Erstellung eines Gesichtsbilddatensatzes außerhalb der EU/des Vereinigten Königreichs mit altersbedingter Diversität
Ein Korpus von zeitlich getrennten Gesichtsbildern von 1,205 Teilnehmern zur Stärkung der Fairness und Robustheit von Computer-Vision-Modellen.
Projektübersicht
Ein globales Technologieunternehmen, das gesichtszentrierte KI für Sicherheits-, Personalisierungs- und Identitätserlebnisse entwickelt, suchte einen Datensatz von Nicht-EU/UK mit zeitlich getrennten Fotos, um Verzerrungen zu reduzieren und die Robustheit des Modells in Bezug auf Alter, Umgebung und Accessoires zu verbessern.
Der Kunde beauftragte Shaip mit der Erstellung, Aufbereitung und Validierung eines umfangreichen Korpus von Gesichtsbildern, zu dem jeder Teilnehmer sowohl aktuelle als auch ältere Fotos beisteuerte. Ziel war es, den natürlichen Alterungsprozess abzubilden und gleichzeitig eine strikte Herkunftsbeschränkung außerhalb der EU/des Vereinigten Königreichs sowie ein ausgewogenes Verhältnis von Geschlecht und Alter zu gewährleisten.
Schlüsselstats
Teilnehmer
1,205 (nur Nicht-EU/UK, 50/50 Geschlechterverhältnis ±10–15 %)
Altersmix
40 % (10–29), 40 % (30–49), 20 % (50+) ±10–15 % Toleranz
Abdeckung
Süd-/Südostasien, Nord- und Nordostafrika, Singapur, Südamerika
Geschichte
19 Wochen
Challenges
Geografische Beschränkung
Die Quellen stammen ausschließlich aus Bevölkerungsgruppen außerhalb der EU/des Vereinigten Königreichs, wobei Bilder aus der EU/dem Vereinigten Königreich, die auf Reisen entstanden sind, vermieden werden.
Ausgewogene Quoten im großen Maßstab
Mit engen Toleranzgrenzen hinsichtlich Geschlecht und Alter konnten 1,205 Teilnehmer erreicht werden.
Zeitlich getrennte Beweise
Sicherstellen, dass jeder Ausweis sowohl aktuelle als auch historische Fotos enthält, die den Altersgruppen zugeordnet sind.
Betriebsqualität
Durchsetzung von Mindestgrenzen für Bild-/Gesichtsgröße, Vielfalt und Duplizierung, ohne den Durchsatz zu verlangsamen.
Lösung
1. Länderfelder und Herkunftskontrollen
Wir haben in den Zielregionen länderspezifische Beschaffungsteams eingerichtet und Partner (nur außerhalb der EU/des Vereinigten Königreichs) zu Herkunftsregeln geschult. Fotos wurden anhand von Metadaten (Jahr, Ortsangaben) und Bestätigungen der Einreicher auf Risiken hinsichtlich des Reiseursprungs geprüft, um den Anteil von Produkten aus der EU/dem Vereinigten Königreich vor der Qualitätskontrolle zu reduzieren. Dies entspricht Shaips bewährter Praxis, Risikoprüfungen vorzuziehen, um den Durchsatz in nachgelagerten Prozessen zu gewährleisten.
2. Design zur Erfassung des Altersverlaufs
Anstatt „20 Bilder anzufordern“, haben wir einen zweigleisigen Einreichungsprozess entwickelt , der die Teilnehmer wie folgt anleitet:
- Titel A (Aktuell): Fotos aus den letzten zwei Jahren;
- Gleis B (Historisch): Ältere Fotos, die dem Altersbereich des Teilnehmers zum Zeitpunkt der Einreichung zugeordnet sind (z. B. 2–10/15/20-Jahres-Fenster).
Das Portal regte die Nutzer mit Beispielen (für drinnen und draußen, Winkel, Zubehör) dazu an, Vielfalt zu fördern, ohne dabei zu viele Details vorzugeben.
3. Diversitätsmanagement und Quotenregelung
Ein Echtzeit-Dashboard überwachte die Einschreibungen nach Geschlecht, Altersgruppe und Region und stoppte die Aufnahme, sobald eine Gruppe die geplanten Grenzwerte erreichte. Dies verhinderte Nachbearbeitungen im späten Zyklus und entspricht Shaips Standardansatz der stratifizierten Einschreibung mit Sperrfristen, der bereits bei früheren biometrischen Datensätzen zur Gewährleistung einer ausgewogenen Repräsentation angewendet wurde.
4. Qualitätspipeline (Menschliche Beteiligung + automatisierte Vorabprüfungen)
- Automatische Tore: Gesichtserkennung + Mindestgrößenschwellenwerte, grundlegende Unschärfe-/Rauschprüfungen und Clustering am selben Tag, um potenzielle Duplikate frühzeitig zu erkennen.
- Menschliche Qualitätssicherungsstufen: Bildprüfer bestätigten Exklusivität des Themas (nur für Hauptteilnehmer), Szenen-/Winkelvielfalt und keine VerschönerungsfilterDie CQA-Prüfer führten Stichprobenkontrollen der Chargen vor der Abnahme durch. mehrschichtige Qualitätssicherung Spiegelt Shaips veröffentlichte biometrische Datenprogramme wider.
5. Einhaltung der Vorschriften und Zustimmung
Teilnahmeberechtigt waren Personen ab 20 Jahren mit schriftlicher Einwilligung; unter 20-Jährige nur mit Einwilligung des Erziehungsberechtigten. Die Einwilligung wurde in den Metadaten erfasst und die Checklisten der Gutachter an die Felder für Teilnahmeberechtigung und Einwilligung angepasst , um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.
6. Metadaten und Rückverfolgbarkeit
Wir lieferten Metadaten auf Teilnehmer- und Bildebene (ID-Verknüpfungen, demografische Daten, Nationalität/Wohnsitz, Aufnahmejahr, Einreichungsdatum usw.) und standardisierten Feldnamen, um die nachfolgende Kennzeichnung und Auswertung zu vereinfachen . Dies entspricht Shaips Best Practice für die umfassende Metadatenkennzeichnung biometrischer Datensätze.
7. Stufenweise Umsetzung zur Risikominimierung
Ein Plan mit acht Durchgängen begann mit einer Kalibrierungsgruppe von zehn Teilnehmern , gefolgt von einer kontrollierten Ausweitung. Das Feedback der Kunden nach dem ersten Durchgang diente der Anpassung der Bewertungskriterien, woraufhin die Teilnehmerzahl in vorhersehbaren Schritten erhöht wurde, um innerhalb von etwa 19 Wochen 1,205 Teilnehmer zu erreichen.
Projektumfang
| Abmessungen | Was wir geliefert haben |
|---|---|
| Einwohnerzahl | 1,205 Teilnehmer aus Nicht-EU/Nicht-GB-Ländern mit ausgewogener Geschlechter- und Altersgruppenverteilung. |
| Inhalt | ≥20 Bilder pro Teilnehmer: aktuelle + historische Aufnahmen zur Erfassung des Altersverlaufs; abwechslungsreiche Szenen, Blickwinkel und Accessoires. |
| Qualitätsbetrieb | Automatisierte Vorabprüfungen + mehrstufige Qualitätssicherung durch Menschen (Duplikationskontrollen; Exklusivität der Probanden; Filterablehnung). |
| Compliance | Herkunftsnachweis (außerhalb der EU/des Vereinigten Königreichs); Zustimmungsmanagement und Prüfung der Anspruchsberechtigung. |
| Metadaten | Teilnehmer- und Bildattribute zur Rückverfolgbarkeit und nachgelagerten ML-Auswertung. |
| Lieferung | 8-phasige Chargen, beginnend mit der Kalibrierung, gefolgt von der Lieferung im stationären Zustand bis zum endgültigen Zielwert. |
Das Ergebnis
- Ausgewogener, revisionssicherer Bestand: Demografische Quoten wurden innerhalb der Toleranzgrenzen eingehalten; Herkunftsnachweis außerhalb der EU/des Vereinigten Königreichs wurde für alle Bilder zur Einhaltung der Schulungsrichtlinien durchgesetzt.
- Modellbereite Variabilität: Zeitlich getrennte Bilder, unterschiedliche Umgebungen/Winkel und die Abdeckung mit Zubehör unterstützen Robustheitstests und die Analyse von Verzerrungen.
- Operative Vorhersagbarkeit: Die erste Kalibrierungsphase und die Einhaltung von Quotenvorgaben reduzierten Nacharbeiten und sicherten den Zeitplan für das Erreichen des vollen Ziels von 1,205 Teilnehmern.
- Downstream-Effizienz: Umfangreiche Metadaten und eine konsequente Dateihygiene verkürzten den Weg zur Annotation und Benchmark-Erstellung gemäß Shaips Vorgehensweise bei biometrischen Datensätzen.
Shaip hat aus einem komplexen Datensatz mit Gesichtsdaten von Personen außerhalb der EU und Großbritanniens ein ausgewogenes, auditfähiges Korpus erstellt. Dank ihres Designs zur Altersprogression und der mehrstufigen Qualitätssicherung konnte unser CV-Team saubere, vielfältige und verlässliche Daten gewinnen – ohne Terminrisiken.
