Российская компания смогла обойти Google в алгоритмах по распознаванию лиц

Российская компания смогла обойти Google в алгоритмах по распознаванию лиц

Российская компания N-Tech.Lab стала победителем мирового чемпионата по распознаванию лиц The MegaFace Benchmark, организованного Университетом Вашингтона. Алгоритм, созданный российскими разработчиками, смог обойти более 100 решений от конкурентов, в том числе программу Facenet, созданную Google. Об этом говорится в сообщении стартапа, поступившем в редакцию «Ленты.ру».

Командой N-Tech.Lab был создан уникальный алгоритм на базе технологии нейронных сетей (решения, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — нервных клеток живого организма), позволяющий распознавать набор индивидуальных признаков человеческого лица. Эксперты признали российское решение наиболее точным для баз с объемом от миллиона и более фотографий — точность распознавания составила 73,3 процента.

Второе место в этой номинации заняло решение Facenet, а третье — алгоритм, предложенный специалистами Пекинского университета.

Сложность разработки технологии распознавания заключается в том, чтобы алгоритм умел выявлять набор индивидуальных признаков, не меняющихся от ракурса съемки, освещения, выражения лица человека и качества фотографии, пояснили в компании. При этом программа должна анализировать огромные объемы графической информации в короткие сроки и в условиях дефицита компьютерных ресурсов.

«В настоящий момент мы планируем выпустить ряд массовых продуктов на основе разработанной нами технологии, а также рассматриваем возможность привлечения инвестиций для дальнейшего развития компании», — рассказал основатель N-Tech.Lab Артем Кухаренко. По его словам, один из планируемых коммерческих проектов может стать сервис знакомств, который позволяет искать людей с внешностью определенного типа, пишут «Ведомости».

Технологию распознавания лиц могут использовать представители правоохранительных органов в рамках системы городской видеофиксации, чтобы идентифицировать потенциальных подозреваемых в совершении преступлений или искать тех, кто уже находится в розыске, отметил Кухаренко. Кроме того, такая система может понадобиться работникам таможни для выявления лиц, которым по тем или иным причинам запрещен въезд в страну, а на массовых спортивных и культурных мероприятиях технологии распознавания лиц смогут автоматически верифицировать болельщиков, отслеживать ситуацию на трибунах и прилегающей территории в режиме реального времени.

«Сейчас эти технологии уже успешно применяют в системах бизнес-аналитики, где они помогают предотвращать банковские мошенничества. Нейросети «выстрелили» недавно и сегодня позволяют решать задачи, перед которыми пасовали прежние технологии. В будущем их полезность и область применения существенно возрастут»», — уверен предприниматель.

N-Tech.Lab занимается разработкой и внедрением алгоритмов искусственного интеллекта на базе искусственных нейронных сетей. Компании принадлежит проект FaceN: его алгоритм способен идентифицировать лица лучше, чем человек, и достиг одного из самых высоких в мире уровней точности распознавания. В деятельность стартапа входит создание умных алгоритмов, которые бы объединили опыт человеческого интеллекта и эффективность современных компьютеров.

Основателем N-Tech.Lab является Артем Кухаренко, выпускник Московского государственного университета (факультет вычислительной математики и кибернетики), основавший компанию в 2015 году. В его научные интересы входят технологии нейронных сетей. Студентом Кухаренко работал в Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа МГУ, после окончания учебы перешел в Samsung. Также сотрудничал с лабораторией e-Lab американского университета Purdue.

Международный конкурс The MegaFace Benchmark запустился осенью этого года. Его организатором стал Университет Вашингтона. В соревнованиях участвовали более 100 команд со всего мира, среди которых разработчики Пекинского университета и ряда других ведущих мировых учебных учреждений. Спонсорами выступили компании Samsung и Google.

Добавить комментарий

    • bowtiesmilelaughingblushsmileyrelaxedsmirk
      heart_eyeskissing_heartkissing_closed_eyesflushedrelievedsatisfiedgrin
      winkstuck_out_tongue_winking_eyestuck_out_tongue_closed_eyesgrinningkissingstuck_out_tonguesleeping
      worriedfrowninganguishedopen_mouthgrimacingconfusedhushed
      expressionlessunamusedsweat_smilesweatdisappointed_relievedwearypensive
      disappointedconfoundedfearfulcold_sweatperseverecrysob
      joyastonishedscreamtired_faceangryragetriumph
      sleepyyummasksunglassesdizzy_faceimpsmiling_imp
      neutral_faceno_mouthinnocent