontrolünü, dolandırıcılık tespitini, hasta izlemeyi ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerini iyileştirerek fayda sağlıyor.
Şifrelerin veya PIN'lerin aksine, biyometrik sistemler kopyalanması zor olan benzersiz kişisel özelliklere dayanır, bu da onları daha güvenli ve güvenilir kılar.
Zaman çizelgeleri projenin karmaşıklığına ve ölçeğine bağlıdır ancak kaliteli veri kümelerini verimli bir şekilde ve kararlaştırılan teslim tarihleri içerisinde sunmak için tasarlanmıştır.
Shaip, en yüksek veri doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için çok aşamalı kalite kontrolleri, uzman ekspertizciler ve ISO sertifikalı süreçler kullanır.
Maliyetler proje gereksinimlerine, veri karmaşıklığına ve ölçeğe göre değişir. Özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, özelleştirilmiş bir fiyat teklifi için Shaip ile iletişime geçin.
