Daeth VisionLabs, sy'n rhan o ecosystem Sberbank, i'r brig am yr eildro wrth brofi algorithmau adnabod wynebau yn Sefydliad Cenedlaethol Safonau a Thechnoleg yr Unol Daleithiau (NIST).
Enillodd technoleg VisionLabs y safle cyntaf yn y categori Mugshot a chyrhaeddodd y 3 uchaf yn y categori Visa. O ran cyflymder cydnabyddiaeth, mae ei algorithm ddwywaith mor gyflym ag atebion tebyg cyfranogwyr eraill. Yn ystod y gystadleuaeth, gwerthuswyd mwy na 100 o algorithmau gan wahanol gyflenwyr.
Lansiodd NIST asesiad newydd o dechnolegau adnabod wynebau ym mis Chwefror 2017. Mae profion FRVT 1:1 yn cyfateb i'r senario o gadarnhau hunaniaeth person trwy ddilysu llun. Mae'r astudiaeth, yn arbennig, yn helpu Adran Fasnach yr Unol Daleithiau i nodi darparwyr datrysiadau gorau'r byd yn y segment meddalwedd hwn.
Yn y categori Mugshot (ffotograff o droseddwr, lle mae'r goleuadau a'r cefndir yn amrywiol ac efallai bod ansawdd y ddelwedd yn wael), mae adnabyddiaeth wyneb yn cael ei brofi ar gronfa ddata o fwy na miliwn o ffotograffau o bobl. Mae'n cynnwys ffotograffau o'r un person Γ’ gwahaniaeth oedran sylweddol, sy'n cynyddu cymhlethdod y dasg.
Mae algorithm VisionLabs yn cydnabod 99,6% yn gywir gyda chyfradd bositif ffug o 0,001%, sy'n well na chanlyniadau cyfranogwyr eraill. Cynigiwyd prawf ar wahΓ’n yn y categori hwn, gan gynnig adnabod pobl o ffotograffau a dynnwyd 14 mlynedd ar wahΓ’n. Yn y prawf hwn, daeth VisionLabs yn gyntaf (99,5% gyda chyfradd bositif ffug o ddim ond 0,001%), gan wahaniaethu ei hun fel yr algorithm adnabod wynebau mwyaf gwrthsefyll oedran.
Yn y categori Visa (lluniau stiwdio mewn goleuadau da ar gefndir gwyn), mae cydnabyddiaeth yn digwydd yn seiliedig ar gronfa ddata o gannoedd o filoedd o luniau o bobl. Yr anhawster yma oedd bod y gronfa ddata yn cynnwys ffotograffau o bobl o fwy na 100 o wledydd. Yn yr achos hwn, mae'r algorithm VisionLabs yn cydnabod 99,5% yn gywir gyda chyfradd bositif ffug o 0,0001%, gan ddod yn ail ymhlith yr holl werthwyr.
Ym mis Ebrill 2019, daeth VisionLabs i'r brig yn y categorΓ―au Mugshot, ac roedd hefyd ymhlith y tri uchaf yn y categori Visa.
Ym mis Mawrth 2019, daeth VisionLabs iβr brig yn y gystadleuaeth ryngwladol fwyaf Her Canfod Ymosodiad Gwrth-spoofing ChaLearn o gynhadledd CVPR 2019, y prif ddigwyddiad blynyddol mewn gweledigaeth gyfrifiadurol.
Roedd y dechnoleg Liveness a gyflwynwyd gan VisionLabs 1,5 gwaith yn fwy na chanlyniadau'r cyfranogwr yn yr ail safle. Cymerodd 25 o dimau o wahanol wledydd ran yng ngham olaf y gystadleuaeth. Gellir dod o hyd i'w ganlyniadau .
Cynnyrch blaenllaw'r cwmni yw llwyfan adnabod wynebau LUNA. Mae'n seiliedig ar algorithm LUNA SDK, sydd wedi cymryd safleoedd blaenllaw dro ar Γ΄l tro mewn nifer o brofion annibynnol ledled y byd. Defnyddir y system gan fwy na 40 o fanciau a chanolfannau credyd cenedlaethol yn Rwsia a gwledydd CIS.
Ffynhonnell: 3dnewyddion.ru