Створюйте безпечні та масштабовані біометричні системи штучного інтелекту з преміальними наборами даних для розпізнавання обличчя, голосу, райдужної оболонки ока та відбитків пальців.
Біометричні технології змінюють ландшафт безпеки, фінансів, охорони здоров’я та обслуговування клієнтів. Shaip стоїть в авангарді цієї революції, пропонуючи комплексні послуги збору даних і анотацій, які дозволяють системам штучного інтелекту автентифікувати та розуміти користувачів із безпрецедентною точністю та ефективністю. Наша команда експертів забезпечує високоякісні набори даних і точне маркування, надаючи можливість організаціям розробляти точні, безпечні та ефективні системи ідентифікації, віддаючи пріоритет конфіденційності та згоді.

Ми надаємо комплексні послуги зі збору даних для різних біометричних модальностей, зокрема:
Наша глобальна мережа забезпечує високоякісний збір даних, який відповідає потребам вашого проекту, зберігаючи сувору конфіденційність і протоколи згоди.
Експерти-анотатори Shaip позначають біометричні дані з точністю та масштабованістю, гарантуючи, що ваші моделі ШІ навчені для оптимальної продуктивності.
Ми гарантуємо, що ваші системи AI забезпечують точні, безпечні та зручні біометричні рішення.
Приклад: Глобальний аеропорт співпрацював із Shaip для отримання наборів даних зображень облич, покращуючи обробку пасажирів за допомогою автоматизованих систем розпізнавання.
Міжнародний аеропорт прагне пришвидшити обробку пасажирських перевезень за допомогою автоматизованих систем розпізнавання облич, які порівнюють обличчя пасажирів з їхніми цифровими даними, що зберігаються в урядових записах. Shaip надає персоналізовані набори даних зображень облич, включаючи варіації виразів обличчя та аксесуарів, для підвищення точності зіставлення системи.
Приклад: Shaip надав голосові набори даних провідному банку для голосового доступу до банкоматів, забезпечуючи безпечний та безперебійний досвід для клієнтів.
Фінансова установа прагне запровадити доступ до банкомату з голосовою автентифікацією. Shaip надає анотовані набори голосових даних, щоб дозволити штучному інтелекту розрізняти авторизованих користувачів і потенційних шахраїв навіть у складних акустичних умовах відкритих банкоматів.
Приклад: Компанія медичних технологій у партнерстві з Shaip розробила портативні пристрої для виявлення серцевих захворювань за допомогою маркованих наборів даних про серцевий ритм.
Компанія, що займається оздоровчими технологіями, розробляє носії, які відстежують варіабельність серцевого ритму, щоб виявляти ранні ознаки серцевих захворювань. Shaip генерує мічені набори даних, які співвідносять дані про частоту серцевих скорочень із результатами здоров’я, таким чином покращуючи передбачувані можливості ШІ для цих пристроїв.
Приклад: Роздрібна мережа покращила залучення клієнтів, використовуючи анотовані набори даних облич Shaip для цільової реклами та ідентифікації VIP-персон.
Роздрібна мережа має намір використовувати розпізнавання облич для ідентифікації VIP-клієнтів і надання їм персоналізованого обслуговування. Shaip надає анотовані набори даних зображень обличчя, пов’язаних із купівельною поведінкою, що дозволяє ШІ пропонувати індивідуальні рекомендації постійним клієнтам.
Приклад: Автомобільна компанія співпрацювала з Shaip для розробки систем виявлення втоми водія з використанням анотованих наборів даних про поведінку.
Автомобільна компанія використовує систему AI, яка визначає втому водія за виразом обличчя та рухами очей. Shaip допомагає, надаючи анотовані дані про поведінку водія, допомагаючи штучному інтелекту завчасно попереджати водіїв і запобігати можливим аваріям.
Забезпечення автентифікації даних найвищого рівня та контролю безпеки
Оптимізація процесів для підвищення продуктивності систем ШІ
Впровадження багатофазного протоколу контролю якості
Дотримання високих стандартів із схваленими методологіями ISO9001
Забезпечення відповідності за допомогою належних механізмів згоди та авторизації
Зобов’язання щодо конфіденційності з дотриманням NDA

Огляд проекту: Shaip надав набір даних із 25 000 відео для захисту від спуфінгу з реальними сценаріями атак та їх повтореннями, забезпечуючи різноманітність, якість та відповідність метаданим.
«Набір даних оклюзії азіатських облич» створено для індустрії візуальних розваг і містить величезну колекцію зображень, зібраних в Інтернеті.

Вони містять різноманітні приклади рис обличчя, поз і умов освітлення та використовуються для навчання та оцінки систем розпізнавання обличчя.
Біометричні дані стосуються унікальних фізичних або поведінкових характеристик, таких як риси обличчя, голосові патерни, відбитки пальців та сканування райдужної оболонки ока. Штучний інтелект використовує ці дані для безпечної автентифікації, запобігання шахрайству та персоналізованого користувацького досвіду.
Біометричні дані забезпечують точну ідентифікацію та безпечний доступ. Вони підвищують безпеку, запобігають шахрайству, підтримують дистанційний моніторинг здоров'я та забезпечують персоналізований досвід покупок.
Біометричні дані збираються за допомогою розпізнавання обличчя, голосових записів, сканування відбитків пальців та зображень райдужної оболонки ока високої роздільної здатності. Ці методи забезпечують різноманітні та точні набори даних.
Анотація позначає біометричні дані такими деталями, як орієнтири обличчя, тони голосу, дрібні деталі відбитків пальців та межі райдужної оболонки ока. Це підвищує точність штучного інтелекту для автентифікації, виявлення шахрайства та безпечного контролю доступу.
Серед викликів – забезпечення конфіденційності, обробка різноманітних наборів даних для інклюзивності, підтримка якості даних та дотримання таких правил, як GDPR та HIPAA.
Розпізнавання голосу аналізує унікальні голосові патерни, тони та інтонації за допомогою штучного інтелекту. Анотовані набори голосових даних навчають системи розрізняти авторизованих користувачів та потенційних шахраїв.
Етичні проблеми включають конфіденційність, згоду та потенційне неправомірне використання даних. Вирішення цих питань вимагає суворого дотримання правил конфіденційності та практики анонімізації.
Так, за умови навчання на різноманітних наборах даних, які враховують варіації віку, етнічної приналежності, статі та культурних особливостей, біометричні системи можуть ефективно працювати в різних демографічних групах.
Такі галузі, як безпека, фінанси, охорона здоров'я, роздрібна торгівля та транспорт, отримують вигоду від покращення контролю доступу, виявлення шахрайства, моніторингу пацієнтів та персоналізованого обслуговування клієнтів.
На відміну від паролів чи PIN-кодів, біометричні системи залежать від унікальних особистих рис, які важко відтворити, що робить їх безпечнішими та надійнішими.
Терміни залежать від складності та масштабу проекту, але розроблені для ефективного та вчасного надання якісних наборів даних.
Shaip використовує багатоетапні перевірки якості, експертів-анотаторів та процеси, сертифіковані за стандартами ISO, щоб забезпечити найвищу точність і надійність даних.
Вартість залежить від вимог проекту, складності даних та масштабу. Зверніться до Shaip, щоб отримати індивідуальну цінову пропозицію, адаптовану до ваших конкретних потреб.
Ми використовуємо файли cookie, щоб покращити ваш досвід роботи на нашому сайті. Використовуючи наш сайт, ви погоджуєтеся на використання файлів cookie.
Керуйте налаштуваннями файлів cookie нижче:
Основні файли cookie включають основні функції та необхідні для належної роботи веб-сайту.
Менеджер тегів Google спрощує керування маркетинговими тегами на вашому веб-сайті без зміни коду.
Статистичні файли cookie збирають інформацію анонімно. Ця інформація допомагає нам зрозуміти, як відвідувачі використовують наш веб-сайт.
Google Analytics – це потужний інструмент, який відстежує та аналізує трафік веб-сайту для прийняття обґрунтованих маркетингових рішень.
URL-адреса сервісу: policies.google.com (відкриється в новому вікні)
Маркетингові файли cookie використовуються для відстеження відвідувачів веб-сайтів. Мета полягає в тому, щоб показувати оголошення, які є релевантними та привабливими для окремого користувача.
Google Ads — це платформа онлайн-реклами, яка дозволяє компаніям створювати цільові оголошення, що відображаються в результатах пошуку Google та на сайтах партнерів.
URL-адреса сервісу: policies.google.com (відкриється в новому вікні)
Більше інформації ви можете знайти в наших Політиці щодо файлів cookie та Політиці конфіденційності.