Российская компания N-Tech.Lab заняла первое место па чемпионате The MegaFace Benchmark по распознаванию лиц со своей разработкой, обойдя 100 претендентов, в том числе и Google. Участникам конкурса предлагалось идентифицировать изображения людей из двух коллекций в большой базе фотографий. Первая коллекция состояла из 100 000 изображений людей примерно одного возраста, вторая насчитывала 900 человек разного возраста. Поиск проводился в базе из 1 миллиона изображений. По итогам решение N-Tech.Lab оказалось наиболее точным, точность распознавания более 73,3%. Второе место осталось за разработкой Facenet от Google, третье — за разработкой Пекинского университета.
Важным преимуществом алгоритма N-Tech.Lab являются относительно невысокие требования к мощностям компьютеров. Для обучения алгоритма компания использовала два ПК на базе 4 графических процессоров NVIDIA GeForce GTX 980 и один ПК на базе 4х карт NVIDIA GeForce GTX Titan Black. N-Tech.Lab использовала для обучения нейронных сетей NVIDIA cuDNN 3 — актуальную версию GPU-ускоренной библиотеки математических операций для глубоких нейронных сетей, которую разработчики встраивают во фреймворки машинного обучения высокого уровня. Библиотека обеспечивает высокую производительность и низкую нагрузку на память. Простота использования позволяет разработчикам сконцентрироваться на проектировании и реализации моделей нейронных сетей, а не на подстройке производительности, при этом они получают максимально высокую производительность параллельных вычислений.
«С помощью больших вычислительных систем на базе GPU мы сможем сделать наш алгоритм еще более эффективным и достичь еще большей точности распознавания. Уже сейчас точность нашего алгоритма намного выше точности распознавания человеком. Например, при работе с базами объемом до 10 тысяч фотографий средняя точность распознавания человеком составляет 25%, наш алгоритм дает точность 90%. После того как нейронная сеть обучена, на одном GPU она способна обрабатывать до 100 фотографий в секунду, этого достаточно для решения большинства практических задач», — отмечает основатель N-tech.Lab Артём Кухаренко.
N-Tech.Lab намерена совершенствовать созданный компанией алгоритм, в том числе и за счет расширения сотрудничества с NVIDIA. N-tech.Lab также активно работает над созданием на базе своего алгоритма новых сервисов. Компания готовится запустить несколько коммерческих продуктов с использованием созданного решения. Один из них — сервис знакомств, позволяющий искать людей с внешностью определенного типа. Пользователь сервиса сможет загрузить фотографию понравившегося человека и найти его или похожих на него людей в соцсетях.
Другая сфера применения разработанной технологии — адресная реклама в ритейле. Алгоритм может анализировать записи с камер наблюдения в интернет-магазинах и искать посетителей в социальных сетях. После этого потенциальному покупателю можно направлять адресную рекламу.
Также решение N-tech.Lab может использоваться в новых моделях смартфонов для создания приложений, обеспечивающих авторизацию пользователя по фотографии. Подобный алгоритм может анализировать записи с камер, вмонтированных в банкоматы и установленных в отделениях банков для отслеживания потенциальных мошенников и оперативного оповещения об опасности.
Еще одна возможная сфера применения — решения в области безопасности. Сейчас камеры наблюдения устанавливаются практически во всех общественных местах — в метро, торговых центрах, на улицах, вокзалах и аэропортах. Основная сложность в подобных решениях — быстро выделять лица, отмеченные в базе данных из постоянного потока людей. Созданное N-Tech.Lab решение обеспечивает достаточную скорость для решения задач по обеспечению безопасности практически любой сложности.