Deep Collector
Automatisch eine Sprecherdatenbank aufbauen
Wie schaffe ich es, eine Datenbank für meine Sprechererkennung aufzubauen?
use case: Individuelle personenidentifikation
Die Herausforderung
Bild- und Videoarchive enthalten in vielen Fällen Personen, die über eine vortrainierte KI nicht erkannt werden. Die Challenge besteht darin, auch solche Personen schnell und einfach identifizieren zu können. Wie kann mir DeepVA dabei helfen, für mich individuelle Personen in meinem Video- und Bildmaterial zu erkennen?
Die Lösung
Mit dem Deep Model Customizer können unbekannte Personen über ein vortrainiertes KI-Modell hinaus trainiert und erkannt werden. Individuelle Personen aus einem Gesichts-Dataset können in sekundenschnelle antrainiert und somit zusätzlich zu bereits durch ein pre-trained model erkannte Gesichter hinzugefügt werden. Das System ist somit in der Lage, jegliche Gesichter eines Medienbestandes zu identifizieren.
Welche Resultate können erzielt werden?
Eine einfach zu bedienende Datenbank, in der Trainingsdaten strukturiert werden können
Benutzerdefinierte KI-Modelle, schnell und ohne Expertenwissen
Einhaltung der GDPR-Datenschutzrichtlinien
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
Individuelle Personenidentifikation
Erkennt und identifiziert zuverlässig verschiedene Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens unter anderem in Kategorien wie Politik, Sport, Wirtschaft und Unterhaltung.
In nur wenigen Sekunden sind mittels unseres Face Training neue Gesichter trainiert und können in den Recognition Services verwendet werden.
Kontakt
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Designed und entwickelt in Deutschland.
Aiconix GmbH
Wannerstraße 19
79106 Freiburg
Deutschland
Das Projekt wurde indirekt durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Kommission über das Projekt STADIEM (Grant Agreement 957321) gefördert.
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