Xây dựng bộ dữ liệu hình ảnh khuôn mặt ngoài EU/Vương quốc Anh với tính đa dạng tiến trình tuổi tác

1. Bảng điều khiển quốc gia và kiểm soát nguồn gốc

Chúng tôi thành lập nhóm tìm nguồn cung ứng cấp quốc gia trên khắp các khu vực mục tiêu và các đối tác được đào tạo về quy tắc xuất xứ (Chỉ áp dụng cho các quốc gia ngoài EU/Vương quốc Anh). Ảnh đã được sàng lọc để xác định rủi ro nguồn gốc du lịch bằng cách sử dụng tín hiệu siêu dữ liệu (năm, dấu hiệu vị trí) cộng với chứng nhận của người nộp, giúp giảm thiểu rò rỉ dữ liệu từ EU/Vương quốc Anh trước khi kiểm soát chất lượng. Điều này phản ánh phương pháp đã được chứng minh của Shaip trong việc kiểm tra rủi ro trước để bảo vệ thông lượng đầu ra.

2. Thiết kế ghi lại tiến trình tuổi

Thay vì "yêu cầu 20 hình ảnh", chúng tôi đã thiết kế một luồng gửi hai bản nhạc đã hướng dẫn người tham gia:

• Bản nhạc A (Gần đây): ảnh chụp trong hai năm qua;
• Tuyến B (Lịch sử): ảnh cũ phù hợp với độ tuổi của người tham gia khi nộp ảnh (ví dụ: khung thời gian từ 2–10/15/20 năm).

Cổng thông tin này cung cấp cho người dùng các ví dụ (trong nhà/ngoài trời, góc độ, phụ kiện) để tăng tính đa dạng mà không cần nêu quá chi tiết.

3. Điều phối sự đa dạng và các rào cản hạn ngạch

A bảng điều khiển hạn ngạch thời gian thực theo dõi việc ghi danh của giới tính, độ tuổi và địa lý, tạm dừng việc tiếp nhận khi một tầng đạt đến giới hạn đã định. Điều này ngăn chặn việc điều chỉnh chu kỳ muộn và phản ánh phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn của Shaip. tuyển sinh phân tầng + khóa cửa được sử dụng trong các tập dữ liệu sinh trắc học trước đó để duy trì sự biểu diễn cân bằng.

4. Quy trình chất lượng (Con người trong vòng lặp + Kiểm tra trước tự động)

• Cổng tự động: phát hiện khuôn mặt + ngưỡng kích thước tối thiểu, kiểm tra độ mờ/nhiễu cơ bản và phân cụm trong ngày để đánh dấu sớm các bản sao tiềm ẩn.
• Các cấp độ QA của con người: người đánh giá cấp độ hình ảnh đã được xác thực tính độc quyền của chủ đề (chỉ dành cho người tham gia chính), cảnh/góc độ đa dạngvà không có bộ lọc làm đẹp; Các kiểm toán viên CQA đã kiểm tra ngẫu nhiên các lô hàng trước khi chấp nhận. Điều này QA nhiều lớp phản ánh các chương trình dữ liệu sinh trắc học đã công bố của Shaip.

5. Tuân thủ và đồng ý

Tuyển sinh ≥20 năm với sự đồng ý đã ký; dưới 20 trường hợp chỉ được chấp nhận khi có sự đồng ý của người giám hộ. Chúng tôi đã ghi lại sự hiện diện của sự đồng ý trong siêu dữ liệu và căn chỉnh danh sách kiểm tra của người đánh giá để đủ điều kiện + sự đồng ý các lĩnh vực, đảm bảo khả năng kiểm toán.

6. Siêu dữ liệu & Khả năng truy xuất nguồn gốc

Chúng tôi đã giao hàng siêu dữ liệu cấp độ người tham gia và hình ảnh (Liên kết ID, thông tin nhân khẩu học, quốc tịch/nơi cư trú, năm chụp ảnh, ngày nộp, v.v.) và tên trường chuẩn hóa để đơn giản hóa đánh giá và dán nhãn hạ lưu. Điều này tuân theo phương pháp hay nhất của Shaip là gắn thẻ siêu dữ liệu phong phú cho các tập dữ liệu sinh trắc học.

7. Phân phối theo giai đoạn đến quy mô giảm rủi ro

An Kế hoạch 8 đợt bắt đầu bằng một Hiệu chuẩn 10 người tham gia được thiết lập, tiếp theo là tăng quy mô có kiểm soát. Phản hồi của khách hàng sau đợt 1 đã thông báo về việc điều chỉnh tiêu chí, sau đó khối lượng được tăng dần theo từng đợt có thể dự đoán được để đạt được Người tham gia 1,205 trong khoảng 19 tuần.