Технология идентификации VisionLabs для работы с большими базами данных

Компания VisionLabs анонсировала набор дополнительных модулей и сервисов платформы компьютерного зрения VisionLabs LUNA, который ускоряет процесс распознавания на больших базах данных с сохранением точности поиска. Рост эффективности системы особенно заметен на базах от 10 млн человек.

Как поясняют в компании, в большинстве случаев процесс идентификации происходит следующим образом: система получает фотографию, преобразует ее в биометрический шаблон и сравнивает с каждым элементом в базе данных, чтобы найти совпадение: 10 млн лиц в базе – это 10 млн сравнений для одного запроса. Таким образом, для большинства алгоритмов других вендоров длительности поиска линейно зависит от размера базы, например, при увеличении размера базы в 4 раза поиск идет в 4 раза дольше.

При использовании технологий VisionLabs эта зависимость логарифмическая: согласно данным тестирования NIST, поиск по базе в 3 млн человек занимает 36 мс, а по базе с 12 млн – 43 мс. Это стало возможным за счет нового ПО Index. Оно строит дополнительную структуру с информацией о расположении дескрипторов в базе, позволяющую в процессе поиска исключать из рассмотрения лица, слишком непохожие на пришедший запрос. Это уменьшает количество сравнений в несколько десятков раз, сокращая время распознавания.

Новое решение также помогает снизить необходимое количество вычислительных мощностей, тем самым сократив расходы на эксплуатацию системы распознавания лиц в части аппаратных ресурсов и сопутствующих расходов на их поддержку.

Высокая скорость распознавания лиц с большими базами важна для пользовательских сервисов, которые должны работать в режиме реального времени. Как комментируют в VisionLabs, при работе стандартных алгоритмов распознавание может занимать до нескольких секунд – для пользователей это очень долго. Например, если человек хочет оплатить проезд в метро по лицу, ему приходится 2-3 секунды ждать ответа, за это время за ним образуется очередь, и такая задержка происходит с каждым пассажиром. Команда исследователей и разработчиков VisionLabs улучшила этот подход, внедрив технологию индексированного поиска, которая позволяет идентифицировать человека за доли секунды даже при многомиллионной базе.