Costruisci sistemi di intelligenza artificiale biometrica sicuri e scalabili con set di dati premium per il riconoscimento di viso, voce, iride e impronte digitali
Le tecnologie biometriche stanno trasformando il panorama della sicurezza, della finanza, dell’assistenza sanitaria e dell’esperienza del cliente. Shaip è in prima linea in questa rivoluzione, offrendo servizi completi di raccolta dati e annotazione che consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di autenticare e comprendere gli utenti con precisione ed efficienza senza precedenti. Il nostro team di esperti garantisce set di dati di alta qualità ed etichettatura precisa, consentendo alle organizzazioni di sviluppare sistemi di identificazione accurati, sicuri ed efficienti, dando priorità alla privacy e al consenso.
Forniamo servizi completi di raccolta dati per varie modalità biometriche, tra cui:
La nostra rete globale garantisce una raccolta dati di alta qualità che soddisfa le esigenze del tuo progetto, mantenendo al contempo rigorosi protocolli di privacy e consenso.
Gli esperti annotatori di Shaip etichettano i dati biometrici con accuratezza e scalabilità, assicurando che i tuoi modelli di intelligenza artificiale siano addestrati per prestazioni ottimali.
Garantiamo che i tuoi sistemi di intelligenza artificiale forniscano soluzioni biometriche accurate, sicure e intuitive.
Esempio: Un aeroporto globale ha stretto una partnership con Shaip per acquisire set di dati di immagini facciali, migliorando l'elaborazione dei dati dei passeggeri con sistemi di riconoscimento automatizzato.
Un aeroporto internazionale cerca di velocizzare l'elaborazione dei passeggeri attraverso sistemi di riconoscimento facciale automatizzati che confrontano i viaggiatori' volti con i loro dettagli digitali archiviati nei registri governativi. Shaip fornisce set di dati di immagini facciali personalizzati, tra cui variazioni nelle espressioni facciali e negli accessori, per perfezionare la precisione di corrispondenza del sistema.
Esempio: Shaip ha fornito set di dati vocali a una banca leader per l'accesso vocale agli sportelli bancomat, garantendo ai clienti esperienze sicure e fluide.
Un istituto finanziario mira a introdurre un accesso ATM con autenticazione vocale. Shaip fornisce set di dati vocali annotati per consentire all'intelligenza artificiale di distinguere tra utenti autorizzati e potenziali truffatori, anche nelle difficili condizioni acustiche dei bancomat all'aperto.
Esempio: Un'azienda di tecnologia sanitaria ha stretto una partnership con Shaip per sviluppare dispositivi indossabili per il rilevamento delle condizioni cardiache utilizzando set di dati sulla frequenza cardiaca etichettati.
Un'azienda di tecnologia sanitaria sviluppa dispositivi indossabili che monitorano la variabilità della frequenza cardiaca per rilevare i primi segni di patologie cardiache. Shaip genera set di dati etichettati che mettono in correlazione i dati sulla frequenza cardiaca con i risultati sulla salute, migliorando così le capacità predittive dell'intelligenza artificiale per questi dispositivi.
Esempio: Una catena di vendita al dettaglio ha migliorato il coinvolgimento dei clienti sfruttando i set di dati facciali annotati di Shaip per la pubblicità mirata e l'identificazione dei VIP.
Una catena di vendita al dettaglio intende utilizzare il riconoscimento facciale per identificare i clienti VIP e fornire loro un servizio personalizzato. Shaip fornisce set di dati annotati di immagini facciali collegate al comportamento di acquisto, consentendo all'intelligenza artificiale di offrire consigli personalizzati ai clienti abituali.
Esempio: Un'azienda automobilistica ha stretto una partnership con Shaip per sviluppare sistemi di rilevamento della stanchezza del conducente utilizzando set di dati comportamentali annotati.
Un’azienda automobilistica incorpora un sistema di intelligenza artificiale che rileva l’affaticamento del conducente attraverso le espressioni facciali e i movimenti degli occhi. Shaip aiuta fornendo dati annotati sul comportamento del conducente, aiutando l'intelligenza artificiale ad avvisare i conducenti in modo proattivo e prevenire potenziali incidenti.
Garantire l'autenticazione dei dati e il controllo della sicurezza di alto livello
Semplificazione dei processi per aumentare la produttività dei sistemi di intelligenza artificiale
Implementazione di un protocollo di controllo qualità multifase
Sostenere standard elevati con metodologie approvate ISO9001
Garantire la conformità attraverso adeguati meccanismi di consenso e autorizzazione
Impegno alla riservatezza con l'applicazione della NDA
Set di dati video anti-spoofing
Panoramica del progetto: Shaip ha fornito un set di dati anti-spoofing di 25,000 video con scenari di attacchi reali e replay, garantendo diversità, qualità e conformità dei metadati.
Il “Asian Face Occlusion Dataset” è pensato su misura per l’industria dell’intrattenimento visivo e comprende una vasta raccolta di immagini raccolte su Internet.
Includono diversi esempi di tratti del viso, pose e condizioni di illuminazione e vengono utilizzati per addestrare e valutare i sistemi di riconoscimento facciale.
Sfrutta tutto il potenziale della tecnologia biometrica basata sull'intelligenza artificiale con Shaip per migliorare la sicurezza, l'efficienza e l'esperienza utente.
I dati biometrici si riferiscono a caratteristiche fisiche o comportamentali uniche, come tratti del viso, schemi vocali, impronte digitali e scansioni dell'iride. L'intelligenza artificiale utilizza questi dati per l'autenticazione sicura, la prevenzione delle frodi e l'esperienza utente personalizzata.
I dati biometrici forniscono un'identificazione accurata e un accesso sicuro. Migliorano la sicurezza, prevengono le frodi, supportano il monitoraggio sanitario a distanza e consentono esperienze di acquisto personalizzate.
I dati biometrici vengono raccolti tramite riconoscimento facciale, registrazioni vocali, scansioni delle impronte digitali e immagini dell'iride ad alta risoluzione. Questi metodi garantiscono set di dati diversificati e accurati.
L'annotazione etichetta i dati biometrici con dettagli come punti di riferimento facciali, toni di voce, dettagli delle impronte digitali e contorni dell'iride. Questo migliora la precisione dell'IA per l'autenticazione, il rilevamento delle frodi e il controllo degli accessi sicuri.
Le sfide includono la garanzia della privacy, la gestione di set di dati diversificati per l'inclusività, il mantenimento della qualità dei dati e la conformità a normative come GDPR e HIPAA.
Il riconoscimento vocale analizza modelli, toni e intonazioni vocali unici utilizzando l'intelligenza artificiale. I set di dati vocali annotati addestrano i sistemi a distinguere tra utenti autorizzati e potenziali frodi.
Le preoccupazioni etiche includono la privacy, il consenso e il potenziale uso improprio dei dati. Affrontare questi aspetti richiede il rigoroso rispetto delle normative sulla privacy e delle pratiche di anonimizzazione.
Sì, se addestrati su set di dati diversificati che tengono conto delle variazioni di età, etnia, genere e differenze culturali, i sistemi biometrici possono funzionare efficacemente in diversi gruppi demografici.
Settori come la sicurezza, la finanza, l'assistenza sanitaria, la vendita al dettaglio e i trasporti ne traggono vantaggio migliorando il controllo degli accessi, il rilevamento delle frodi, il monitoraggio dei pazienti e le esperienze personalizzate dei clienti.
A differenza delle password o dei PIN, i sistemi biometrici si basano su caratteristiche personali uniche, difficili da replicare, il che li rende più sicuri e affidabili.
Le tempistiche dipendono dalla complessità e dalla portata del progetto, ma sono concepite per fornire set di dati di qualità in modo efficiente e entro le scadenze concordate.
Shaip si avvale di controlli di qualità multifase, annotatori esperti e processi certificati ISO per garantire la massima accuratezza e affidabilità dei dati.
I costi variano in base ai requisiti del progetto, alla complessità dei dati e alla scalabilità. Contatta Shaip per un preventivo personalizzato in base alle tue esigenze specifiche.
