Sberbank ဂေဟစနစ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော VisionLabs သည် US National Institute of Standards and Technology (NIST) တွင် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို စမ်းသပ်ရာတွင် ဒုတိယအကြိမ်မြောက်အဖြစ် ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။
VisionLabs နည်းပညာသည် Mugshot အမျိုးအစားတွင် ပထမနေရာရရှိခဲ့ပြီး Visa အမျိုးအစားတွင် ထိပ်ဆုံး 3 ခုသို့ ဝင်ရောက်ခဲ့သည်။ အသိအမှတ်ပြုမှုအမြန်နှုန်းအရ၊ ၎င်း၏ algorithm သည် အခြားပါဝင်သူများ၏ အလားတူဖြေရှင်းချက်ထက် နှစ်ဆပိုမြန်သည်။ ပြိုင်ပွဲကာလအတွင်း၊ ပေးသွင်းသူများထံမှ algorithms 100 ကျော်ကို အကဲဖြတ်ခဲ့ပါသည်။
NIST သည် 2017 ခုနှစ် ဖေဖေါ်ဝါရီလတွင် မျက်နှာမှတ်သားမှုနည်းပညာဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်မှုအသစ်ကို စတင်ခဲ့သည်။ FRVT 1:1 စမ်းသပ်မှုသည် ဓာတ်ပုံဖြင့် အတည်ပြုခြင်းမှတစ်ဆင့် လူတစ်ဦး၏ အထောက်အထားကို အတည်ပြုခြင်း၏ အခြေအနေနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ အထူးသဖြင့် အဆိုပါလေ့လာမှုသည် အမေရိကန်ကုန်သွယ်ရေးဌာနအား ဤဆော့ဖ်ဝဲလ်အပိုင်းရှိ ကမ္ဘာ့အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းပေးသူများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးသည်။
Mugshot အမျိုးအစားတွင် (အလင်းရောင်နှင့် နောက်ခံ ကွဲပြားနိုင်ပြီး ပုံအရည်အသွေး ညံ့ဖျင်းသည့် ရာဇ၀တ်ကောင်၏ ဓာတ်ပုံတစ်ပုံ)၊ လူများ၏ ဓာတ်ပုံတစ်သန်းကျော်၏ ဒေတာဘေ့စ်တွင် မျက်နှာမှတ်မိမှုကို စမ်းသပ်ထားသည်။ ၎င်းတွင် အလုပ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို တိုးလာစေသည့် သိသာထင်ရှားသော အသက်ကွာခြားမှုရှိသော လူတစ်ဦးတည်း၏ ဓာတ်ပုံများပါရှိသည်။
VisionLabs algorithm သည် အခြားပါဝင်သူများ၏ ရလဒ်များထက် သာလွန်သော မှားယွင်းသော အပြုသဘောနှုန်း 99,6% ဖြင့် 0,001% ကို မှန်ကန်စွာ အသိအမှတ်ပြုပါသည်။ ၁၄ နှစ်ခြား ရိုက်ကူးထားသော ဓာတ်ပုံများမှ လူများကို အသိအမှတ်ပြုရန် ဤအမျိုးအစားတွင် သီးခြားစမ်းသပ်မှုကို အဆိုပြုထားသည်။ ဤစမ်းသပ်မှုတွင် VisionLabs သည် မှားယွင်းသောအပြုသဘောနှုန်း 14% သာ 99,5% ဖြင့် ပထမနေရာယူထားပြီး၊ သူ့ကိုယ်သူ အသက်အရွယ်ခံနိုင်ရည်အရှိဆုံး မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်အဖြစ် ခွဲခြားထားသည်။
Visa အမျိုးအစားတွင် (အဖြူရောင်နောက်ခံတွင် အလင်းရောင်ကောင်းကောင်းရသော စတူဒီယိုဓာတ်ပုံများ) သည် လူပေါင်း သိန်းပေါင်းများစွာ၏ ဒေတာဘေ့စ်ပေါ်တွင် အခြေခံ၍ အသိအမှတ်ပြုမှု ဖြစ်ပေါ်သည်။ ဤနေရာတွင် အခက်အခဲမှာ ဒေတာဘေ့စ်တွင် နိုင်ငံပေါင်း 100 ကျော်မှ လူများ၏ ဓာတ်ပုံများပါရှိသည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ VisionLabs algorithm သည် မှားယွင်းသော အပြုသဘောနှုန်း 99,5% ဖြင့် 0,0001% ကို မှန်ကန်စွာ အသိအမှတ်ပြုပြီး ရောင်းချသူအားလုံးတွင် ဒုတိယအဆင့်ရှိသည်။
2019 ခုနှစ် ဧပြီလတွင်၊ VisionLabs သည် Mugshot အမျိုးအစားများတွင် ပထမနေရာရရှိခဲ့ပြီး Visa အမျိုးအစားတွင် ထိပ်တန်း XNUMX ယောက်ထဲတွင်လည်း ပါဝင်ခဲ့သည်။
မတ်လ 2019 တွင် VisionLabs သည် CVPR 2019 ကွန်ပြူတာ၏ အဓိကနှစ်ပတ်လည်ပွဲဖြစ်သည့် ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge ပြိုင်ပွဲတွင် ပထမနေရာရရှိခဲ့သည်။
VisionLabs မှတင်ပြသော Liveness နည်းပညာသည် ဒုတိယနေရာပါဝင်သူ၏ရလဒ်များကို 1,5 ဆ ကျော်လွန်သွားသည်။ ပြိုင်ပွဲ၏ နောက်ဆုံးအဆင့်တွင် နိုင်ငံအသီးသီးမှ အသင်း ၂၅ သင်း ပါဝင်ယှဉ်ပြိုင်ခဲ့ကြသည်။ ၎င်း၏ရလဒ်များကိုတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ .
ကုမ္ပဏီ၏ အထင်ကရ ထုတ်ကုန်မှာ LUNA facial recognition platform ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သီးခြားစမ်းသပ်မှုများစွာတွင် ဦးဆောင်ရာထူးများကို အကြိမ်ကြိမ်ရယူထားသည့် LUNA SDK algorithm ကို အခြေခံထားသည်။ အဆိုပါစနစ်ကို ရုရှားနှင့် CIS နိုင်ငံများရှိ ဘဏ် ၄၀ ကျော်နှင့် အမျိုးသားအကြွေးဗျူရိုများမှ အသုံးပြုသည်။
source: 3dnews.ru