Один из глобальных лидеров в области компьютерного зрения и машинного обучения VisionLabs (относится к экосистеме Сбера) победил на конкурсе использования алгоритмов распознавания лиц в аэропортах для беспаспортного обслуживания, сообщается на сайте Сбербанка.

Во время тестирования Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST) рассматривались два кейса — посадка пассажиров в самолет и прохождение паспортного контроля по биометрии.

Рейтинг NIST на сегодняшний день считается главным отраслевым бенчмарком в области распознавания лиц, отметили в Сбербанке. В этом году американский институт впервые испытал алгоритмы по сценарию «путешествие без паспорта».

«Решение VisionLabs стало лучшим в общем зачете по трем тестам («посадка в самолет по нескольким фото», «посадка в самолет по одному фото», «прохождение паспортного контроля по одному фото») и показало высокую точность распознавания. Например, в первом случае она составила 99,98% с вероятностью ложного положительного срабатывания 1 на 3333, что стало лучшим результатом среди всех вендоров», - говорится в сообщении.

К конкурсу были допущены топ-29 команд из ежегодного зачета по идентификации, среди них - SenseTime, DeepGlint, Microsoft и NEC.

Проведенные тесты основаны на возможностях использования технологий распознавания в аэропортах. Идентификация пассажиров позволяет заменить традиционный посадочный талон на биометрию лица. Датасет для такой задачи состоит из нескольких сотен фотографий людей, которые могут пройти на самолет. Кроме того, биометрическая система упрощает прохождение пограничного контроля. В этом случае в галерее будут находиться фотографии значительно большего количества людей — несколько десятков тысяч.

Чтобы проверить универсальность технологий и то, насколько хорошо они работают в новых условиях, алгоритмы специально не обучали под поставленные задачи. Также сложность тестирования заключалась в наличии в базах данных фотографий, которые делались в неконтролируемых условиях, то есть на снимках люди не смотрят в камеру и существует много вариантов заднего фона и освещения.

Сделано в России // Made in Russia

Автор: Ксения Густова