Specialiseret
Byg sikre og skalerbare biometriske ai-systemer med førsteklasses datasæt til ansigts-, stemme-, iris- og fingeraftryksgenkendelse
Biometriske teknologier transformerer landskabet af sikkerhed, økonomi, sundhedspleje og kundeoplevelse. Shaip står i spidsen for denne revolution og tilbyder omfattende dataindsamling og annoteringstjenester, der gør det muligt for AI-systemer at autentificere og forstå brugere med hidtil uset nøjagtighed og effektivitet. Vores ekspertteam sikrer datasæt af høj kvalitet og præcis mærkning, hvilket giver organisationer mulighed for at udvikle nøjagtige, sikre og effektive identifikationssystemer, mens privatlivets fred og samtykke prioriteres.
Vi leverer omfattende dataindsamlingstjenester til forskellige biometriske modaliteter, herunder:
Vores globale netværk sikrer dataindsamling af høj kvalitet, der opfylder dit projekts behov og samtidig opretholde strenge fortroligheds- og samtykkeprotokoller.
Shaips ekspertannotatorer mærker biometriske data med nøjagtighed og skalerbarhed, hvilket sikrer, at dine AI-modeller er trænet til optimal ydeevne.
Vi sikrer, at dine AI-systemer leverer nøjagtige, sikre og brugervenlige biometriske løsninger.
Eksempel: En global lufthavn samarbejder med Shaip om datasæt til ansigtsbilleder, der forbedrer passagerbehandlingen med automatiserede genkendelsessystemer.
En international lufthavn søger at fremskynde passagerbehandling gennem automatiske ansigtsgenkendelsessystemer, der sammenligner rejsende' ansigter med deres digitale detaljer gemt i offentlige registre. Shaip leverer skræddersyede datasæt til ansigtsbilleder, inklusive variationer i ansigtsudtryk og tilbehør, for at forfine systemets matchende nøjagtighed.
Eksempel: Shaip leverede stemmedatasæt til en førende bank til stemmeaktiveret ATM-adgang, hvilket sikrer sikre og problemfri kundeoplevelser.
En finansiel institution har til formål at indføre stemmegodkendt ATM-adgang. Shaip leverer kommenterede stemmedatasæt for at sætte AI i stand til at skelne mellem autoriserede brugere og potentielle svindlere, selv under de udfordrende akustiske forhold på udendørs ATM-steder.
Eksempel: Et sundhedsteknologifirma samarbejdede med Shaip om at udvikle wearables til påvisning af hjertetilstand ved hjælp af mærkede pulsdatasæt.
En sundhedsteknologivirksomhed udvikler wearables, der overvåger pulsvariationer for at opdage tidlige tegn på hjertesygdomme. Shaip genererer mærkede datasæt, der korrelerer pulsdata med sundhedsresultater, og forbedrer dermed AI's forudsigelige muligheder for disse enheder.
Eksempel: En detailkæde forbedrede kundernes engagement ved at udnytte Shaips kommenterede ansigtsdatasæt til målrettet annoncering og VIP-identifikation.
En detailkæde har til hensigt at bruge ansigtsgenkendelse til at identificere VIP-kunder og give dem personlig service. Shaip leverer kommenterede datasæt af ansigtsbilleder knyttet til købsadfærd, hvilket gør AI i stand til at tilbyde skræddersyede anbefalinger til tilbagevendende kunder.
Eksempel: Et bilfirma samarbejdede med Shaip om at udvikle systemer til registrering af førertræthed ved hjælp af annoterede adfærdsdatasæt.
En bilvirksomhed inkorporerer et AI-system, der registrerer førertræthed gennem ansigtsudtryk og øjenbevægelser. Shaip hjælper ved at levere annoterede data om føreradfærd, og hjælper AI med at advare chauffører proaktivt og forhindre potentielle ulykker.
Sikring af top-tier datagodkendelse og sikkerhedstilsyn
Strømlining af processer for at øge produktiviteten af AI-systemer
Implementering af en flerfaset kvalitetskontrolprotokol
Opretholdelse af høje standarder med ISO9001 godkendte metoder
Sikring af overholdelse gennem korrekte samtykke- og autorisationsmekanismer
Forpligtelse til fortrolighed med NDA-håndhævelse
Anti-spoofing videodatasæt
Projektoversigt: Shaip leverede et 25,000-videos anti-spoofing-datasæt med real- og replay-angrebsscenarier, der sikrede diversitet, kvalitet og overholdelse af metadata.
Det "asiatiske ansigtsokklusionsdatasæt" er skræddersyet til den visuelle underholdningsindustri, der omfatter en stor samling af internetindsamlede billeder.
De omfatter forskellige eksempler på ansigtstræk, positurer og lysforhold og bruges til at træne og evaluere ansigtsgenkendelsessystemer.
Frigør det fulde potentiale af AI-drevet biometrisk teknologi med Shaip's for at forbedre sikkerhed, effektivitet og brugeroplevelse.