В США российский алгоритм распознавания лиц признали самым точным

Алгоритм по распознаванию лиц, разработанный российской компанией NTechLab, занял первое место по результатам тестирования, проведенного подведомственным Министерству торговли США Национальным институтом стандартов и технологий (NIST). Доля иностранных компаний в числе заказчиков NTechLab уже составляет 70%, рассказали «Хайтеку» в компании.

Российский разработчик решений в области нейронных сетей NTechLab, известный созданием сервиса для поиска людей по фотографии FindFace, занял первое место в рейтинге Национального института стандартов и технологий (NIST) при Министерстве торговли США. Этот факт открывает новые горизонты для сотрудничества российского разработчика с крупнейшими заказчиками по всему миру, для которых сертификация NIST может играть ключевую роль при принятии решений о сделке.

Рейтинг был составлен по результатам тестирования технологий для распознавания лиц, в рамках которого проверялась работа 14 алгоритмов от разработчиков из разных стран, в том числе из США, Германии, Индии, Китая и других. В испытаниях приняли участие еще две российские компании — 3Divi и Vocord — их решения заняли второе и четвертое места соответственно (3-е место занял также алгоритм от NTechLab).

В рамках тестирования NIST алгоритмы по распознаванию лиц проверяются на 4 масштабных базах фотографий — соответственно, было четыре этапа проверки работы. Первый этап  сравнение человека с фотографией на визе, второй — поиск нужного изображения в базе по розыску преступников, третий  анализ селфи, четвертый — распознавание лиц из видеопотока.

«Технология блокчейн — это второе поколение интернета»

Победивший в конкурсе российский алгоритм используется в новой версии продукта для бизнеса FindFace Enterprise Server SDK 2.0. Решение предоставляет комплекс услуг, в том числе возможность распознавания 7 базовых и 50 составных эмоций людей (первичная и скрытая), определения пола и возраста с погрешностью не более трех лет. Алгоритм совершает поиск по базе в 1 млрд фотографий менее чем за 0,5 секунды и обеспечивает 20 млн сравнений в секунду на 4-ядерном процессоре.

Представитель NTechLab рассказал «Хайтеку», что тестирование NIST ранее проводилось один раз в три года, а с текущего года будет проходить на постоянной основе не имея ограничений по времени. Каждая компания имеет право направить две версии алгоритма в течение трех месяцев, после чего NIST подводит промежуточные итоги. Рейтинг, составленный на данный момент, — это итоги первого периода тестирования.

12 научных открытий 2017 года

«NIST является единственным на сегодняшний день независимым тестированием, признанным во всем мире, которое вправе говорить о качестве алгоритмов. Тестирование проводится на базах, максимально приближенных к реалистичным сценариям использования. Кроме того, базы фотографий находятся в закрытом доступе, что не дает возможности разработчикам алгоритмов переобучить их под конкретный конкурс», — рассказали в компании.

В данный момент ведутся переговоры о возможной интеграции алгоритма от NTechLab с одним из лидеров по производству оборудования для автоматизированного прохождения паспортного контроля на рынке США. И результаты исследования NIST повышают шансы компании заключить эту сделку. При этом доля иностранных компаний в числе заказчиков NTechLab уже составляет более двух третей, а пилотные проекты по внедрению технологии разработчика запущены более чем в 100 компаниях по всему миру, включая Россию, Европу, США и Китай.

«У нас около 70% компаний — иностранные заказчики. Мы не замкнуты на российском рынке», — рассказал представитель NTechLab. Среди первых клиентов компании — Diamond Fortune Holdings Prim, которая занимается строительством гостинично-развлекательных комплексов на территории курорта «Приморье», турецкий поставщик биометрических решений в сфере безопасности Papilon Savunma, российский разработчик систем дистанционного банковского обслуживания BSS, поставщик CRM-решений «1С Битрикс».

Вертикальные фермы Plenty дают в 350 раз больше урожая

NTechLab была основана в 2015 году и специализируется на разработке алгоритмов по распознаванию лиц на основе самообучающейся нейросети. Ранее компания создала сервис FindFace, осуществляющий поиск людей по фотографиям в соцсети «ВКонтакте». Алгоритм FindFace дважды становился победителем престижного конкурса MegaFace. В мае стартап привлек $1,5 млн от венчурного фонда Impulse VC и группы частных инвесторов, в том числе первого заместителя гендиректора Tele2 Александра Провоторова.

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Ученые создают датчики, похожие на усики комаров, для обнаружения землетрясений
Наука
ИИ диагностирует диабет, ВИЧ и COVID по одному образцу крови
Наука
Китайские генетики создали «рис для укрепления здоровья сердечной системы»
Наука
Тяжелое генетическое заболевание вылечили до рождения в утробе матери
Наука
Высокоскоростная съемка показала, что происходит с каплей при падении в бассейн
Наука
В России создали ИИ-платформу для ускоренной разработки лекарств
Иннополис
Физики побили рекорд Китая по удержанию плазмы в искусственном Солнце
Наука
Мертвая галактика посылает мощные радиовсплески: ученые не могут это объяснить  
Космос
«Невозможная» пара звезд-вампиров странно ведет себя в космосе
Космос
В iPhone 16e стоят чипы, которые оказались недостаточно хороши для iPhone 16
Новости
Выяснилось, как темная тема на сайтах влияет на гаджеты
Новости
Ученые впервые создали «пластичный» инопланетный лед
Наука
В каких странах больше боятся замены людей на ИИ, показало исследование
Наука
Мини-землетрясения под ледяным щитом Гренландии могут изменить уровень моря
Наука
Посмотрите, как Blue Ghost летит над обратной стороной Луны
Космос
Польский стартап представил робота с искусственными мышцами и костями
Новости
Ископаемые находки меняют представление об эволюции неандертальцев
Наука
Microsoft представила квантовый чип Majorana 1 «из новой формы материи»
Новости
Посмотрите на огненный дождь в небе: фрагменты ракеты SpaceX упали в Европе
Космос
Жители России смогут наблюдать редкое астрономическое явление в феврале
Космос