Российская компания «Вокорд, распространила пресс-релиз, в котором сообщила, что превзошла всех конкурентов в технологии по распознаванию лиц, проведя тест своего алгоритма на базе данных мирового соревнования Megaface Challenge, проводимого Вашингтонским Университетом. Таким образом, отечественные программисты повторили успех своих российских коллег из компании N-Tech.Lab, победивших в этом соревновании еще в сентябре прошлого года.
Соревнование Megaface стартовало в Вашингтонском Университете в сентябре прошлого года. У почти 100 команд со всего мира было лишь 20 дней на то, чтобы адаптировать свой алгоритм к тестам по уникальной базе в миллион фотографий. По итогам тестирования, первое место заняли программисты из российской компании N-Tech.Lab, алгоритм которых показал точность 73,3 процента, обойдя команду Google, Пекинский университет и многих других. После завершения соревнования, организаторы решили не закрывать базу фотографии и предоставить всем желающим возможность прислать свой алгоритм для определения точности. Как выяснила «Lenta.ru», именно эти условия и позволили программистам «Вокорд» повторить годовалый успех своих российских коллег, показав точность 75,127 процента
«Нам очень приятно, что российская компания «Вокорд», у которой было больше года на подготовку, повторила наше достижение, — говорит создатель N-Tech.Lab Артема Кухаренко. — В соревновании в сентябре прошлого года участвовала первая, по сути, тестовая версия нашего алгоритма FaceNX. Обучение нейронной сети — это непрерывный процесс, точность распознавания повышается каждую минуту. Машина анализирует весь свой предыдущий опыт успешных и ошибочных сравнений и постоянно совершенствует результат. На текущий момент в запущенном на основе нашего алгоритма приложении FindFace используется FaceNX 2.0, дающий точность распознавания на базе в 1 миллион фотографий — 80,17 процента. В начале октября мы планируем официально открыть свое облачное решение (сейчас оно доступно в режиме клиентского бета-тестирования), в нем будет задействован FaceNX 3.0, точность которого выше еще на несколько процентов. При этом наш текущий алгоритм показывает результат 69,74 процента, работая на базе около 250 млн фотографий из социальной сети «Вконтакте», точность этого распознавания по сверхбольшому массиву — наш безусловный приоритет».
Надо отметить, что Megaface Challenge не единственное соревнование в мире, где программисты могут проверить точность своих алгоритмов в распознавании лиц. В самое ближайшее время свое тестирование объявит американский National Institut of Standarts and Technology (NIST), сертифицирующий всю биометрию в США.
«Эти тесты проводятся один раз в два-три года, это — настоящий мировой бенчмарк, мы с нетерпением ждем его начала, — говорит генеральный директор N-Tech.Lab Михаил Иванов. -— В мае мы презентовали результаты прошлогоднего Megaface на конференции NIST в Гейтесберге, через две недели будем выступать с аналогичным докладом на форуме Европейской биометрической ассоциации (EAB) в Дармштадте, где соберутся все признанные лидеры отрасли. Интерес к нашей разработке огромный, география потенциальных клиентов — от Бразилии до Шри-Ланки. В планах компании выпуск в октябре своего SDK, при помощи которого наш алгоритм может быть встроен в различные готовые технические решения. До конца года мы планируем объявить о первых крупных контрактах — в Турции и Китае».
Компания «Вокорд» является резидентом ИТ-кластера Фонда «Сколково» и ведет технологические разработки в области видеоанализа: машинное зрение, распознавание образов, анализ видеопотоков, ситуационная видеоаналитика и другие.
Компания N-Tech.Lab создана в 2015 году в Москве Артемом Кухаренко и Александром Кабаковым. В феврале 2016 года на базе алгоритма компании был запущен сервис FindFace для поиска человека по фотографии в социальной сети «Вконтакте». Сейчас у Findface около двух миллионов регистраций на сайте и установок на мобильных устройствах. По словам другого со-основателя N-Tech.Lab Александра Кабакова, на сегодняшней день пользователи приложения FindFace сделали около 6 миллионов поисков, 6 миллионов запросов к базе в 250 миллионов фотографий.
Источник: lenta
