Sberbank 생태계의 일부인 VisionLabs는 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 얼굴 인식 알고리즘 테스트에서 두 번째로 XNUMX위를 차지했습니다.
VisionLabs의 기술은 Mugshot 부문에서 3위를 차지했으며 Visa 부문에서는 Top 100에 진입했습니다. 인식 속도 측면에서 해당 알고리즘은 다른 참가자의 유사한 솔루션보다 두 배 빠릅니다. 대회 기간 동안 다양한 공급업체의 XNUMX개 이상의 알고리즘이 평가되었습니다.
NIST는 2017년 1월 얼굴 인식 기술에 대한 새로운 평가를 시작했습니다. FRVT 1:XNUMX 테스트는 사진 인증을 통해 개인의 신원을 확인하는 시나리오에 해당합니다. 특히 이 연구는 미국 상무부가 이 소프트웨어 부문에서 세계 최고의 솔루션 제공업체를 식별하는 데 도움이 됩니다.
머그샷(Mugshot) 카테고리(범죄자의 사진, 조명과 배경이 다양하고 화질이 좋지 않을 수 있음)에서는 XNUMX만 장 이상의 인물 사진 데이터베이스에서 안면 인식을 테스트합니다. 여기에는 나이 차이가 많이 나는 동일한 사람의 사진이 포함되어 있어 작업이 더 복잡해집니다.
VisionLabs 알고리즘은 99,6%의 오탐률로 0,001%를 정확하게 인식하여 다른 참가자의 결과보다 우수합니다. 이 범주에서는 14년 간격으로 촬영된 사진에서 사람을 인식하는 별도의 테스트가 제안되었습니다. 이번 테스트에서 VisionLabs는 99,5위(0,001%, 오탐률 XNUMX%)를 차지하며 가장 노화에 강한 얼굴 인식 알고리즘으로 두각을 나타냈습니다.
Visa 카테고리(흰색 배경에 조명이 좋은 스튜디오 사진)에서는 수십만 장의 인물 사진 데이터베이스를 기반으로 인식이 이루어집니다. 여기서 어려운 점은 데이터베이스에 100개 이상의 국가에서 온 사람들의 사진이 포함되어 있다는 것입니다. 이 경우 VisionLabs 알고리즘은 99,5%의 오탐률로 0,0001%를 정확하게 인식하여 전체 벤더 중 XNUMX위를 기록했습니다.
2019년 XNUMX월 VisionLabs는 Mugshot 카테고리에서 XNUMX위를 차지했으며 Visa 카테고리에서도 상위 XNUMX위 안에 들었습니다.
2019년 2019월, VisionLabs는 컴퓨터 비전 분야의 주요 연례 행사인 CVPR XNUMX 컨퍼런스의 최대 국제 대회인 ChaLearn Face Anti-spoofing 공격 탐지 챌린지에서 XNUMX위를 차지했습니다.
VisionLabs가 선보인 Liveness 기술은 1,5위 참가자의 결과를 25배나 앞섰습니다. 다양한 국가에서 온 XNUMX개 팀이 대회의 마지막 단계에 참가했습니다. 그 결과를 확인할 수 있습니다 .
회사의 주력 제품은 LUNA 얼굴 인식 플랫폼입니다. 이는 전 세계의 수많은 독립적 테스트에서 반복적으로 선두 자리를 차지한 LUNA SDK 알고리즘을 기반으로 합니다. 이 시스템은 러시아와 CIS 국가의 40개 이상의 은행과 국가 신용 조사 기관에서 사용됩니다.
출처 : 3dnews.ru