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 Devlet kayıtlarında saklanan dijital ayrıntılarla karşılaştıran otomatik yüz tanıma sistemleri aracılığıyla yolcu işlemlerini hızlandırmayı amaçlıyor. Shaip, sistemin eşleştirme doğruluğunu iyileştirmek için yüz ifadeleri ve aksesuarlardaki farklılıklar da dahil olmak üzere özel yüz görüntüsü 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.
Sorun: Dengeli etnik temsiliyeti sürdürmek, veri seti kalitesini garantilemek ve sıkı teknik yönergelere uymak.
Çözümler: Meta veriler, dengeli etnik temsiliyet içeren çeşitli, yüksek kaliteli videolar hazırladım ve teknik standartlara uyumu sağladım.
Sonuç: Gelişmiş yapay zeka dolandırıcılık tespiti, iyileştirilmiş model uyarlanabilirliği ve biyometrik sistemler için ölçeklenebilir, çeşitli eğitim verileri sağlandı.
“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.
