LUNA SDK – это движок для распознавания лиц, разработанный VisionLabs. LUNA SDK обеспечивает высокоэффективное и точное распознавание лиц на изображениях, а также в видеопотоке в режиме реального времени. LUNA SDK, специализированное ПО для проверки и идентификации лиц, является основополагающей технологией, которая используется в ключевых продуктах и решениях компании VisionLabs.

Модули

Процессинг распознавания лиц в LUNA SDK включает в себя несколько ключевых модулей: детекция лиц, выравнивание лиц на изображении, извлечение дескрипторов лиц, матчинг (сравнение) лиц с базой изображений, Определение атрибутов лица и предотвращение спуфинга (подмены) лица.

Детекция лиц

LUNA SDK определяет положение и размер всех лиц, присутствующих на входных изображениях или видеокадрах. Каждой детекции лица присваивается показатель качества, позволяющий автоматически выбирать лучшие изображения для дальнейшей обработки. Оптимизированные модули для эффективных детекции и отслеживания лиц предназначены для front-end систем и позволяют решать задачу распознавания лиц в кооперативном и некооперативном режимах.

Выравнивание лиц на изображении

Ядро движка распознавания лиц LUNA SDK вызывает числовое сравнение соответствующих дескрипторов лиц с изображениями. Несмотря на то, что нейросеть автоматически учится точному определению таких дескрипторов на этапе обучения, соответствие между дескриптором и фотографией лица достигается в процессе геометрического выравнивания полученных изображений. Для каждого задетектированного лица LUNA SDK определяет расположение характерных черт лица (нос, уголки рта и т.д.) и трансформирует изображения лиц в стандартизированную форму.

Извлечение дескрипторов лиц

Каждое выравненное изображение лица далее обрабатывается для получения дескриптора лица при помощи глубинных нейронных сетей (Deep Neural Networks или DNN). Дескрипторы лиц – это числовые векторы, суммирующие характерные признаки лица. Ключевым свойством дескрипторов является их близкое сходство для изображений одного и того же человека, и сильное различие для изображений разных людей. Таким образом, дескрипторы лиц зависят только от индивидуальных особенностей конкретного человека, изменения изображений из-за смены точек съемки, освещения, прически и возраста игнорируются.

Матчинг лиц

Показатель соответствия для любой пары изображений лиц определяется евклидовым расстоянием соответствующих дескрипторов лиц. Низкие значения евклидова расстояния указывают на высокую схожесть двух изображений одного и того же человека. Поиск совпадений в больших базах данных с миллионами лиц требует сравнения миллионов векторов дескрипторов. Поскольку «грубый» линейный поиск вычислительно затратен, LUNA использует высокооптимизированный сублинейный поиск.

Определение атрибутов лица

В дополнение к идентификации и верификации лиц, LUNA SDK может определять ряд атрибутов для каждого задетектированного лица (пол, возраст, этническая принадлежность, выражение лица, наличие очков и т.д.).

Предотвращение спуфинга лица

LUNA SDK обеспечивает front-end системы специальным набором функций для предотвращения подмены лиц при помощи спуфинг-атак, в частности – проверка liveness. Проверка liveness включает процедуры, основанные на интерактивном распознавании моргания, улыбки и приближения-удаления лица от камеры.

ВНЕДРЕНИЕ

LUNA SDK полностью разработана на C++ и позволяет:

  • Оптимизировать управление памятью

  • Работать в режиме обширной многопоточности

  • Обеспечить высокую производительность всех модулей

  • Осуществлять кроссплатформенную интеграцию

  • Использовать стандартное API на C++

ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ

LUNA SDK задействует самые современные глубинные нейронные сети (DNN) для детекции лиц и извлечения дескрипторов. Обработка каждого лица при помощи DNN предполагает выполнение миллиардов операций. Проприетарное внедрение нейронных сетей компании VisionLabs позволяет обрабатывать лицо за доли секунды. В дополнение, оптимизированный сублинейный поиск позволяет мгновенно идентифицировать человека в базах данных, содержащих десятки и сотни миллионов лиц. Ожидается, что LUNA SDK будет демонстрировать высокую производительность на серверах стандартной конфигурации на базе процессора Xeon E5, как указано ниже:

  • 5 миллионов матчей в секунду на каждом ядре процессора

  • 120 мс для извлечения дескриптора

ТОЧНОСТЬ

Точность распознавания лиц может быть измерена в величинах истинно-положительных результатов (True Positive Rates или TPR) и ложноположительных результатов (False Positive Rates или FPR). В частности, для точной идентификации лица в больших базах данных требуются высокие значения TPR для крайне низких значений FPR. Дескрипторы LUNA были обучены на миллионах лиц из различных источников и обеспечивают высокую точность в различных условиях, например, в банках, в системах видеонаблюдения и в социальных сетях. Ниже приведена оценка точности системы LUNA на реальном примере из клиентской базы данных.

  • TPR at FPR 10-3 ≈ 99,3 %

  • TPR at FPR 10-5 ≈ 98 %

  • TPR at FPR 10-6 ≈ 93,5 %

  • TPR at FPR 10-7 ≈ 85,1 %

РАСПРОСТРАНЕНИЕ
  • Кроссплатформенные динамические библиотеки (Windows, Linux)

  • Описание интерфейса, примеры работы API и приложений

  • Полный пакет документации, включая руководство разработчика и руководство пользователя.

ПОЧЕМУ СЛЕДУЕТ ВЫБРАТЬ LUNA SDK?
  • Использование современного, лидирующего на рынке, алгоритма распознавания лиц на основе глубинных нейронных сетей

  • Высококачественная детекция лиц, инновационные верификация и идентификация

  • Оптимизированная масштабируемость с использованием многопоточной обработки

  • Компактные дескрипторы, которые обеспечивают вычислительную эффективность

  • Широкие возможности работы в различных условиях и предметно-ориентированные дескрипторы лиц

  • Реализован на чистом C++

  • Поддержка разных платформ, включая Windows 7 и новее, Linux CentOS 7 и новее.

Получите бесплатную demo-версию

Кроссплатформенные динамические библиотеки на C++, оптимизированные для многопоточной обработки. Описание интерфейса, примеры API и приложений.

Обратная связь
Выполнено!

Благодарим Вас за обращение в VisionLabs.
Мы скоро с Вами свяжемся.

Вернуться на главную страницу
Получите Demo
Done!

Thank you for contacting VisionLabs.
We will get back to you shortly.

Back to main page