Для мільйонів людей у всьому світі пандемія Covid-19 змінила сприйняття навколишнього світу. Вірус став загрозою, яку неможливо було ні побачити, ні контролювати. Надію дали медичні маски, що стали обов’язковими в більшості країн.
Здавалося, що носіння захисних масок зведе нанівець ефективність технології розпізнавання облич. На початку пандемії деякі експерти прогнозували, що Face Recognition кане в небуття. Але життя виявилося складнішим і цікавішим за будь-які пророцтва. У підсумку пандемія не лише підвищила попит на технологію, а й надала потужного імпульсу її розвитку. Сьогодні фахівці стверджують, що завдяки Covid-19 технологія розпізнавання облич стала набагато розумнішою й ефективнішою.
Коли у 2019 році COVID-19 почав поширюватися світом і уряди зобов’язали населення дотримуватися суворих карантинних правил, багато хто вважав, що технологія розпізнавання облич не впорається з викликом. Громадяни мали скрізь носити маски, а бізнесу довелося контролювати соціальну дистанцію, наявність масок у відвідувачів у торгових, офісних та інфраструктурних приміщеннях, обмежувати кількість людей і міряти температуру.
Це вимагало нових методів спостереження й аналізу — передусім необхідності навчити систему розпізнавати людей у масках.
Як відомо, алгоритми Face Recognition базуються на трьох «китах»:
- Виявлення обличчя у кадрі.
- Атрибуція– створення біометричного шаблону (захоплення обличчя) — визначення вузлових точок і вимірювання відстаней та кутів між ними.
- Ідентифікація обличчя в базі даних.
Однак захисна маска закривала вузлові точки, не дозволяючи відеоаналітиці отримати потрібний обсяг даних. Через це на початку пандемії майже всі системи розпізнавання почали втрачати у точності. Алгоритми погано справлялися, коли маска була одягнена правильно — закривала і рот, і ніс. Ситуація погіршувалася, коли людина одягала капюшон чи шапку — точність могла падати відразу наполовину.
Розробники, усвідомивши новий попит, одразу взялися за вдосконалення систем відеоаналітики: створювали потужніші процесори, інтегрували аналітику з big data, нарощували обчислювальні ресурси та покращували самонавчання нейромереж. А головне — навчили ШІ працювати з неякісним зображенням і атрибутувати об’єкт за меншим обсягом даних.
Фахівці IncoreSoft працювали над цим і знайшли способи зробити VEZHA Face Recognition максимально точним.
Сьогодні VEZHA Face Recognition — це система виявлення та ідентифікації облич:
- З точністю ідентифікації — до 98%.
- Висока швидкість атрибуції — лише 0,1% часу на пошук людини в базі з 1 млн записів.
- З можливістю визначати стать, вік, расу та емоції людини.
І все це — навіть за повороту голови, а також якщо людина носить окуляри, бороду, маску чи головний убір.
Переконатися в цьому можна, переглянувши відео, що демонструє роботу VEZHA Face Recognition та умови, за яких система визначає людей і з якою точністю.