use case: Ähnlichkeits- und Rückwärtssuche

Wie schaffe ich es, ohne eine vortrainierte Gesichtserkennung, Personen zu identifizieren und im Nachgang zu labeln?

Die Herausforderung

Ungekennzeichnete Personen

Obwohl das Training von KIs bereits sehr einfach ist, gibt es in vielen Archiven so viele unbekannte Personen, dass selbst der Upload von drei Bildern der jeweiligen Person zu einem massiven Zeitaufwand führt. Tausende von Stunden an Videomaterial entwickeln sich so zu einem Datensilo, dessen bereits enthaltene Informationen nicht genutzt werden können. Kann mir DeepVA dabei helfen, wiederkehrende Personen, welche derzeit noch nicht benannt werden können, zu hinterlegen, sodass sie in der Zukunft auch auffindbar sind?

DeepVA Deep Indexer Similyrity and reverse search use case

Die Lösung

Deep Indexer

Mit dem DeepVA Deep Indexer werden nicht gelabelte Personen als Nummer referenziert und können damit in Zukunft dann rückwirkend gelabelt werden. Das ist vergleichen mit einem riesigen Memory-Karten Haufen, die KI sucht nach Bildern und Videos einer Person und klassifiziert diese als ein Dataset. Letztlich muss der Nutzer dann nur noch den jeweiligen Datasets einen Namen zuordnen und schon bringt man mehr Struktur in sein Archivmaterial.

Welche Resultate können erzielt werden?

In der Datenbank werden zugeordnete, aber nicht gelabelte Gesichter trainiert und hinterlegt

Sobald die Gesichter dann gelabelt werden, wird im Nachgang alles Material dem Gesicht und dem Namen korrekt zu geordnet

Unbekannte Gesichter werden mittels eindeutiger Nummer referenziert – diese Nummer kann zu einem späteren Zeitpunkt geändert werden

Über alle Assets hinweg wird die Person dann gelabelt, es muss nicht erneut analysiert werden

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schnellere Datenerfassung

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Kostenreduktion

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schnelleres Labeling

Ähnlichkeits- und Rückwärtssuche

Funktionsüberblick

Face Index

Mittels Face Index kann jeder Person in Video- und Bildmaterial eine Nummer zugewiesen werden, womit sie im Nachgang in die Metadaten übersetzt werden können.

Kontakt

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