Use Case - DEEP MODEL CUSTOMIZER

Individuelle Personenidentifikation

Wie kann ich weniger bekannte oder regionale Personen in meinem Footage erkennen?

Jeder, der wie auch immer geartetes Bild- und Videomaterial in seinem Bestand hat und daraus eine sehr spezifische Gesichtserkennung trainieren möchten, darunter unter anderem Sender, Verlage oder Medienarchive.

Die Problemstellung

Bild- und Videoarchive enthalten in vielen Fällen nicht nur bekannte, öffentliche Personen Daraus ergibt sich die Herausforderung, dass nur bestimmte, also Personen, auf die, die KI bereits trainiert wurde, erkannt werden. Doch gerade Personen, die immer wieder im Bild- und Videomaterial auftauchen, können so nicht identifiziert werden. Wie kann mir DeepVA dabei helfen, für mich individuell wichtige Personen in meinem Video- und Bildmaterial zu erkennen?

Die Lösung

Mit dem DeepVA Deep Model Customizer können Sie die Erkennung von einzelnen Personen in Ihrem Medienmaterial einfach verwalten. Mit den so genannten Datasets können Sie nicht nur Klassen erstellen, sondern auch personifizierte Informationen hinterlegen, deaktivieren, zusammenführen oder löschen. Innerhalb jeder Klasse kann einfach festgelegt werden, was in das Training einbezogen werden soll und was nicht. Datensätze, aber auch Bilddaten, können ausgewertet werden, d.h. es kann bestimmt werden. welche Bilddaten für ein erfolgreiches Training geeignet sind und welche nicht. Fehlerhafte oder schlecht erkennbare Bilddaten bleiben dabei unberücksichtigt.

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schnellere Datenerfassung

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Kostenreduktion

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schnelleres Labeling

Welche Resultate können erzielt werden?

Eine einfach zu bedienende Datenbank, in der Trainingsdaten strukturiert werden können.

Die einzelnen Klassen (Objekte, Personen, Gebäude) erhalten eine Qualitätskontrolle mit Feedback an den User

Einzelne Klassen (Personen) können auch nur temporär für eine bestimmte Zeit vom System trainiert werden und werden von diesem dann automatisch „vergessen“.

Individuelle Personenidentifikation

Function overview

Face Training

In just a few seconds, new faces are trained using our Face Training and can be used in the Recognition Services.

Anforderungen

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