Отечественная технология по распознаваниюю лиц признана лучшей в мире

Российские разработчики создали лучшую в мире платформу для компьютерного распознавания лиц. Компания VisionLabs, которая входит в цифровую экосистему Сбербанка и занимается разработками в области компьютерного зрения, представила свою технологию Liveness на международной конференции CVPR-2019.

Среди конкурсантов из 25 стран российская платформа показала самые высокие результаты. Разработка VisionLabs оказалась в полтора раза лучше, чем технология ближайшего соперника, занявшего второе место.

Технология Liveness имеет минимальный уровень погрешности при распознавании человеческих лиц – всего порядка 0,002. Эта платформа может использоваться для удаленного компьютерного распознавания лиц. Технология, в частности, будет широко востребована в банковской сфере, где большинство услуг уже перешло в онлайн. Компьютерное распознавание лиц позволит перевести в цифру и одну из последних офлайновых услуг – собственно открытие счета.

По словам руководителя VisionLabs Александра Ханина, от надежности систем распознавания лиц зависит безопасность обслуживания.

«Обеспечение безопасности клиентов — одна из важнейших наших задач. На данный момент Liveness эффективно защищает от взломщиков решения в банковской сфере, ретейле, а также многих других областях», - говорит гендиректор VisionLabs.

Вице-президент Сбербанка и руководитель дирекции по развитию экосистемы SberX Марк Завадский подчеркнул, что крупнейшая кредитная организация теперь сотрудничает с признанным лидером в области компьютерного зрения.

«Мы рады тому, что в экосистеме Сбербанка работают лучшие в мире инновационные компании. Это в свою очередь доказывает верность наших стратегических и тактических — инвестиционных — решений», - сказал Завадский.

Эффективность системы Liveness была также подтверждения независимыми испытаниями. Так, эксперты американского Национального института стандартов и технологий высоко оценили характеристики технологии. Кроме того, российская разработка в отличие от зарубежных аналогов занимает меньше памяти и имеет большую производительность.