Разработчики: | VisionLabs (ВижнЛабс) |
Дата последнего релиза: | 2022/02/22 |
Технологии: | ИБ - Биометрическая идентификация, Системы видеоаналитики |
Основные статьи:
В основе программного комплекса VisionLabs LUNA лежит инновационная технология распознавания образов, официально входящая в тройку лучших в мире по качеству распознавания в реальных условиях. Это подтверждено тестами на независимой базе данных University of Massachusetts - Labeled Faces in the Wild.
Решение предназначено для обработки фотоизображений и потокового видео. Оно включает в себя функции обнаружения и сопровождения лица, оценки качества, извлечения ключевых точек лица и кодирования их в виде уникального компактного ключа (дескриптора). Из-за своего малого размера, получаемые дескрипторы очень эффективны - поддерживают сверхбыстрый поиск в базах данных с миллиардами фотографий лиц. Благодаря этому, технология VisionLabs работает до 200 раз быстрее аналогичных решений. VisionLabs является одной из первых компаний, которая разработала и внедрила в коммерческие продукты систему идентификации и верификации лиц с использованием сверточных нейронных сетей (CNN).
2024
Использование в робособаках от «Лаборатории новых продуктов»
VisionLabs совместно с «Лабораторией новых продуктов» представила робособак с интегрированными технологиями интеллектуальной видеоаналитики. Решение прошло тестирование на строительной площадке Фонда Международного медицинского кластера (ММК) и направлено на повышение уровня безопасности труда и предотвращение нарушений техники безопасности. Об этом VisionLabs сообщила 5 декабря 2024 года. Робособака оснащена интеллектуальной системой компьютерного зрения VisionLabs LUNA. Подробнее здесь.
Совместимость с ОС «Альт»
Компании VisionLabs и «Базальт СПО» заключили соглашение о технологическом партнёрстве, направленном на разработку совместных импортонезависимых решений для корпоративного, транспортного и государственного секторов. Первым шагом сотрудничества стало комплексное тестирование и обеспечение совместимости платформы компьютерного зрения LUNA от VisionLabs с операционными системами семейства «Альт». Об этом VisionLabs сообщила 24 января 2024 года.
Продукты компаний — полностью российские разработки, их можно использовать в рамках проектов по импортозамещению для обеспечения бесперебойной работы технологической инфраструктуры. Решение, которое совместно разрабатывают «Базальт СПО» и VisionLabs, позволит создавать и разворачивать сервисы на основе компьютерного зрения в защищенной среде ОС.
![]() | "Базальт СПО" особое внимание уделяет совместимости операционных систем с отечественными инфраструктурными продуктами, такими как платформа компьютерного зрения LUNA от VisionLabs. Мы стремимся предоставить пользователям возможность построить цифровую среду полностью на отечественных продуктах, — отметила Евгения Крынина, И.о. коммерческого директора «Базальт СПО». | ![]() |
Пользователям станет доступен широкий функционал в среде ОС «Альт»: оплата в режиме Face Pay для транспортного сектора, биометрические сервисы на объектах критической инфраструктуры, сценарии коммерческих биометрических систем и многое другое.
Платформа компьютерного зрения LUNA позволяет аутентифицировать человека по лицу, а также распознать дополнительные атрибуты: пол, возраст, эмоции, элементы одежды, особенности поведения, и может применяться в рамках решений «умного города». Решения на основе LUNA PLATFORM уже используются в банковских и государственных сервисах, на промышленных предприятиях, в ритейле и телеком-секторе.
Операционные системы семейства «Альт» позволяют создавать ИТ-инфраструктуры любого масштаба. Они работают на большинстве аппаратных архитектур, в том числе — с поддержкой российских процессоров («Эльбрус», «Байкал», платы компании ЭЛВИС, ИТ-оборудование компании YADRO).
Стабильная ветка «Сизиф», проверенная на уязвимости командой «Базальт СПО», служит фундаментом для построения всех продуктов компании. Хранилище находится под юрисдикцией и на территории Российской Федерации. ОС «Альт» внедрены и поддерживаются партнёрами компании на коммерческих предприятиях и в госсекторе более чем на 1 млн компьютеров по всей России.
![]() | VisionLabs и "Базальт СПО" находятся в числе лидеров в своих областях, поэтому совместное решение компаний особенно актуально на рынке. Наше партнерство позволит клиентам эффективно использовать технологии компьютерного зрения в системах, полностью отвечающих требованиям безопасности, в том числе и законодательным, — рассказал Илья Романов, коммерческий директор VisionLabs.
| ![]() |
2023
Совместимость с Astra Linux Special Edition
Компания VisionLabs и «Группа Астра» завершили комплексное тестирование продуктов в рамках программы технологического партнерства с разработчиками ПО и производителями оборудования Ready For Astra. Об этом VisionLabs сообщила 11 декабря 2023 года.
В результате проведенных испытаний подтверждена совместимость актуальной версии платформы компьютерного зрения LUNA с операционной системой Astra Linux Special Edition. Корректность работы программного обеспечения в защищенной среде ОС официально подтверждена сертификатом, гарантирующим работоспособность совместных решений.
Платформа компьютерного зрения LUNA позволяет верифицировать и идентифицировать личность человека, а также определять его эмоции, пол, возраст, элементы поведения и атрибуты одежды. Использующиеся в продукте алгоритмы полностью разработаны командой VisionLabs и признаны одними из самых точных и быстрых в мире. LUNA PLATFORM используется во всех сферах умного города: банковские и государственные сервисы, оплата по лицу, мультикамерный трекинг для построения тепловых карт и др.
Astra Linux — сертифицированная отечественная операционная система со встроенными запатентованными средствами защиты информации для стабильной и безопасной работы ИТ-инфраструктур любого масштаба. ОС позволяет обрабатывать информацию ограниченного доступа: от персональных данных до государственной тайны «особой важности».
Оба решения включены в «Реестр российского программного обеспечения» Минцифры РФ и отвечают отраслевым стандартам импортозамещения. Совместимость LUNA PLATFORM с операционной системой Astra Linux позволит использовать совместные решения компаний для государственных сервисов и на объектах критической информационной инфраструктуры. Ещё одно направление сотрудничества VisionLabs и «Группы Астра» — реализация сценариев применения биометрии в рамках коммерческих биометрических систем, среди которых контроль и управление доступом, авторизация в личном кабинете и др.
В основе решения VisionLabs для ускоренной регистрации участников мероприятий
Компания VisionLabs 6 июля 2023 года сообщила о разработке решения для ускоренной регистрации участников мероприятий. Биометрическая идентификация станет альтернативой проверке по спискам и предъявлению распечатанных бейджей, что сократит время на регистрацию и повысит безопасность. Также решение дает возможность автоматически получать аналитику посещаемости события.
Решение реализовано на базе биометрической платформы LUNA от VisionLabs. Подробнее здесь.
2022
В основе комплекса решений VisionLabs для медучреждений
26 декабря 2022 года компания VisionLabs представила комплекс решений для медицинских учреждений на основе компьютерного зрения.
Как уточнили TAdviser в VisionLabs, в комплекс для медучреждений вошли уже существующие решения, которые были доработаны с учетом специфики отрасли. В основе комплекса лежат флагманские продукты VisionLabs – платформа компьютерного зрения LUNA и система интеллектуальной видеоаналитики для распознавания транспорта LUNA CARS. Решения уже внедрены более чем в 15 клиниках и медицинских центрах по всей России. Подробнее здесь.
В основе решения для доступа к горнолыжному подъемнику по лицу Face Pass
Компании VisionLabs и группа компаний «ДатаКрат» представили решение, которое обеспечивает пропуск на горнолыжную трассу по биометрии лица. Face Pass станет альтернативой традиционного ски-пасса, а также оплаты проезда на подъемнике с помощью банковской карты или телефона. Данный сервис распознает человека даже в балаклаве и с горнолыжной маской. Об этом сообщила компания VisionLabs 8 ноября 2022 года. В основе FacePass – платежно-пропускная система «Барс» от «ДатаКрат» и платформа компьютерного зрения LUNA PLATFORM от VisionLabs. Подробнее здесь.
В составе решения для бесконтактной диагностики респираторных заболеваний «Нейроникс»
16 мая 2022 года компания «ВижнЛабс» сообщила, что компания FlexLab интегрирует технологии компьютерного зрения VisionLabs в линейку устройств - персональных медицинских помощников, направленных на бесконтактную диагностику респираторных заболеваний и диагностику состояния здоровья при сахарном диабете. Использование распознавания лиц позволит автоматически подтверждать личность человека и отправлять результаты в его персональный профиль.
Чтобы начать диагностику, пользователю необходимо подтвердить свою личность. Для этого достаточно просто посмотреть в камеру устройства. Интегрированная в него платформа компьютерного зрения Luna распознает человека вне зависимости от качества освещения, наличия на лице маски или других дополнительных атрибутов. Подробнее здесь.
В составе сервиса для оплаты взглядом
В кассах самообслуживания Smartix станет доступна оплата взглядом — сервис от Сбера и VisionLabs на основе компьютерного зрения. Об этом Сбер сообщил 26 апреля 2022 года. Подробнее здесь.
В составе ИИ решения по биометрическому контролю доступа
Компании VisionLabs и «Итриум» представили интеллектуальное решение по биометрическому контролю доступа, отвечающее всем стандартам импортозамещения. Решение поможет дополнить функциональность систем комплексной безопасности для крупных корпораций, которым особенно важны кроссплатформенность и быстрая масштабируемость технологий. Об этом 21 апреля 2022 года сообщила компания VisionLabs.
Для идентификации по биометрии лица в систему встроена платформа компьютерного зрения Luna от VisionLabs. Она обеспечивает точное и быстрое распознавание человека вне зависимости от наличия маски, очков, головных уборов и других атрибутов. Весь процесс занимает доли секунды. Также в решение встроены алгоритмы liveness от VisionLabs, которые создают защиту от подмены изображения. Подробнее здесь.
Включение в Единый реестр российских программ
Более пятнадцати продуктов VisionLabs включены в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Об этом разработчик сообщил 22 февраля 2022 года. Теперь комплексные решения на основе компьютерного зрения доступны для компаний, которые в рамках программы импортозамещения ориентируются на технологии российского производства.
Включение продуктов VisionLabs в реестр позволит закупать их по меньшей цене за счет освобождения от уплаты НДС. Кроме того, заказчики смогут рассчитывать на налоговые вычеты и льготные условия кредитования, предусмотренные в рамках второго пакета мер поддержки ИТ-отрасли и находящиеся в стадии разработки.
В реестр отечественного ПО вошли последние версии флагманских продуктов VisionLabs — LUNA PLATFORM и LUNA SDK. В их основе human-centric технологии компьютерного зрения, которые позволяют распознать не только человека, но и его атрибуты — например, силуэт, жесты, элементы поведения. Также в перечень российских программ вошли разработанные в 2021 году отраслевые решения VisionLabs, которые позволяют использовать распознавание образов в системах контроля доступа, бесконтактной термометрии и оплаты по лицу.
Ещё один продукт, который был добавлен в реестр отечественного ПО, — система интеллектуальной видеоаналитики для распознавания транспорта LUNA CARS. Она может определять основные атрибуты транспортного средства — государственный номер, марку, модель, цвет, тип и категорию автомобиля, а также автоматизировать ведение журнала событий, мониторинг дорожно-транспортной ситуации и управление трафиком.
Все решения VisionLabs — полностью российская разработка, так как основаны на собственных алгоритмах компании. Они совместимы с продуктами ведущих отечественных вендоров и не требуют дорогостоящих дополнительных аппаратных ресурсов на стороне заказчика за счет высокой оптимизации архитектуры нейронных сетей.
Совместимость с «Ред ОС»
В результате испытаний подтверждена совместимость продуктов на базе технологий компьютерного зрения LUNA Platform и LUNA SDK от VisionLabs с операционной системой РЕД ОС от РЕД СОФТ. Полное соответствие политике импортозамещения допускает использование совместного решения в государственном секторе, в том числе в субъектах критической информационной инфраструктуры. Об этом компания VisionLabs сообщила 14 февраля 2022 года.
Также с РЕД ОС совместим набор готовых библиотек и нейронных сетей для распознавания лиц и анализа изображений LUNA SDK от VisionLabs. За счет этого компании, использующие только данную операционную систему, смогут самостоятельно разработать и добавить необходимые функции видеоаналитики в собственные сервисы и продукты.
![]() | Помимо разработки собственных продуктов и реализации проектов в интересах российского госсектора, РЕД СОФТ активно взаимодействует с партнерами, расширяя экосистему РЕД ОС. Совместное импортонезависимое решение РЕД СОФТ и VisionLabs, например, нацелено на обеспечение контроля и безопасности доступа с помощью технологий распознавания лиц. Такое решение может быть внедрено повсеместно, в том числе на объектах КИИ, – прокомментировал Рустам Рустамов, заместитель генерального директора РЕД СОФТ. | ![]() |
![]() | В основе продуктов VisionLabs – российские технологии, отвечающие отраслевым стандартам импортозамещения. Поэтому наше партнерство с компанией «РЕД СОФТ» сфокусировано на том, чтобы предоставить возможность стратегически значимым организациям использовать компьютерное зрение в рамках полностью отечественных систем. Это не только позволит компаниям использовать наши готовые решения в среде РЕД ОС, но и разрабатывать собственные сценарии – от простой аутентификации до сложных сервисов с распознаванием силуэтов, жестов, поз и других human-centric атрибутов, – рассказал Илья Романов, коммерческий директор VisionLabs. | ![]() |
Cоздание технологии быстрой идентификации лиц для работы с многомиллионными БД
7 февраля 2022 года компания VisionLabs сообщила, что разработала набор дополнительных модулей и сервисов платформы компьютерного зрения VisionLabs LUNA, который ускоряет процесс распознавания на больших базах данных с сохранением точности поиска. Особенно рост эффективности системы заметен на базах от 10 млн человек.
В большинстве случаев процесс идентификации происходит следующим образом: система получает фотографию, преобразовывает её в биометрический шаблон и сравнивает с каждым элементом в базе данных, чтобы найти совпадение: 10 млн лиц в базе – 10 млн сравнений для одного запроса.
По информации компании, большинство алгоритмов других вендоров имеют линейную зависимость длительности поиска от размера базы – например, при увеличении размера базы в 4 раза они ищут в 4 раза дольше. При использовании технологий VisionLabs эта зависимость логарифмическая. Согласно тестированию NIST, поиск по базе в 3 млн человек занимает 36 мс, а по базе с 12 млн — 43 мс.
Это стало возможным за счет программного обеспечения Index. Оно строит дополнительную структуру с информацией о расположении дескрипторов в базе, позволяющую исключать из рассмотрения в процессе поиска слишком непохожие лица на пришедший запрос. Это уменьшает количество сравнений в несколько десятков раз, значительно сокращая время распознавания.
Представленное решение также помогает снизить необходимое количество вычислительных мощностей, а значит – сократить расходы на эксплуатацию системы распознавания лиц в части аппаратных ресурсов и сопутствующих расходов на их поддержку. ПО Index уже используется в биометрической платформе «Сбербанка», которая является одной из достаточно крупных в Европе. Возможность обеспечить идентификацию или верификацию по лицу за доли секунды повышает качество обслуживания во всех клиентских каналах. Протестировать и внедрить данную технологию помогли специалисты центра компетенций дивизиона «Биометрия». Интеграция решения в существующую платформу была проведена в кратчайшие сроки – в течение одного квартала.
![]() | «При работе стандартных алгоритмов распознавания лиц с большими базами распознавание может занимать до нескольких секунд – для пользователей это достаточно долго, так как сервисы должны работать в режиме реального времени. Например, человек захотел оплатить проезд в метро по лицу. Подошел к турникету, посмотрел в камеру, и ему 2-3 секунды приходится ждать ответа. За это время за ним может образоваться очередь, а теперь представьте такая задержка с каждым пассажиром. Поэтому наша команда исследователей и разработчиков оптимизировала этот подход и внедрила технологию индексированного поиска, которая позволяет идентифицировать человека за доли секунды даже при многомиллионной базе», - рассказал Сергей Миляев, руководитель исследовательских проектов. | ![]() |
Интеграция с терминалом контроля доступа BioSmart Quasar
2 февраля 2022 года компания Biosmart сообщила, что терминалы контроля доступа BioSmart Quasar теперь поддерживают идентификацию по лицу с помощью технологий VisionLabs, одного из мировых производителей в области компьютерного зрения. Точность идентификации достигается вне зависимости от уровня освещенности помещения дополнительных атрибутов - масок, очков и головных уборов. Совместное решение компаний отвечает актуальным отраслевым требованиям по импортозамещению. Подробнее здесь.
2021
В составе решения для навигации клиентов банка
17 декабря 2021 года компания VisionLabs сообщила, что совместно с Q-Systems создали решение для умной навигации клиента. Умная навигация реализуется на основе платформы видеоаналитики VisionLabs Luna, системы управления потоком посетителей Orchestra и интеграции с CRM-системой банка. Подробнее здесь.
Внедрение в платформу «Финуслуги»
Платформа Финуслуги Московской биржи внедрит систему распознавания лиц Luna Platform компании VisionLabs в процесс идентификации клиентов. Применение технологий проверки данных повысит качество и скорость обслуживания клиентов платформы. Об этом 16 ноября 2021 года сообщила компания VisionLabs. Подробнее здесь.
План добавления технологии распознавания лиц VisionLabs в экосистему BIMData
6 августа 2021 года компания VisionLabs, один из представителей в области компьютерного зрения и машинного обучения, и цифровая экосистема для строительства BIMDATA объявили о старте технологического партнерства. Компании объединили усилия для создания решения, позволяющего увеличить контроль за реализацией строительных проектов, персоналом и динамикой работ. Подробнее здесь.
Внедрение в разработки Gaskar Group
4 марта 2021 года один из ИТ-интеграторов в сфере строительства и недвижимости GASKAR GROUP сообщил о внедрении в свои разработки технологии компьютерного зрения от VisionLabs. Подробнее здесь.
Интеграция с IoT-платформой InOne
27 января 2021 года ГКС сообщила о том, что интеграционная IoT-платформа InOne, разработанная компанией HeadPoint, адаптирована для работы в территориально распределенных структурах.
Для расширения возможностей мониторинга в InOne добавлен функционал LUNA PLATFORM от VisionLabs – распознавание и анализ лиц при помощи нейронных сетей. Подробнее здесь.
Интеграция с "Экзамус"
Компании VisionLabs и «Электронные платформы», резиденты Кластера информационных технологий Фонда «Сколково», разработали продукт на основе компьютерного зрения LUNA Exam. Он включает в себя систему мониторинга Examus и биометрическую верификацию при прохождении экзамена или тестирования на основе алгоритмов распознавания и анализа лиц VisionLabs. Об этом 25 января 2021 года сообщил Фонд «Сколково». Подробнее здесь.
2020
Получение сертификата МВД
Биометрическая платформа LUNA VisionLabs получила сертификат МВД, который позволяет использовать технологию компании в проектах по транспортной безопасности – на железнодорожных вокзалах, в морских и речных портах, автовокзалах и аэропортах. Об этом разработчик сообщил 8 октября 2020 года.
Тесты для сертификации продукта проводили специалисты ведомства. Полученный документ подтверждает соответствие LUNA Platform постановлению Правительства РФ № 969 в части требований к функциональным свойствам технических средств видеонаблюдения на транспорте. Они касаются таких пунктов, как обеспечение видеоверификации, визуального контроля, программирования режимов работы, определения значимых параметров детектируемых ситуаций (характер, место, направление движения объектов) и др.
![]() | Для современного города транспортная инфраструктура – важный аспект развития. Увеличение нагрузки на пересадочные узлы несомненно требует и соответствующего повышения уровня безопасности. Продукты на основе компьютерного зрения позволяют обеспечить мониторинг ситуации и использовать превентивные меры защиты, что особенно важно для многолюдных мест. В рамках «Безопасного города» LUNA Platform на октябрь 2020 года уже является частью мультивендорного решения городского видеонаблюдения в Москве. Система используется для повышения безопасности жителей, контроля за содержанием городских территорий и показала свою эффективность, - отметил Дмитрий Марков, генеральный директор компании VisionLabs. | ![]() |
Платформа компьютерного зрения и видеоаналитики LUNA компании VisionLabs может верифицировать и идентифицировать личность человека, а также определять его эмоции, пол, возраст, элементы поведения и атрибуты одежды. Применение LUNA Platform возможно во всех сферах «умного» города, она используется в проектах на общественном транспорте, социально значимых и промышленных объектах, в банковских и государственных учреждениях, ритейле.
Российская технология распознавания лиц второй год подряд признается лучшей в мире
VisionLabs (входит в экосистему Сбербанка) — компания в области создания систем компьютерного зрения и машинного обучения — заняла первое место на международном конкурсе ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge на конференции CVPR 2020 — главного ежегодного мероприятия по компьютерному зрению. Компания побеждает второй год подряд. Всего в конкурсе было более 340 участников — компаний и научных команд из разных стран, включая такие, как Intel, Hisign и др. Об этом 13 марта 2020 года сообщил Сбербанк.
Команда VisionLabs представила на конкурсе технологию Liveness, которая в два раза превзошла результаты ближайшего конкурента. Основная задача конкурса заключалась в проверке того, что перед камерой распознается лицо реального человека, а не фейк в виде распечатанной фотографии, видео или манекена. В 2020 году организаторы усложнили условия проведения конкурса по сравнению с прошлым: соревнование проходило по выявлению атак Liveness по трем базам фотографий с представителями разных рас, обучение проходило на одной базе, а тестировалось на двух остальных. Алгоритмы участников оценивались на атаках, которых не было в обучении и которые критичны в различных сферах применения распознавания лиц, в первую очередь в финансовой области. Алгоритмам участников необходимо было определить, живой человек перед камерой или изображение с телефона, планшета, 3d-маска.
Результаты соревнования подводили по следующим метрикам:
- APCER — процент невыявленных атак, где алгоритмы участников правильно определили атаку как реального человека;
- BPCER — процент неправильно выявленных людей, где алгоритмы участников определили на реальных людях, что это фейк;
- ACER — средний показатель APCER и BPCER, по которому оценивались алгоритмы участников.
По результатам соревнования компания VisionLabs заняла первое место, обогнав других участников в два раза.
![]() | Мы рады подтвердить свой высокий статус в компьютерном зрении на международном конкурсе CVPR. В 2020 году в конкурсе принял участие ряд корпораций с действительно сильными разработками в области компьютерного зрения и машинного обучения. Поэтому победа приятна вдвойне, и мы в VisionLabs очень гордимся, что уважаемые эксперты второй год подряд признают наш продукт наиболее точным и эффективным. Мы постоянно улучшаем качество существующих продуктов и создаем новые на базе собственных алгоритмов. Применение наших коробочных продуктов в различных сферах бизнеса обеспечивают максимально оперативные и безопасные бизнес-процессы, повышение лояльности клиентов и качество предоставляемых услуг, отметил Александр Ханин, сооснователь, Председатель совета директоров VisionLabs
| ![]() |
2019
Интеграция с Yandex Signal Q1
5 августа 2019 года компания VisionLabs сообщила, что алгоритмы анализа лиц VisionLabs стали частью системы мониторинга усталости и внимания водителей, которую намерен запустить Яндекс.Такси после пилотного тестирования на нескольких тысячах автомобилей. Система способна оценить состояние водителя, после чего он в случае необходимости получает предупреждающий сигнал или ограничение доступа к заказам сервиса. Нейросеть Яндекса научилась распознавать усталость водителей, а технологии VisionLabs помогли делать это в движении. Подробнее здесь.
Российская технология распознавания лиц признана лучшей в мире
VisionLabs, (входит в экосистему Сбербанка), компания в области создания систем компьютерного зрения и машинного обучения, второй раз подряд завоевала первое место в тестировании алгоритмов распознавания лиц Национального института стандартов и технологий США (NIST). Об этом TAdviser сообщили представители VisionLabs 4 июля 2019 года.
Технология VisionLabs заняла первое место в категории Mugshot и вошла в топ-3 категории Visa. Скорость распознавания алгоритма VisionLabs в два раза выше, чем у остальных участников с аналогичными решениями.
В категории Mugshot (фотопортрет преступника, где освещение и фон вариативны, а качество изображения может быть плохим) : распознавание лиц тестируется на базе, содержащей более 1 миллиона фотографий людей. Особенность и сложность базы в том, что в ней присутствуют фотографии одного и того же человека со значительной разницей в возрасте. Алгоритм VisionLabs распознает правильно 99.6%, при доле ошибочных срабатываний 0.001%.
Отдельно в категории Mugshot прошел тест, в котором задача распознать людей по фотографиям, сделанным с разницей в 14 лет. В этом тесте VisionLabs заняла первое место (99.5%, при доле ошибочных срабатываний 0.001%) c самым устойчивым к возрастным изменениям алгоритмом распознавания лиц.
В категории Visa распознавание происходит на студийных фотографиях в хорошем освещении на белом фоне. База для распознавания составляет несколько сотен тысяч фотографий людей. Главная сложность базы в том, что в ней представлены люди из более чем ста стран. В тестировании алгоритм VisionLabs правильно распознал 99.5% при доле ошибочных срабатываний 0.0001%, что стало вторым результатом среди всех производителей.
![]() | Мы в VisionLabs очень гордимся тем, что наш алгоритм в очередной раз признан наиболее точным и эффективным. Мы стараемся постоянно совершенствовать наши разработки для предоставления самого высокого качества технологий клиентам. С помощью наших решений клиенты в различных сферах бизнеса обеспечивают максимально оперативные и безопасные рабочие процессы, повышая лояльность своих клиентов и качество предоставляемых услуг, отметил Александр Ханин, генеральный директор VisionLabs
| ![]() |
Таблица показывает наиболее эффективные алгоритмы 1:1, измеренные по частоте несовпадений (FNMR) в нескольких различных наборах данных.
В апреле 2019 года VisionLabs заняла первые места в категориях Mugshot, а также вошла в тройку лидеров в срезе Visa. Алгоритмы VisionLabs показали хороший уровень точности, а также скорость в 2,5 раза быстрее всех основных конкурентов.
NIST начал оценку технологий распознавания лиц в феврале 2017 года. Тестирование FRVT 1:1 соответствует сценарию подтверждения личности человека путем верификации по фотографии. Исследование в том числе призвано помочь Министерству торговли США выявить лучших мировых поставщиков подобных программных решений.
В марте 2019 года компания VisionLabs заняла первое место на крупнейшем международном конкурсе ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge от конференции CVPR 2019, главного ежегодного мероприятия по компьютерному зрению. Команда VisionLabs представила на конкурсе технологию Liveness, которая в 1,5 раза превзошла результаты участника, занявшего второе место. Всего в финальном этапе принимало участие 25 команд из разных стран.
Анонс ID.Abonent с применением технологий ABBYY и VisionLabs
20 июня 2019 компания ABBYY сообщила о разработанном компанией GoldenSIM в партнерстве с ABBYY и VisionLabs мобильном приложении ID.Abonent, которое позволяет удаленно регистрировать SIM-карты в сети операторов связи. Решение с применением технологий ABBYY и VisionLabs на лету распознает паспортные данные, подтверждает личность пользователя и отправляет информацию о новом клиенте оператору. Через несколько минут новый номер зарегистрирован в сети, и им уже можно пользоваться. Подробнее здесь.
Интеграция с timebook workforce management
21 февраля 2019 года в Фонде «Сколково» сообщили, что резиденты ИТ-кластера Фонда - компании timebook и VisionLabs заключили стратегическое соглашение. В результате партнерства платформа по распознаванию лиц LUNA от VisionLabs дополнит флагманский продукт timebook, предназначенный для комплексного управления персоналом розничных сетей. Подробнее здесь.
2018: Работа в качестве плагина на платформе Nvidia Drive IX
15 октября 2018 года компания Visionlabs анонсировала внедрение функции распознавания лиц внутри и снаружи автомобиля в платформу Nvidia Drive. По информации компании, эта технология заменит собой ключи, обеспечит «умный» и безопасный доступ к автомобилю, персонализацию, контроль за состоянием водителя. Подробнее здесь.
2017
Аудит процесса обработки персональных данных
Компания VisionLabs провела обследование своего программного комплекса в НПО «Эшелон» с целью определения перечня обрабатываемых персональных данных. Экспертиза показала, что системы VisionLabs не предусматривают обработки персональных данных субъектов.
Обследование прошли программный комплекс LUNA, облачный сервис LUNA Cloud, а также набор библиотек LUNA SDK, программного обеспечения FaceStream, библиотеки PhotoMaker.
Взаимодействие уровней ПО и передачи информационных потоков VisionLabs подразумевает 5 этапов, ни на одном из которых не ведется обработка персональных данных. Сначала изображение, либо видеопоток проходит предварительную обработку и попадает в middle-end систему в виде трансформированного изображения лица человека. Middle-end система передает изображение вместе с запросом на извлечение дескриптора на сервер back-end, использующий LUNA SDK. Далее back-end система обрабатывает полученное изображение, извлекает дескриптор и направляет идентификатор дескриптора обратно в middle-end систему. Затем middle-end система направляет идентификатор дескриптора вместе с запросом на поиск на сервер back-end, где она находит дескриптор по его идентификатору и сопоставляет его с дескрипторами, сохраненными в базе данных LUNA. После чего направляет middle-end системе идентификаторы наиболее похожих дескрипторов и степень их похожести.
Фактически по утверждению разработчика, технологии VisionLabs не подразумевают физическое хранение фотографии, фото нужно лишь на первом этапе. Далее оно преобразуется в дескриптор (числовое значение), и дальнейшая работа осуществляется именно с ним. Восстановить первоначальное изображение из дескриптора невозможно.
Сбор половозрастных данных для маркетинговой аналитики в оффлайн ритейле
Также летом 2017 года компания запустила решение, позволяющее собирать половозрастные данные для маркетинговой аналитики в оффлайн ритейле. Система позволяет давать вероятностную оценку пола и возраста клиентов в видеопотоке. Такие данные обрабатываются обезличено, без участия персональных данных. После анализа эти данные возвращаются системой в виде числового значения. Их невозможно отнести к персональным данным, так как они не позволяют однозначно идентифицировать конкретного человека.
VisionLabs и Smart Engines представили совместное решение класса KYC
Компании VisionLabs и Smart Engines, российские разработчики технологий обработки и распознавания изображений, 7 июля 2017 года представили новое решение класса Know your customer (KYC), предназначенное для верификации новых банковских клиентов, пришедших по digital-каналам без посещения офиса.
В целом новинка представляет собой SDK для внедрения на мобильные устройства и ПК. Распознавание лиц осуществляется на базе платформы VisionLabs LUNA, которая позволяет в режиме реального времени идентифицировать и верифицировать лица. Для распознавания документов применяется технология Smart IDReader от Smart Engines, в которой реализована возможность распознавания паспорта РФ не только на изображениях, но и в видеопотоке на мобильных телефонах в режиме on-device.
С точки зрения архитектуры технология представляет собой набор программных библиотек для встраивания в ИТ-инфраструктуру заказчика и поддерживает Linux, Windows, iOS, Android. Функционально решение обеспечивает удаленное обслуживание клиентов через мобильное приложение и личный кабинет в браузере.
Совместное решение VisionLabs и Smart Engines позволит распознать текстовые данные документов на мобильных устройствах и в браузере и сравнить фотографии на документах с «селфи» клиентов. В свою очередь, это поможет банкам снизить свои риски при дистанционном банковском обслуживании при открытии счетов и принятии решений о выдаче кредитов.
Согласно заявлению разработчиков, алгоритмы VisionLabs устойчивы к возрастным изменениям, бородам, очкам, яркому макияжу, показывают высокую достоверность распознавания даже при слабом освещении и работе с самым простым оборудованием (камеры от 0,3Мп), позволяют с одинаково высокой точностью распознавать как черно-белые, так и цветные изображения.
Новинка ориентирована на использование в банках, микрофинансовых организациях, страховых компаниях и других проектах, которым требуется удаленная проверка клиентов перед оказанием услуг. Технология также может применяться в симкоматах — устройствах для выдачи SIM-карт и обслуживания абонентов сотовых операторов. На данный момент симкомат может работать только при участии сотрудника колл-центра, который удаленно сравнивает фото человека с фото в паспорте.
«Говоря о распознавании фотоизображений на документах, хочу сказать, что процесс верификации осложняется, в первую очередь, наличием на большинстве фотоизображений голографической защиты, которая при сканировании документа может искажать данные для распознавания. Технология, которую мы создали совместно с партнером Smart Engines, позволит распознавать такие изображения и является комплексным решением, не требующим покупки дополнительного оборудования или сложной интеграции», — утверждает генеральный директор VisionLabs Александр Ханин.
С точки зрения рынка продукт не имеет географических ограничений по использованию. Для работы на российском рынке технология позволяет производить обработку паспорта гражданина РФ, всех действующих видов водительских удостоверений, заграничного паспорта, а также СНИЛС, СТС и банковских карт. Система также поддерживает широкий класс национальных документов США, Великобритании, Германии, Италии, Испании, Израиля, Китая, Индии, Японии, Казахстана и других стран мира.
Модель распространения продукта — продажа лицензии, стоимость которой определяется количеством проверок.
Принцип работы
Для верификации клиента в личном кабинете в интернет-банке, ему необходимо отправить на сервер «селфи» и отсканированный или сфотографированный документ. На загруженном изображении документа система распознает текстовые данные, которые автоматически вносятся в заявление/анкету, находит фото клиента и сравнивает его с загруженным пользователем «селфи».
В мобильном приложении клиенту предлагается сфотографировать себя и «показать» системе документ, а она распознает его в видеопотоке. При этом процесс распознавания, включая работу алгоритмов межкадровой интеграции, выполняется на самом устройстве в режиме on-device, а на сервер заказчика отправляются «селфи», фото из документа и текстовый файл с извлеченными данными. Сравнение лиц на изображениях осуществляется на сервере.
Банк также может сверить фотоизображение клиента по своей или межбанковской базе данных через бюро кредитных историй на предмет соответствия данных клиента и фотографии, которая есть в паспорте. Сравнение лиц на изображениях осуществляется уже на сервере.
2015
В 2015 году VisionLabs и SAP Labs СНГ объявили об интеграции технологии VisionLabs с платформой SAP HANA.
Смотрите также
- Национальная биометрическая платформа (НБП)
- Технологии биометрической идентификации
- Биометрия и пограничный контроль
- IDensic
- Sonda RTI
- Cognitive Passport
- Биометрическая идентификация
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)