Система идентификации лиц из "Сколково" признана лучшей в мире

Резиденту ИТ-кластера Фонда "Сколково" и одному из ведущих разработчиков и производителей интеллектуальных систем видеонаблюдения и аудиорегистрации удалось обойти ближайших конкурентов, в том числе Google.

Успех "Вокорд" подтвердили тесты на базе MegaFace. Эта онлайн-площадка обладает базой данных на 1 млн фотографий. На них изображены 690 тыс. разных людей. Для чистоты эксперимента все люди на фото - в "естественных" условиях, то есть в произвольных позах, со свободным выражением лиц. По условиям эксперимента следовало оценить точность алгоритмов распознавания лиц из галерейной выборки при возрастающем количестве "отвлекающих лиц" (от 10 до 1 млн) из базы MegaFace. Компьютерная программа должна была правильно выбрать изображение лица человека из миллиона фото и поставить его на первое место по степени похожести на "эталон". В результате эксперимента алгоритм "Вокорд" помог распознать 75,127% лиц. На сегодняшний день это лучший в мире результат.

Для тестирования компания "Вокорд" использовала не просто "свежую" лабораторную разработку, а реально используемый в продуктах компании алгоритм распознавания. Помимо высокой точности, он отличается еще и высокой производительностью, позволяя делать до 3 млн сравнений в секунду.

Менеджер Робототехнического центра в IT-кластере Фонда "Сколково" Алексей Гонноченко заметил, что эффективности алгоритмов, создаваемых компанией "Вокорд", постоянно растут, компания успешно удерживает лидирующие позиции среди конкурентов именно благодаря непрекращающимся исследованиям. "Вокорд" занимается разработкой систем распознавания 16 лет, при этом команда разработчиков активно внедряет в продуктовую линейку передовые технологии, каждый раз подтверждая высокую квалификацию команды", - подчеркнул Алексей Гонноченко.

Среди успешных решений компании: системы распознавания лиц, фото- и видеофиксации нарушений ПДД и аналитики транспортных потоков, интеллектуального видеонаблюдения и аудиорегистрации, на основе которых успешно реализуются сложные территориально-распределенные проекты. Системы "Вокорд" внедрены более чем в 2 тыс. проектах коммерческих и государственных организаций и более чем в 70 проектах класса "Безопасный город" в России и за рубежом.

"Мы изначально оптимизировали наш алгоритм распознавания лиц для задачи идентификации, то есть поиска заданного лица среди большого массива лиц. Такая постановка задачи продиктована спецификой применения наших систем для поиска лиц, находящихся в розыске в местах массового пребывания людей (вокзалы, аэропорты, торговые центры и т. д.). В настоящее время компания продолжает работу и над оптимизацией разработанных алгоритмов для задач верификации человека по лицу. В частности, у нас есть очень интересные результаты по противодействию мошенничеству при авторизации по лицу", - сказал технический директор компании "Вокорд" Алексей Кадейшвили.

Компания ведет новые технологические разработки в области видеоанализа: машинное зрение, распознавание образов, анализ видеопотоков, ситуационная видеоаналитика и другие. Масштабная презентация продуктов "Вокорд" состоится на международном форуме Global Identity Summit 2016, который будет проходить с 19 по 22 сентября в городе Тампа во Флориде.

0

Рекомендуемые материалы

Дурнецов Антон
Как выстроить систему обучения в компании с ограниченным бюджетом. Бесплатные и низкобюджетные способы повышения квалификации сотрудников

В наши дни особой турбулентности на экономических рынках, и как следствие – на рынке труда, актуален вопрос экономии. Кто-то оптимизирует свой найм, кто-то сокращается, а кто-то по-прежнему продолжает набирать себе штат. Ситуации бывают разные, но в любом случае у всех компаний есть потребность в повышении эффективности сотрудников, а это возможно только за счет обучения. И если у вас крупная компания с кучей ресурсов, в том числе финансовых, то вам построить систему обучения достаточно просто. Давайте сегодня разберем как это возможно сделать при минимальных бюджетах. В наши дни именно малый бизнес находится в самом уязвимом положении и очень нуждается в поддержке. Предлагаю такую поддержку и сформулировать.