techLab联合创始人敦促面部生物识别技术致力于解决现实问题
techLab联合创始人敦促面部生物识别技术致力于解决现实问题
发布时间：2020-07-29 作者：未知
腾佑AI人工智能持续为大家分享基于生物识别技术的人脸识别的国际资讯：NtechLab联合创始人敦促面部生物识别技术致力于解决现实问题
NtechLab研究与开发主管表示，由NtechLab开发的生物特征面部识别和视频分析系统为莫斯科的公共摄像机网络提供了令人印象深刻的功能，例如针对肤色不同和戴着口罩的人的高精度，以及通过轮廓跟踪进行连续识别。-创始人Artem Kukharenko。库卡连科在接受《生物特征更新》采访时说，然而，这些技术在商业环境中的潜力与安全和智慧城市计划的潜力一样大。
NtechLab的生物特征剪影识别功能已于今年早些时候在俄罗斯庞大的CCTV网络上直播，这为执法部门提供了一种跟踪犯罪嫌疑人的方式，该犯罪嫌疑人可通过不同摄像机的饲料进行追踪。该公司还开发了一种算法，用于分析空间中的人数以及彼此之间的距离，以支持社会隔离，以防止COVID-19传播。库克哈连科（Kukharenko）将这些新功能描述为该公司专注于应对现实生活挑战的一部分。
“我们对涉及许多视频屏幕和所谓困难场景的区域性案例很感兴趣，例如不同的面部遮挡，不同的照明条件，不同的视角（人们不看摄像机），他们只是通过它附近，”库卡连科解释说。“对我们来说，这是一个有趣的问题，因为这是现实生活中的问题。我们一直在努力提高算法的准确性，现在在这些困难的野外场景中我们处于领先地位。”
这些算法不仅必须能够处理现实生活中的场景，而且还必须足够快以处理来自摄像头网络的大量数据，并且必须足够小以使所需的硬件适合客户的预算。
“现在，我们已经优化了算法，因此我们可以在一个GPU上处理100多个摄像机，”Kukharenko说。“对于拥有数十万个需要处理的视频流的客户而言，这非常重要，整个解决方案的总拥有成本非常重要。”
购物中心是NtechLab的另一个目标市场，人口统计分析等功能可通过市场洞察力为您带来价值。根据库克哈连科的说法，大规模零售运营可能还需要一种方法来围绕交通流做出数据驱动的决策，以维护公共安全。在这种情况下，轮廓跟踪可以收集所需的信息而无需存储任何敏感的个人信息。
他说：“我们的目标是从大量视频流中提取所有信息，并对我们的算法能够提取的数据做出一些预测。”“这就是为什么我们在面部识别算法中添加了轮廓跟踪算法，年龄，性别，情感识别，并且我们还进行了汽车识别，因此我们可以跟踪视频流中可用的所有信息，并以某种智能方式对其进行处理。”
NtechLab最新的主要合作伙伴公告是，它将为俄罗斯1600余所学校提供面部识别。该系统被称为“奥威尔”，预计将在超过43,000所学校中实施，并指出应用领域的范围以及存在争议的可能性。
Kukharenko说，该公司通过与当地合作伙伴合作的政策来处理其在各个区域市场中不同的法规和数据保护法律，以确保尊重每个国家/地区的法律并正确使用该技术。这使得本地合作伙伴的质量非常重要，但是NtechLab也使用其技术来构建保留隐私功能。
库卡连科指出：“我们在产品上给予了极大的关注，以确保为客户提供隐私。”“例如，我们的软件可以安装并在客户端的服务器上运行，因此它不会留下任何外部连接，甚至可以在没有互联网的情况下运行，从而使其100％安全，而客户端可以100％安全确保信息不会在安全（边界）之外的任何地方传播。”
NtechLab积极参与面部识别的态度覆盖了俄罗斯和拉丁美洲在中东和中东地区的许多项目，并且在欧洲和美国的占有率不断提高。Kukharenko指出，公众对面部生物识别技术的接受的关键是知识，组织必须准备好解释实际发生的情况。
“如果您回顾历史，一开始人们总是对每一项新发明都有些担心。移动电话或社交网络，5G也是如此。都是一样的。”他争辩道。“人们越了解技术是如何工作的，以及该技术可以做什么，就可以减少误解，对整个社会也有好处。我们坚信技术是好的，我们知道这项技术的许多良好应用，以及在许多领域中这项技术可以做很多好事，甚至可以挽救生命。”
在不太戏剧化但仍很重要的过程中也可以感受到积极的社会影响，例如网上银行，NtechLab在该领域有多个在俄罗斯和其他地方的大型银行进行试点的项目，以及零售商品的交付。流行病已迫使零售商改善配送系统，面部识别技术是一种可以确保配送到达正确客户的技术之一。库卡连科观察到，几乎所有领域都在对业务流程进行等效的重新思考。
随着零售，银行，公共卫生和安全等系统的调整，生物识别公司将有机会证明面部识别具有永久性的功能。
库卡连科说：“我们思考并花了很多时间与我们的工程师团队一起尝试创新，以帮助解决这一危机，并且我们开发了防止病毒传播的解决方案。”“行人检测和接近检测算法是该系统的一部分，我们在多个城市中实施了该解决方案。”
NtechLab专注于系统操作员在现场所面临的问题，这意味着NtechLab致力于改进其算法，以应对困难的照明或角度，用于实时分析的大量流视频以及在不同种族之间的准确性。库卡连科说，几年前该公司在一些人口统计数据中发现了面部识别性能的问题。根据库卡连科的说法，NtechLab开发了自己的人口统计测试，然后收集了新的培训数据，以将其准确性提高到不再成为问题的程度。
他说，这种改变是不断思考如何使用算法以及在何处使用算法的结果。
“解决现实生活中的问题非常重要，如果要讨论生产系统，不仅要花时间解决一些学术问题，”库哈兰科敦促生物识别技术产业。“在某些情况下，学术问题本身很有趣，但是如果我们想在现实生活中应用某些东西，那么我们需要解决现实生活中的问题。”
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