Сбербанктын экосистемасынын бир бөлүгү болгон VisionLabs АКШнын Улуттук Стандарттар жана Технологиялар Институтунда (NIST) жүзүн таануу алгоритмдерин сынап көрүү боюнча экинчи жолу биринчи орунга чыкты.
VisionLabs технологиясы Mugshot категориясында биринчи орунду жеңип, Visa категориясында алдыңкы 3кө кирди. Таануу ылдамдыгы боюнча анын алгоритми башка катышуучулардын окшош чечимдеринен эки эсе ылдам. Сынактын жүрүшүндө түрдүү жеткирүүчүлөрдүн 100дөн ашык алгоритмдери бааланды.
NIST 2017-жылдын февраль айында бетти таануу технологияларына жаңы баа берүүнү ишке киргизген. FRVT 1:1 тестирлөө адамдын инсандыгын фотоверификация аркылуу тастыктоо сценарийине туура келет. Изилдөө, атап айтканда, АКШнын Соода министрлигине программалык камсыздоо сегментинде дүйнөдөгү эң мыкты чечим провайдерлерин аныктоого жардам берет.
Mugshot категориясында (жарыктандыруусу жана фону өзгөрүлмө жана сүрөттүн сапаты начар болгон кылмышкердин сүрөтү) адамдын жүзүн таануу бир миллиондон ашык адамдардын сүрөттөрүнүн базасында сыналат. Анда бир эле адамдын жашы боюнча олуттуу айырмачылыктары бар сүрөттөрү камтылган, бул тапшырманын татаалдыгын жогорулатат.
VisionLabs алгоритми 99,6% жалган оң көрсөткүчү менен 0,001%ды туура тааныйт, бул башка катышуучулардын жыйынтыктарынан жогору. Бул категорияда адамдарды 14 жыл айырма менен тартылган сүрөттөрдөн таанууну сунуштаган өзүнчө тест сунушталган. Бул тестте VisionLabs биринчи орунду ээледи (99,5% жалган оң көрсөткүчү болгону 0,001%), өзүн эң жаш куракка чыдамдуу бетти таануу алгоритми катары айырмалап.
Visa категориясында (ак фондо жакшы жарыктанган студиялык сүрөттөр) таануу бир нече жүз миң адамдардын сүрөттөрүнүн базасынын негизинде ишке ашат. Бул жердеги кыйынчылык маалымат базасында 100дөн ашык өлкөдөн келген адамдардын сүрөттөрү камтылган. Бул учурда, VisionLabs алгоритми 99,5% жалган оң көрсөткүчү менен 0,0001% ды туура таанып, бардык сатуучулар арасында экинчи орунда турат.
2019-жылдын апрель айында VisionLabs Mugshot категорияларында биринчи орунду ээлеп, Visa категориясында алдыңкы үчтүккө кирген.
2019-жылдын март айында VisionLabs эң чоң эл аралык ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge сынагында биринчи орунду ээледи, бул CVPR 2019 конференциясында, компьютердик көрүүдөгү негизги жылдык иш-чара.
VisionLabs тарабынан сунушталган Liveness технологиясы экинчи орунду ээлеген катышуучунун жыйынтыгынан 1,5 эсе ашып кетти. Мелдештин финалдык этабына ар кайсы өлкөлөрдөн 25 команда катышты. Анын жыйынтыгын тапса болот .
Компаниянын флагмандык продуктусу LUNA бетти таануу платформасы. Ал дүйнө жүзү боюнча бир катар көз карандысыз тесттерде бир нече жолу алдыңкы орундарды ээлеген LUNA SDK алгоритмине негизделген. Системаны Россиянын жана КМШ өлкөлөрүнүн 40тан ашык банктары жана улуттук кредиттик бюролору колдонот.
Source: 3dnews.ru