¡Hola a Todos!

Ya muchas veces hemos contado en detalle sobre redes neuronales, aprendizaje automático, métricas y métodos de prueba para el programa de reconocimiento facial.

Esta vez decidimos hablar sobre nuestros productos basados ​​en nuestra propia herramienta de reconocimiento facial. Además, más recientemente, se lanzó una nueva versión de nuestro buque insignia FindFace Enterprise Server SDK. Pero primero, un poco de historia de la herramienta.

Productos basados en la tecnología de reconocimiento de rostro

Durante el desarrollo de un programa de reconocimiento facial, los autores se enfrentaron a la tarea de realizar una búsqueda en grandes masivos de datos. Cuando se desarrolló el software, fue necesario probarlo en una base de datos de fotos enorme. En ese momento la base de datos para millones de imágenes MegaFace era adecuada para probar el algoritmo desarrollado para esta tarea, y en septiembre de 2015, el equipo de NtechLab envió su algoritmo al campeonato global MegaFace Challenge.

Según los resultados del concurso global publicados en diciembre de 2015 el software fue reconocido el mejor. El primer lugar en una competencia tan importante hablaba de la calidad innegable alta del código del programa.

En es momento la compañía ya tenía un entendimiento claro de que la herramienta podría y debería ser “convertida en producto”, es decir, para ofrecer un producto basado en el algoritmo de reconocimiento facial. Pero, para empezar a realizar los pasos primeros del proyecto era necesario mostrar el funcionamiento del software en un caso de uso real resolviendo un problema específico y aplicable a la vida. Lo más correcto fue celebrar una demostración para una audiencia amplia.

Entonces, el equipo conjunto con los socios decidieron lanzar el proyecto de reconocimiento de rostro FindFace.RU. Cualquier usuario podía subir una foto al servicio y encontrar una persona similar en VKontakte.

El servicio de reconocimiento de rostro funcionaba perfectamente y en cuestión de días resultó ser increíblemente popular, y las ofertas de cooperación global no tardaron mucho. Clientes potenciales y socios de todo el mundo ponían en contacto con la compañía para platicar su proyecto y los pasos para realizar. Además, las personas que llamaron sugirieron posibles casos de uso, lanzaron sus propias soluciones: desde redes sociales y servicios de citas hasta sistemas minoristas y de control de seguridad.

Características y beneficios de las soluciones en la nube

Era obvio que las personas necesitaban un servicio de reconocimiento facial para usarlo para resolver sus problemas comerciales. Bajo todas las solicitudes y sugerencias, lanzamos nuestro primer producto: el servicio con todo el funcionamiento en la nube FindFace Cloud API, que ayudaría a los clientes y socios potenciales no solo a probar el algoritmo y los casos de uso que propusimos, sino que también les permitiría intentar hacer algo nuevo basado en él .

La plataforma en la nube brindó la oportunidad de integrar completamente nuestra tecnología en soluciones de terceros a través de la API REST. Mediante la API, las solicitudes de las tareas principales se envían a la nube del producto: verificación y búsqueda de personas en la base de datos; un poco más tarde, se les agregó el reconocimiento de edad, género y emociones.

Al momento de hacer la solución en la nube, por supuesto, entendimos que tenía sus limitaciones: un gran consumo de recursos cuando se funciona con un flujo de video, la necesidad de guardar nuestros datos en la nube.

Además, estaba claro que diferentes tareas comerciales requerían un enfoque diferente para su solución. Si al cliente no le importa la capacidad de procesar video, solo necesita trabajar con fotos, la API de FindFace Cloud es lo que necesita: es increíblemente fácil de usar, no se necesita implementar un servidor para trabajar con él, no se requiere instalar nada. La solución en la nube está perfecta para hacer servicios web, desarrolladores de diversas aplicaciones móviles, etc.

Sin embargo, las necesidades del mercado no se limitan con las tareas mencionadas. Muchas empresas que desean integrar tecnología de reconocimiento de rostro en sus desarrollos pueden necesitar un producto que pueda

a) funcionar directamente con la infraestructura del client

b) funcionar con el flujo de video (a respecto de eso el funcionamiento en la nube, incluso si dicha opción aparece en la nube, es limitado).

Características y beneficios de la solución en servidor

Por lo tanto, después de FindFace Cloud API, la compañía lanzó un nuevo producto: FindFace Enterprise Server SDK. Podría integrarse en la infraestructura de cualquier empresa interesada en desarrollar sus proyectos de reconocimiento facial.

La implementación de FindFace Enterprise Server SDK tanto en un servidor individual como en una red distribuida de servidores.

La solución en servidor está diseñada para ecosistemas de clientes mucho más complejos, y es adecuada, en primer lugar, para empresas grandes y sus clientes interesados ​​en trabajar con flujos de video y privacidad: bancos, cadenas minoristas, seguridad.

Debe entenderse que la integración de FindFace Enterprise Server SDK no se requerirá un conocimiento especial de las redes neuronales y machine learning por parte de personal de una empresa.

Hoy, FindFace Enterprise Server SDK 2.2 ofrece una gama única de servicios, que incluye su propio módulo de detección de rostros, tecnología de reconocimiento facial, así como el género, la edad y las emociones. La integración en cualquier sistema se realiza utilizando la API.

La solución en premises tal como la en la nube permite resolver las tareas principales de reconocimiento facial: verificación, identificación, reconocimiento de género, edad y emociones, pero las solicitudes ya se procesan en el servidor del cliente sino en la nube.

La última versión del producto tiene soporte de video en la interfaz de usuario (FindFace User Interface, FFUI):

Fig 1. Procesando un video en la interfaz de usuario.

También se agregó la capacidad de activar un detector de video para un área particular del cuadro, lo que hace que la carga de procesamiento requiere menos recursos. La nueva lógica de licencia conveniente hizo posible trabajar y tener el control en redes cerradas con la ayuda de una clave de seguridad de hardware, es decir, sin Internet.

En el caso de una instalación de clúster, todos los componentes del servidor acceden a un único servidor local.

De lo agradable también:

  • la capacidad de crear sobre la base de datos existentes las llamadas listas blancas y negras
  • Agrupar imágenes con la misma cara en “Persona”. Para que pueda encontrar todas las imágenes de una persona, agrupadas en una sola “Identificación de persona”
  • Un nuevo servidor de licencias local con una interfaz web permite a los clientes tener el control de los límites de la licencia comprada dependiendo de la funcionalidad seleccionada y teniendo en cuenta diversos parámetros.

La última versión de FindFace Enterprise Server SDK 2.2 se ejecuta en la base de la última versión del algoritmo NtechLab, que fue certificado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) del Departamento de Comercio de los Estados Unidos y ha sido reconocido como el mejor del mundo por los resultados de las pruebas.

Acerca de lo qué es NIST, por qué los desarrolladores de todo el mundo envían sus algoritmos allí, cómo se están preparando para las pruebas, qué pasos hacen y qué ofrece la certificación NIST si decide lidiar con el reconocimiento facial, lo diremos en una de nuestras próximas publicaciones. Quédate con nosotros y no olvides preguntarnos al respeto del tema.