用于安全领域物体检测的边界框注释有助于 AI 系统识别和跟踪监控录像中的人、车辆或可疑物品等对象。通过在物体周围绘制精确的矩形方框，安全系统可以增强威胁检测、自动监控并缩短响应时间。
使用先进的人工智能图像处理精确分割和检测人脸。非常适合面部识别、安全和身份验证应用程序。
使用多边形注释精确检测和勾勒笑容，进行准确的面部表情分析。非常适合情感识别、AI 训练和用户体验增强。
Unitlab 支持人脸图像、视频、多视图采集、文本、文档和结构化属性。
团队可使用人脸框、关键点与面部特征点、多边形、分割、分类、属性和关系。
可以。视频流程支持逐帧人脸跟踪、关键帧、时间标签、插值和审查。
本体、受控属性、分类和关系帮助团队在数据集之间保持人脸与身份标签一致。
数据策展流程帮助团队在标注前搜索、筛选、去重、平衡、版本化和选择样本。
内置或自有模型可预标注受支持的视觉数据，由审查者验证并修正预测。
指南、审查角色、问题、返工、审批和标注历史支持可追溯的质量控制。
可以。本地部署适用于需要将身份数据、模型和流程保留在受控基础设施中的组织。
客户负责取得人脸识别数据及其预期用途所需的适当权利、同意和法律授权。
