Результаты тестов доступны на площадке MegaFace, которую разработчики алгоритмов распознавания лиц со всего мира используют для тестирования и оценки своего кода. Сервис представляет собой базу данных из 1 миллиона фотографий, на которых изображено более 690 000 человек. Из всей этой кучи лиц трестируемая программа должна выбрать одно, максимально похожее на «эталон», и так сотни тысяч раз. Чем больше процент попаданий, тем точнее алгоритм. Лица никак не подготовлены, фотографии совершенно обычные, люди на них находятся в естественных позах, степень освещенности, экспозиция и качество снимков случайны, а количество «отвлекающих лиц» в конечном итоге достигает миллиона.
В результате DeepVo1 от «VOCORD» показал максимальный процент точности среди всех существующих на сегодняшний день алгоритмов — 75,127%. Для примера, разработка от Google — FaceNet v8 занимает в этом рейтинге 6 место с 70,496%.
Новый алгоритм распознавания изображений видит скрытое
Идеи
Созданный на основе глубоких нейронных сетей алгоритм не является новой лабораторной разработкой. Он уже используется в готовых продуктах компаний, позволяя проводить до трех миллионов сравнений в секунду.
«Мы изначально оптимизировали наш алгоритм распознавания лиц для задачи идентификации, то есть поиска заданного лица среди большого массива лиц. Такая постановка задачи продиктована спецификой применения наших систем для поиска лиц, находящихся в розыске в местах массового пребывания людей (вокзалы, аэропорты, торговые центры и т.д.). В настоящее время компания продолжает работу и над оптимизацией разработанных алгоритмов для задач верификации человека по лицу. В частности, у нас есть очень интересные результаты по противодействию мошенничеству при авторизации по лицу», — сообщил технический директор компании «VOCORD» Алексей Кадейшвили.