Технология распознавания лиц отечественной компании VisionLabs признана лучшей в мире по версии NIST

Компания VisionLabs, специализирующаяся в области компьютерного зрения и машинного обучения, третий раз подряд стала первой в независимом тестировании алгоритмов распознавания лиц Национального института стандартов и технологий США (NIST), пишет TAdviser со ссылкой на сообщение компании.

Рейтинг NIST – это авторитетный источник эффективности мировых систем распознавания. Работа решений проверяется на многомиллионной закрытой базе фотографий, что позволяет получить объективные результаты. Тестирование проводится на нескольких типах изображений – от эталонных фотографий на документы до снимков с веб-камер или телефонов. Главная цель – определить наиболее универсальные алгоритмы распознавания лиц, которые одинаково успешно работают в самых разных сценариях применения.

Представленное решение VisionLabs стало лучшими сразу в нескольких категориях:

  • Visa – студийное фото на документы;
  • Border – снимки, сделанные при прохождении паспортного контроля в аэропорту;
  • Visaborder – сравнение изображений двух предыдущих категорий;
  • Mugshot – «полицейское фото», портрет для какой-либо картотеки.

Всего в тестировании участвовали разработки более 140 компаний со всего мира. Результаты исследований показали, что скорость распознавания алгоритмов VisionLabs в 1,5 раза выше, чем у всех вендоров, представленных в топе рейтинга.

Помимо этого, за счет оптимизации архитектуры нейронных сетей и эффективного хранения биометрических шаблонов решения компании требуют в четыре раза меньше памяти на стороне клиента, подчеркнули в VisionLabs. Это особенно важно при работе с большими базами данных банков, транспортных и промышленных инфраструктурных предприятий. Проведенные тесты также доказали, что алгоритмы VisionLabs работают на фотографиях любых расовых групп и могут применяться по всему миру.

Продукты компании входят в реестр отечественного ПО.

Следите за нашим Телеграм-каналом, чтобы не пропускать самое важное!

Поделиться: