ເທກໂນໂລຍີ Sberbank ເປັນອັນດັບທໍາອິດໃນການທົດສອບສູດການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ

VisionLabs, ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງລະບົບນິເວດຂອງ Sberbank, ໄດ້ອອກມາເທິງເປັນຄັ້ງທີສອງໃນການທົດສອບລະບົບການຮັບຮູ້ໃບໜ້າຢູ່ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດສະຫະລັດ (NIST).

ເທກໂນໂລຍີ VisionLabs ໄດ້ຊະນະອັນດັບທໍາອິດໃນປະເພດ Mugshot ແລະເຂົ້າໄປໃນອັນດັບ 3 ໃນປະເພດ Visa. ໃນແງ່ຂອງຄວາມໄວການຮັບຮູ້, ສູດການຄິດໄລ່ຂອງມັນແມ່ນໄວກວ່າສອງເທົ່າຂອງການແກ້ໄຂທີ່ຄ້າຍຄືກັນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມອື່ນໆ. ໃນລະຫວ່າງການແຂ່ງຂັນ, ຫຼາຍກວ່າ 100 algorithms ຈາກຜູ້ສະຫນອງຕ່າງໆໄດ້ຖືກປະເມີນ.

NIST ໄດ້ເປີດຕົວການປະເມີນໃໝ່ຂອງເທັກໂນໂລຍີການຮັບຮູ້ໃບໜ້າໃນເດືອນກຸມພາ 2017. FRVT 1:1 ການທົດສອບແມ່ນສອດຄ່ອງກັບສະຖານະການຢືນຢັນຕົວຕົນຂອງບຸກຄົນໂດຍຜ່ານການຢັ້ງຢືນຮູບພາບ. ການສຶກສາ, ໂດຍສະເພາະ, ຊ່ວຍໃຫ້ກະຊວງການຄ້າສະຫະລັດກໍານົດຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງໂລກໃນສ່ວນຊອບແວນີ້.

ໃນປະເພດ Mugshot (ຮູບຖ່າຍຂອງຄະດີອາຍາ, ບ່ອນທີ່ແສງສະຫວ່າງແລະພື້ນຫລັງແມ່ນຕົວແປແລະຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບອາດຈະບໍ່ດີ), ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າໄດ້ຖືກທົດສອບຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນຂອງຫຼາຍກວ່າຫນຶ່ງລ້ານຮູບຂອງຄົນ. ມັນປະກອບດ້ວຍຮູບຖ່າຍຂອງບຸກຄົນດຽວກັນທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງຂອງອາຍຸຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ສັບສົນເພີ່ມຂຶ້ນ.

ສູດການຄິດໄລ່ VisionLabs ຮັບຮູ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ 99,6% ດ້ວຍອັດຕາບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຂອງ 0,001%, ເຊິ່ງດີກວ່າຜົນໄດ້ຮັບຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມອື່ນໆ. ການທົດສອບແຍກຕ່າງຫາກໄດ້ຖືກສະເຫນີຢູ່ໃນປະເພດນີ້, ສະເຫນີໃຫ້ຮັບຮູ້ຄົນຈາກຮູບຖ່າຍທີ່ຖ່າຍໄດ້ 14 ປີ. ໃນການທົດສອບນີ້, VisionLabs ໄດ້ເອົາອັນດັບທໍາອິດ (99,5% ທີ່ມີອັດຕາບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງພຽງແຕ່ 0,001%), ເຊິ່ງຈໍາແນກຕົນເອງເປັນລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າທີ່ທົນທານຕໍ່ອາຍຸສູງສຸດ.

ໃນປະເພດວີຊ່າ (ຮູບຖ່າຍສະຕູດິໂອຢູ່ໃນແສງສະຫວ່າງທີ່ດີໃນພື້ນຫລັງສີຂາວ), ການຮັບຮູ້ເກີດຂື້ນໂດຍອີງໃສ່ຖານຂໍ້ມູນຂອງຫຼາຍຮ້ອຍພັນຮູບຂອງຄົນ. ຄວາມ​ຫຍຸ້ງ​ຍາກ​ຢູ່​ທີ່​ນີ້​ແມ່ນ​ຖານ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ມີ​ຮູບ​ພາບ​ຂອງ​ປະ​ຊາ​ຊົນ​ຈາກ​ຫຼາຍ​ກ​່​ວາ 100 ປະ​ເທດ​. ໃນ​ກໍ​ລະ​ນີ​ນີ້, VisionLabs algorithm ຮັບຮູ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ 99,5% ດ້ວຍອັດຕາບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຂອງ 0,0001%, ອັນດັບທີສອງໃນບັນດາຜູ້ຂາຍທັງຫມົດ.

ໃນເດືອນເມສາ 2019, VisionLabs ໄດ້ອັນດັບທໍາອິດໃນປະເພດ Mugshot, ແລະຍັງເປັນຫນຶ່ງໃນສາມອັນດັບທໍາອິດໃນປະເພດວີຊ່າ.

ໃນເດືອນມີນາ 2019, VisionLabs ໄດ້ຈັດຂຶ້ນຄັ້ງທໍາອິດໃນການແຂ່ງຂັນສາກົນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge ຈາກກອງປະຊຸມ CVPR 2019, ເຊິ່ງເປັນເຫດການປະຈໍາປີຕົ້ນຕໍໃນວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ.

ເທກໂນໂລຍີ Liveness ທີ່ນໍາສະເຫນີໂດຍ VisionLabs ໄດ້ເກີນຜົນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມອັນດັບສອງ 1,5 ເທົ່າ. 25 ທີມຈາກປະເທດຕ່າງໆໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍຂອງການແຂ່ງຂັນ. ຜົນໄດ້ຮັບຂອງມັນສາມາດພົບໄດ້ ໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ນີ້.

ຜະລິດຕະພັນທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງບໍລິສັດແມ່ນ LUNA facial recognition platform. ມັນແມ່ນອີງໃສ່ LUNA SDK algorithm, ເຊິ່ງໄດ້ເອົາຕໍາແຫນ່ງນໍາຫນ້າໃນຫຼາຍໆການທົດສອບເອກະລາດໃນທົ່ວໂລກ. ລະບົບດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍຫຼາຍກວ່າ 40 ທະນາຄານແລະສໍານັກງານສິນເຊື່ອແຫ່ງຊາດໃນລັດເຊຍແລະບັນດາປະເທດ CIS.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: 3dnews.ru