Сегодня современные алгоритмы распознавания лиц основаны на глубинных нейронных сетях и наша технология – не исключение. Aнсамбли (наборы нейросетевых моделей) сверточной нейронной сети, обученные на крупномасштабных базах лиц, обеспечивают превосходное качество на каждом этапе распознавания, что повышает требования к вычислительным мощностям для стабильной работы в режиме реального времени. Как VisionLabs достигает высоких результатов? Мы выбираем NVIDIA.

Обучение и инференс алгоритмов распознавания лиц

На данный момент нашей команде требуется всего несколько дней для точного обучения алгоритмов на сотнях миллионов изображений лиц, поскольку мы используем графические процессоры (GPU) NVIDIA. Раньше, при использовании центральных процессоров (CPU), на это уходили месяцы. Использование GPU NVIDIA для инференса выводит производительность систем визуального распознавания на новый уровень.

Алгоритм детектирования лиц

Как для контролируемых, так и для неконтролируемых сценариев захвата лиц в видеопотоке даже одна NVIDIA Tesla детектирует несколько лиц в режиме реального времени в 10 раз быстрее CPU, а NVIDIA Jetson обеспечивает превосходную производительность как компонент встроенных систем распознавания лиц.

Алгоритм извлечения дескриптора лица

Дескрипторы лиц вычисляются посредством сверточных нейронный сетей, имеющих десятки миллионов параметров и величин. Увеличение производительности в 15 раз, достигаемое благодаря GPU NVIDIA, позволяет нам предлагать решения с бескомпромиссно высокой точностью.

Видеонаблюдение для обеспечения безопасности и контроля доступа

Мы предлагаем решения для сценариев идентификации человека («один ко многим») городского масштаба по данным с неконтролируемых систем видеонаблюдения из тысяч камер в режиме реального времени, по спискам наблюдения из миллионов человек, а также аутентификацию человека («один к одному») для сценариев контроля доступа на предприятиях любого размера.

Банки и финансовый сектор

Предотвращение мошенничества путем сравнения новых лиц из видеопотока с национальной базой персональных данных клиентов банков (таких как фотография с удостоверения личности, ранее добавленные в рамках внутренних банковских процедур фотографии и пр.) или другой внешней базой данных (сравнение «один ко многим»).

Розничная торговля

Точное определение пола (99,5%) и возраста (± 1,5 года) со встроенной аутентификацией клиентов на POS, мобильных и WEB-платформах розничной торговли с практически неограниченными вычислительными мощностями обработки видеопотоков с камер.

Обратная связь
Done!

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

Back to main page