use case: Indivi­duelle perso­nen­iden­ti­fi­kation

Wie kann ich weniger bekannte oder regionale Personen in meinen Video­da­teien erkennen?

Die Heraus­for­derung

Unbekannte Individuen

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?

Use Case

Die Lösung

Deep Model Custo­mizer

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

0 %

schnellere Daten­er­fassung

0 %

Kosten­re­duktion

0 %

schnel­leres Labeling

Indivi­duelle Perso­nen­iden­ti­fi­kation

Funkti­ons­über­blick

Face recognition

Erkennt und identi­fi­ziert zuver­lässig verschiedene Persön­lich­keiten des öffent­lichen Lebens unter anderem in Kategorien wie Politik, Sport, Wirtschaft und Unter­haltung.

DeepVA Face Training Function

Face Training

In nur wenigen Sekunden sind mittels unseres Face Training neue Gesichter trainiert und können in den Recognition Services verwendet werden.

Fabian Lindner

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