Spesialitet
Bygg sikre og skalerbare biometriske ai-systemer med førsteklasses datasett for ansikts-, stemme-, iris- og fingeravtrykkgjenkjenning
Biometriske teknologier forvandler landskapet innen sikkerhet, økonomi, helsetjenester og kundeopplevelse. Shaip står i spissen for denne revolusjonen, og tilbyr omfattende datainnsamling og merknadstjenester som gjør det mulig for AI-systemer å autentisere og forstå brukere med enestående nøyaktighet og effektivitet. Ekspertteamet vårt sikrer datasett av høy kvalitet og presis merking, og gir organisasjoner mulighet til å utvikle nøyaktige, sikre og effektive identifiseringssystemer samtidig som personvern og samtykke prioriteres.
Vi tilbyr omfattende datainnsamlingstjenester for ulike biometriske modaliteter, inkludert:
Vårt globale nettverk sikrer datainnsamling av høy kvalitet som oppfyller prosjektets behov samtidig som vi opprettholder strenge personvern- og samtykkeprotokoller.
Shaips ekspertannotatorer merker biometriske data med nøyaktighet og skalerbarhet, og sikrer at AI-modellene dine er opplært for optimal ytelse.
Vi sikrer at AI-systemene dine leverer nøyaktige, sikre og brukervennlige biometriske løsninger.
Eksempel: En global flyplass samarbeider med Shaip for datasett for ansiktsbilder, og forbedrer passasjerbehandlingen med automatiserte gjenkjenningssystemer.
En internasjonal flyplass søker å fremskynde passasjerbehandlingen gjennom automatiserte ansiktsgjenkjenningssystemer som sammenligner reisende' ansikter med sine digitale detaljer lagret i offentlige registre. Shaip leverer skreddersydde datasett for ansiktsbilder, inkludert variasjoner i ansiktsuttrykk og tilbehør, for å avgrense systemets samsvarende nøyaktighet.
Eksempel: Shaip leverte taledatasett til en ledende bank for taleaktivert minibanktilgang, noe som sikrer sikre og sømløse kundeopplevelser.
En finansinstitusjon har som mål å innføre stemmeautentisert minibanktilgang. Shaip leverer kommenterte stemmedatasett for å gjøre AI i stand til å skille mellom autoriserte brukere og potensielle svindlere, selv under de utfordrende akustiske forholdene på utendørs minibankplasseringer.
Eksempel: Et helseteknologiselskap inngikk samarbeid med Shaip for å utvikle wearables for påvisning av hjertetilstand ved bruk av merkede pulsdatasett.
Et helseteknologiselskap utvikler wearables som overvåker hjertefrekvensvariasjoner for å oppdage tidlige tegn på hjertesykdommer. Shaip genererer merkede datasett som korrelerer hjertefrekvensdata med helseutfall, og forbedrer dermed AIs prediktive evner for disse enhetene.
Eksempel: En detaljhandelskjede forbedret kundeengasjementet ved å utnytte Shaips kommenterte ansiktsdatasett for målrettet annonsering og VIP-identifikasjon.
En butikkjede har til hensikt å bruke ansiktsgjenkjenning for å identifisere VIP-kunder og gi dem personlig service. Shaip leverer kommenterte datasett med ansiktsbilder knyttet til kjøpsatferd, noe som gjør at AI kan tilby skreddersydde anbefalinger til gjentakende kunder.
Eksempel: Et bilfirma inngikk samarbeid med Shaip for å utvikle tretthetsdeteksjonssystemer for førere ved å bruke kommenterte atferdsdatasett.
Et bilfirma har et AI-system som oppdager førertrøtthet gjennom ansiktsuttrykk og øyebevegelser. Shaip hjelper til ved å levere annoterte data om sjåførens oppførsel, hjelpe AI med å varsle sjåfører proaktivt og forhindre potensielle ulykker.
Sikre dataautentisering og sikkerhetstilsyn på toppnivå
Strømlinjeforme prosesser for å øke produktiviteten til AI-systemer
Implementering av en flerfaset kvalitetskontrollprotokoll
Opprettholde høye standarder med ISO9001 godkjente metoder
Sikre samsvar gjennom riktige samtykke- og autorisasjonsmekanismer
Forpliktelse til konfidensialitet med NDA-håndhevelse
Anti-spoofing videodatasett
Prosjekt oversikt: Shaip leverte et 25,000 XNUMX-videos anti-spoofing-datasett med ekte angrepsscenarier og replay-angrepsscenarier, som sikrer mangfold, kvalitet og overholdelse av metadata.
"Asian Face Occlusion Dataset" er skreddersydd for den visuelle underholdningsindustrien, og består av en enorm samling av internettinnsamlede bilder.
De inkluderer forskjellige eksempler på ansiktstrekk, positurer og lysforhold og brukes til å trene og evaluere ansiktsgjenkjenningssystemer.
Lås opp det fulle potensialet til AI-drevet biometrisk teknologi med Shaips for å forbedre sikkerhet, effektivitet og brukeropplevelse.