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?
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
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
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.
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