ПОЗНАКОМЬТЕСЬ
С АЛГОРИТМОМ

ЛУЧШИЕ
ПОКАЗАТЕЛИ
3 МЕСТО
ПО РАСПОЗНАВАНИЮ
ПЕШЕХОДОВ И ВЕЛОСИПЕДИСТОВ
2 МЕСТО
ПО ТОЧНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ
ДЕЙСТВИЙ В ВИДЕОПОТОКЕ

КАК УСТРОЕНА
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИЦА

Принцип работы нейронной сети

Нейронная сеть обучена определять уникальные характеристики лица, чтобы затем находить похожие лица в базе. Алгоритм NtechLab работает с базами лиц глобального масштаба, выполняя поиск за доли секунды.

Точность распознавания FNMR=0.008 @FMR<10-6
250 млнизображений менее 0.2 секунды
500 млнизображений менее 0.3 секунды
1 млрдизображений менее 0.5 секунды
Скорость распознавания<1 секунды
icon

При работе с признаками невозможно восстановить исходное изображение лица — это позволяет следовать правилам защиты персональных данных.

icon

Работа с признаками лиц позволяет использовать в сотни раз меньше вычислительных ресурсов по сравнению с изображениями лиц.

ЭТАПЫ РАСПОЗНАВАНИЯ

01Детектирование лица и силуэта на изображении
02Исправление визуальных искажений
03Извлечение характеристик лица
04Верификация или идентификация лица

Алгоритм анализирует
кадр видеоряда

Видеоряд состоит из кадров. Стоп-кадр из видеоряда состоит из массива пикселей.
Ресурс 5

Определение
цветов пикселей

Каждый пиксель имеет уникальный цветовой код. Цветовой код в палитре RGB представлен в виде трёх числовых значений.
icon

Нейронная сеть получает на вход матрицу из RGB-значений пикселей

33333333

Алгоритм детектирует лица

icon

Алгоритм определяет, где на изображении находятся лица

Алгоритм NtechLab способен задетектировать неограниченное количество лиц в кадре, что делает его идеальным решением для обеспечения безопасности в местах массового скопления людей.

Скорость работы детектора не зависит от количества лиц в кадре.

faces-border 12
icon

Алгоритм технологии распознавания лиц выдаёт координаты границ бибокса: верхняя левая и правая нижняя граница лица для дальнейшей работы с каждым лицом

Исправление визуальных
искажений

Специально созданный алгоритм способен определить положение головы и исправить визуальные искажения: например, «развернуть» лицо в положение анфас.
Технология распознавания лиц NtechLab работает в сложных условиях и эффективно отображает лица на изображении или видео даже при значительном недостатке освещенности, а также при изменении позы, поворотах и наклоне головы.
faces-normal1
icon

Такие этапы проходит изображение: точки на глазах, уголках рта, носу — 5 точек

icon

Алгоритм извлекает
характеристики лица

Сеть находит и присваивает каждому лицу вектор признаков или, по-другому, биометрический шаблон лица.
icon

Биометрический шаблон — определённая последовательность чисел, сформированная нейронной сетью в результате преобразования исходного изображения, и применяемая для сравнения с другими шаблонами

Поиск и сверка
с базой изображений

Идентификация — сопоставление признаков лица с другими, которые есть в базе. Алгоритм NtechLab лучше всех в мире решает задачу идентификации, что доказано независимыми тестами. Находит лица, даже если произошли значительные возрастные изменения, появилась борода или усы, надеты очки, часть лица прикрыта.
94
98%ВЕРОЯТНОСТЬ СОВПАДЕНИЯ

АТРИБУТЫ ЛИЦА

icon

Алгоритм NtechLab успешно работает со следующими атрибутами:

ПОЛ
ВОЗРАСТ
БОРОДА
ОЧКИ
ЭМОЦИИ
МАСКА
Признаки лица, которые выделяет для себя система, называются атрибутами. По таким признакам можно осуществлять быстрый поиск в базах мониторинга, например — найти все лица в очках.
Каждый из атрибутов определяется отдельной нейронной сетью, при этом все задействованные сети работают параллельно.
87
87%БОРОДА
92%ОЧКИ
main-face-attr-2
87%БОРОДА
92%ОЧКИ
Признаки лица, которые выделяет для себя система, называются атрибутами. По таким признакам можно осуществлять быстрый поиск в базах мониторинга, например — найти все лица в очках.
Каждый из атрибутов определяется отдельной нейронной сетью, при этом все задействованные сети работают параллельно.

LIVENESS

Позволяет отличить настоящего человека перед камерой от фото- или видеоизображения.
NtechLab использует в своих продуктах собственную технологию детектирования Liveness. Технология построена на пассивном методе детектирования, который идеально подходит для решения задач управления доступом и авторизации в мобильных приложениях.
72
icon

Не требует дополнительных действий от посетителей (улыбнуться, моргнуть или иначе взаимодействовать с системой идентификации)

Работает с уже имеющимся оборудованием (не требуется устанавливать специализированные устройства)

РАБОТАЕТ С ВИДЕО И ФОТО
ВЕРОЯТНОСТЬ ОБНАРУЖЕНИЯ ФЕЙКА 99,9%
ВЕРИФИКАЦИЯ <1 СЕКУНДЫ
ДОСТУПЕН ЧЕРЕЗ API
live-mb-lines-2
Позволяет отличить настоящего человека перед камерой от фото- или видеоизображения.
NtechLab использует в своих продуктах собственную технологию детектирования Liveness. Технология построена на пассивном методе детектирования, который идеально подходит для решения задач управления доступом и авторизации в мобильных приложениях.

ДЕТЕКТИРОВАНИЕ
И РАСПОЗНАВАНИЕ
ПО СИЛУЭТУ

Алгоритм NtechLab детектирует силуэт и путь человека, проходящего мимо камеры.
Главные задачи, которые эффективно решает распознавание по силуэту — мгновенный и точный подсчёт огромного количества людей в видеопотоке, а также межкамерный трекинг силуэтов.
02
icon

Можно использовать как дополнение к системе распознавания лица, или как независимый модуль, выполняющий исключительно распознавание по силуэту

faces-silhouette-md
Алгоритм NtechLab детектирует силуэт и путь человека, проходящего мимо камеры.
Главные задачи, которые эффективно решает распознавание по силуэту — мгновенный и точный подсчёт огромного количества людей в видеопотоке, а также межкамерный трекинг силуэтов.

КАК РАБОТАЕТ АЛГОРИТМ NTECHLAB

about-ii-banner
Алгоритм NtechLab использует несколько нейронных сетей для поиска и идентификации по изображению лица. Одна из сетей детектирует лицо на фото или видеопотоке, другая извлекает биометрический шаблон, прочие работают с атрибутами (пол, возраст, очки, борода и другие)
icon

Алгоритм NtechLab использует несколько нейронных сетей для поиска и идентификации по изображению лица. Одна из сетей детектирует лицо на фото или видеопотоке, другая извлекает биометрический шаблон, прочие работают с атрибутами (пол, возраст, очки, борода и другие)

Мировое признание

Нейронные сети NtechLab обладают уникальной архитектурой, разработанной специалистами нашей компании.

Они прошли обучение на больших датасетах с фотоизображениями, которые максимально приближены к условиям съемки, освещения и положению в кадре к изображениям из реальной жизни.

Успех работы нейронной сети определяют:

АРХИТЕКТУРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ

ДАТАСЕТЫ, НА КОТОРЫХ СЕТЬ ОБУЧАЛАСЬ

АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Тестирование PAD (Presentation Attack Detection), которое проводит авторитетная лаборатория iBeta Quality Assurance, проверяет способность алгоритмов распознавания лиц отличать лица живых людей от подделок — изображений лиц на экране или распечатке, масок и т. д.

«Алгоритм NtechLab прошел тестирование PAD Level 2 и показал полное соответствие требованиям стандарта ISO/IEC 30 107−3»

Мероприятие, организованное под председательством Италии в G20 и призванное улучшить сотрудничество между инновационными компаниями, инвесторами и глобальными корпорациями.

«Лучший стартап в области искусственного интеллекта в странах G20»

Тестирование Национального Института Стандартов и Технологий США

«Алгоритм NtechLab признан лучшим в мире по результатам 7 независимых тестов»

«В трех тестах алгоритм побил рекорд за всю историю тестирования»

Международное соревнование по распознаванию дипфейков на видео

«III место по распознаванию дипфейков на видео»

Международное соревнование по распознаванию действий на видео

«II место по распознаванию действий на видео»

Конкурс по детектированию пешеходов и велосипедистов на дорогах

«III место по распознаванию пешеходов и велосипедистов на видео с камер городского видеонаблюдения»

Тестирование, проводимое Национальным институтом стандартов и технологий США

«Лучший результат распознавания по базам фотографий, сделанных в неконтролируемых условиях»

Чемпионат разработчиков алгоритмов по распознаванию эмоций, организованный университетом Огайо, США

«Лучший результат распознавания эмоций»

Международный конкурс оценки алгоритмов распознавания лиц, проводимый Университетом Вашингтона США

«Лучшая точность распознавания лиц»

Победа над Google и другими разработчиками алгоритмов распознавания лиц

СКАЧАЙТЕ РУКОВОДСТВО
ПО ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА