Портал создан при поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям.

Бюро научно-технической информации. Июль 2017 №7. Лицо как документ

Кандидат физико-математических наук Ольга Баклицкая-Каменева

Продолжается бум вокруг использования глубоких нейронных сетей для создания технологий искусственного интеллекта, основы которых в качестве метода машинного обучения были заложены ещё в 1943 году. Среди самых перспективных областей их использования эксперты называют беспилотный транспорт и робототехнику, лингвистику, сферу развлечений и медиа, биотехнологии и сельское хозяйство, а также интернет вещей и системы безопасности.

На международной конференции AI Conference 2017 по применению искусственного интеллекта в бизнесе генеральный директор VisionLabs Александр Ханин рассказал об успешных случаях использования технологии распознавания лиц в банковском секторе. Программное обеспечение и облачные технологии компании, позволяющие за пару секунд идентифицировать клиентов банков по лицу и предотвращать мошенничества, уже используют крупные частные и государственные организации по всему миру. Партнёры и пользователи компании — Facebook, Intel, Cisco, Deutsche Telekom, а также многие крупные банки. Основное детище VisionLabs — платформа распознавания лиц на основе нейронных сетей VisionLabs LUNA, которая способна обрабатывать огромное количество фотографий и видеоданных, идентифицировать и проверить за несколько секунд лицо клиента банка, сверяя его с миллионами похожих портретов. Использование такого продукта позволяет банкам «узнавать» лояльных клиентов и увеличивать скорость их обслуживания за счёт сокращения времени и расходов на проверку, учитывать время работы сотрудников, выявлять мошенников с подложными документами, а также противодействовать кредитным махинациям.

Есть решение и для розничной торговли — облачный сервис распознавания лиц покупателей Face_iS, с помощью которого в режиме реального времени можно не только идентифицировать клиента, связать его с историей покупок и предложить персональное обслуживание, но и выявить серийных воришек из базы данных магазина. Стандартная функция распознавания пола и возраста помогает предлагать товары покупателям по интересам.

Обеспечим библиотеки России научными изданиями!

Системы VisionLabs работают с алгоритмами компьютерного зрения: сначала программа «выхватывает» лицо из видеопотока, определяет множество характерных параметров и преобразует его с помощью нейронных сетей в так называемый descriptor или компактное описание лица, которое можно потом использовать для сравнения с другими лицами.

«Преимущество нашей технологии в том, что платформа может работать бесконтактно онлайн и офлайн, легко встраивается в IT-инфраструктуру заказчика и не требует специального оборудования, на результат не влияет уровень освещённости и возрастные изменения, а также наличие макияжа, бороды и усов, процесс идентификации занимает две секунды с точностью 99,9 процента (если лицо не закрыто аксессуарами)», — объяснил Ханин. То есть машина решает задачу распознавания лиц в десятки миллионов раз быстрее человека и практически безошибочно.

Многие банки, среди которых группа ВТБ, Банк «Открытие», «Почта Банк», казахстанский Kaspi Bank, «Тинькофф Банк», а также бюро кредитных историй Equifax и другие используют этот продукт, что позволяет еженедельно выявлять несколько случаев мошенничества и сохранять миллионы рублей.

Сейчас разработчики совершенствуют технологию, чтобы машина могла одинаково хорошо распознавать изображения, полученные из разных источников — от нарисованного криминалистом портрета до селфи и фотографий подъездной камеры.

Купить PDF
Журнал добавлен в корзину.
Оформить заказ


Случайная статья


Другие статьи из рубрики «БНТИ (Бюро научно - технической информации)»