Русские довольно хорошо разбираются в фишинге и весьма убедительны, избирательно меняя рекламу в социальных сетях, но лучше всего они развивают системы распознавания лиц. Подтверждением тому служит награждение Национальным институтом стандартов и технологий США, входящего в Министерство торговли США, московской компании NTechLab престижной премией за вклад в развитие технологии распознавания лиц в этом году
Первый в мире конкурс алгоритмов распознавания лиц был разработан как проект исследовательской и опытно-конструкторской группы, возглавляемой Директором Национальной Разведки США. Учёными из NIST и были теми судьями, кто отдал победу NTechLab за разработку своего алгоритма.
Конкурс проводился сразу в трёх категориях (подобно гонке Nascar), и NTech выиграл два из них (по скорости и точности поиска). Всего в конкурсе принимало 18 команд-участниц.
Китайский YITU выиграл первое место за точность идентификации. NTechLab занял второе место в этой категории. Их конкурентами были такие компании и исследовательские центры как US Ranking One Computing; Имперский колледж Лондона; Digital Barriers из Великобритании; Ayonix из Японии; Morpho из Франции, Deep Sense из Китая и другие.
Победители получили памятную наградную табличку, подтверждающую их достижения, и чек на сумму 25 тысяч долларов.
Компания NTechLab, которой от роду всего два года, наиболее известна своим приложением FindFace.ru в социальной сети ВКонтакте в России. Компания насчитывает около 50 сотрудников, большинство из которых работают в Москве. Маркетинговая команда NTechLab базируется в Нью-Йорке.
Алгоритм FindFace, представленный на конкурс, имел набор данных изображений 500 миллионов лиц с достоверной точностью распознавания более 80 процентов. Сейчас NTechLab запускает проект для неназванной транснациональной корпорации с одним миллиардом лиц для поиска. Их технология может использоваться для идентификации людей в режиме реального времени через замкнутые системы видеонаблюдения. К тому же алгоритм FindFace может выполнить до 200 поисков за секунду по базе данных не менее двух миллионов человек. Но что ещё более важно, так это то, что можно масштабировать решение до миллиарда или двух миллиардов человек, а время поиска будет по-прежнему меньше, чем одна секунда
Одним из критериев оценки алгоритмов была точность поиска одних и тех же людей по снимкам, сделанных под различным освещением, и с различных ракурсов. Эти фотографии вводились в набор данных примерно из двух миллионов изображений, чтобы определить, какой алгоритм нашёл их первым, какие результаты были правильными, а какие ошибочными.
Большинству программ распознавания лиц удалось справиться с задачей в течение примерно одного и того же времени. Как и в олимпийских гонках, разница между двумя конкурирующими фирмами заключалась в точности идентификации, которая колебалась от менее 70 процентов до более 90 процентов.
После победы на конкурсе NTechLab ведёт переговоры как минимум с двадцатью компаниями, в том числе и американскими.
я горжусь своим ошейником)))