Busca por producto, información de soporte y más
Most popular searches:
About PageSearch for "blog"
Search for "lorem"
Welcome to our new Website!!!
|
AI Estimación de la edad y verificación de la edad en persona
La estimación de la edad facial puede ser realizada por humanos, por tecnología o por una combinación de ambos para comprobar que una persona tiene edad suficiente para comprar un producto relacionado con la edad o para entrar en un local o zona con restricciones de edad.
Los seres humanos estiman la edad evaluando diversas señales visuales y factores del estilo de vida, y asocian determinadas características a una edad o rango de edad concretos. Cualquiera que trabaje con bienes o servicios de edad restringida realiza constantemente estimaciones de edad, evaluar si el cliente tiene la edad suficiente es una actividad cotidiana.
La estimación de la edad facial impulsada por la tecnología utiliza algoritmos de IA y aprendizaje automático para analizar los rasgos faciales de una persona. El software de análisis facial utiliza esencialmente distintos rasgos de la cara de un cliente para evaluar y estimar su edad.
A medida que avanza la tecnología, la combinación de ambos enfoques se está convirtiendo progresivamente en algo habitual para muchas industrias, creando un proceso de estimación de la edad más fluido, seguro y preciso. Los seres humanos se enfrentan a muchos retos a la hora de estimar la edad, como la fatiga, la confrontación y las distracciones; el uso de la tecnología puede ayudar al personal a tomar decisiones informadas y reducir cualquier conflicto.
En un entorno físico o presencial, la estimación de la edad se utiliza para muchas aplicaciones y cada vez es más importante en diversos sectores debido a factores legales, normativos y éticos:
Los algoritmos de aprendizaje automático, entrenados en amplios conjuntos de datos de imágenes faciales, aprenden patrones y correlaciones entre los rasgos faciales y la edad
La tecnología de estimación de la edad analiza los rasgos faciales de una persona tratándolos como un patrón
El algoritmo compara los patrones de la imagen de entrada con sus patrones aprendidos para estimar la edad
Age estimation no almacena ni compara imágenes con una base de datos de individuos conocidos, udiferencia del reconocimiento facial
El sistema procesa una imagen facial en vivo y proporciona una estimación de la edad en tiempo real, lo que da lugar a comprobaciones de edad rápidas y eficaces.
El equipo de biometría ha desarrollado nuestro propio hardware y software, que se consigue entrenando algoritmos especializados llamados Redes Neuronales. Entrenamos las Redes Neuronales mostrándoles millones de rostros con edades conocidas, lo que les permite aprender qué rasgos faciales están relacionados con una edad concreta. Cuando aparece un rostro delante del aparato, las Redes Neuronales utilizan lo que han aprendido para estimar la edad de la persona.
A diferencia de otros sistemas del mercado, no utilizamos conjuntos de datos disponibles públicamente para el entrenamiento o el ajuste, sino que favorecemos nuestros propios y amplios conjuntos de datos, especialmente elegidos para reducir el sesgo étnico y de género. Esto también hace que nuestro sistema y los datos de nuestros clientes sean más seguros.
Nuestra tecnología ha recibido una certificación independiente del Sistema de Certificación de Comprobación de Edad (ACCS).
Las métricas de precisión incluyen:
Sobreestimación: Por término medio, sobreestima a los jóvenes de 18 años en 0,39 años.
Error medio absoluto (MAE): El MAE, que mide la diferencia media entre la edad estimada y la edad real, es de 0,94 años.
El Sistema de Certificación de Comprobación de Edad (ACCS) concedió la certificación GDPR (ACCS 2:2021 Requisitos Técnicos para la Protección de Datos y la Privacidad) para nuestra gama de estimación de edad, proporcionando una garantía adicional para tu negocio y tus clientes.
La tecnología de reconocimiento facial es totalmente distinta de la tecnología de estimación de la edad. La estimación de la edad es completamente anónima, lo que significa que no puedes identificar de forma única a un individuo a partir de los datos o del resultado presentado. Además, no se almacena ningún dato en nuestros dispositivos: todo lo quese procesa se elimina inmediatamente después y todo el procesamiento se completa localmente en el dispositivo y nunca se envía a través de una red pública.
Vendemos nuestras estimation productos a un preciorazonable precio que incluye actualizaciones de software y comprobaciones de antigüedad ilimitadas. Así que no hay costes costes recurrentes u ocultos, que son comon en toda la industria. Costes sería montar rápidamente arriba con a carga por control de edad – nuestro filosofía es garantizar que estimación de la edaden tecnología es económico, garantizar la disponibilidad para todos tamaño de las empresas.
Aunque nuestros productos no almacenan datos personales ni imágenes de rostros, el sistema puede guardar datos analíticos. Por ejemplo, puede registrar el número de controles realizados, las horas en que se realizaron, el perfil de edad y el sexo del cliente.
Todos estos datos son totalmente anónimos y no se puede identificar a los clientes, pero proporcionan información útil que puede utilizarse para presentar un registro de auditoría del procedimiento de comprobación de la edad, recopilar datos sobre los periodos de mayor afluencia en la tienda y analizar el perfil de sexo y edad de los clientes.
Mira nuestro seminario web a la carta, presentado por la Directora de Marketing Dayna Patterson, en el que expertos del sector, incluidos minoristas, organismos de control y especialistas en biometría, debaten los retos de los controles de edad realizados por personas y cómo puede ayudar una tecnología como nuestro MyCheckr. Con poderosas reflexiones del mundo real, estadísticas reveladoras y consejos prácticos, el panel explora cómo la estimación biométrica de la edad está dando forma al futuro del cumplimiento, reduciendo la confrontación y apoyando las políticas del Reto 25.
