Революция в алгоритмах нейронных сетей, в том числе в алгоритмах распознавания лиц, кардинально изменила рынок биометрии. От узкой сферы применения с беспрецедентно крупными инвестициями, необходимыми для внедрения высококачественного аппаратного и программного обеспечения для распознавания лиц, до массового использования - биометрия прошла долгий путь.

Однако, по словам Александра Ханина, основателя и генерального директора компании VisionLabs, перед тем, как решить, к какому поставщику решений обратиться, нужно определиться с задачами и требованиями. Многие поставщики решений для распознавания лиц еще не перешли на передовые решения на основе искусственного интеллекта, и клиенты должны суметь это вовремя понять.

«Мы должны признать тот факт, что, несмотря на то, что сегодня на рынке решений для распознавания лиц присутствуют сотни игроков, не все из них предлагают актуальные биометрические системы. Существуют определенные функции, которые могут подтвердить зрелость технологии, предлагаемой поставщиком систем распознавания лиц, а также оправдать ожидания клиентов в процессе эксплуатации системы в реальных условиях,» - рассказал Ханин и назвал пять главных вопросов, которые нужно задать при покупке системы распознавания лиц.

1. Сколько точек на лице используется для распознавания?

Если ответ 10, 50, 80 или, к примеру, 90, то в решении используется алгоритм предыдущего века. Современная технология распознавания лиц не использует точки на лице для его распознавания и не измеряет расстояние между глазами: самый простой способ это определить - войти в зону наблюдения видеокамеры с закрытыми глазами - старые биометрические системы вас не заметят. То же самое касается очков - они закрывают так много точек, что их наличие приводит к сбою старых систем, в то время как алгоритмы на основе глубоких нейронных сетей работают бесперебойно.

«Помните, что такие заявления, как «в использовании глубоких нейронных сетей для распознавания лиц нет никакой необходимости», просто являются оправданием того, что компания не является специалистом в компьютерном зрении и компьютерном обучении,» - сказал Ханин. «Современные платформы распознавания лиц используют алгоритмы распознавания лиц, на 100 процентов основанные на глубоких нейронных сетях».

2. Какие алгоритмы машинного обучения вы используете?

В большинстве случаев ответом будет программное обеспечение с открытым исходным кодом - так как создать свой собственный очень сложно. Таким образом, многие компании используют в своих продуктах алгоритмы на основе технологий глубокого обучения лишь частично, так как они требуют огромной вычислительной мощности и при неправильном применении работают довольно медленно.

3. Какие видеокамеры наблюдения мне потребуются?

По словам Ханина, если на этот вопрос вам ответят, что нужно использовать специальные видеокамеры наблюдения стоимостью от 5000 до 7000 долларов - это также технология прошлого века. Современные алгоритмы распознавания лиц, основанные на глубоких нейронных сетях, подходят для использования практически с любой IP-видеокамерой наблюдения в ценовом диапазоне 400-1000 долларов.

4. Вы предоставляете локальное решение?

Хитрые поставщики систем распознавания лиц будут продавать вам систему, которая будет самообучаться в процессе эксплуатации. «Задайте себе один вопрос: знаете ли вы, каков процесс обучения алгоритмов клеточной нейронной сети?», - сказал Ханин. «Знаете ли вы, какие ресурсы для этого требуются? Поймите, это всего лишь маркетинговые уловки».

5. Предусмотрено ли тестирование решения?

Для тестирования продукции хорошего качества не потребуются месяцы. Подтверждение того, что концепция работает, займет всего несколько часов. Надежные компании не заставят вас долго ждать - вы получите отчет о результатах тестирования автоматически.

Источник www.asmag.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко.