VisionLabs Luna

Продукт
Разработчики: VisionLabs (ВижнЛабс)
Дата последнего релиза: 2022/02/22
Технологии: ИБ - Биометрическая идентификация,  Системы видеоаналитики

Содержание

Основные статьи:


В основе программного комплекса VisionLabs LUNA лежит инновационная технология распознавания образов, официально входящая в тройку лучших в мире по качеству распознавания в реальных условиях. Это подтверждено тестами на независимой базе данных University of Massachusetts - Labeled Faces in the Wild.

Решение предназначено для обработки фотоизображений и потокового видео. Оно включает в себя функции обнаружения и сопровождения лица, оценки качества, извлечения ключевых точек лица и кодирования их в виде уникального компактного ключа (дескриптора). Из-за своего малого размера, получаемые дескрипторы очень эффективны - поддерживают сверхбыстрый поиск в базах данных с миллиардами фотографий лиц. Благодаря этому, технология VisionLabs работает до 200 раз быстрее аналогичных решений. VisionLabs является одной из первых компаний, которая разработала и внедрила в коммерческие продукты систему идентификации и верификации лиц с использованием сверточных нейронных сетей (CNN).

2022

В составе решения для бесконтактной диагностики респираторных заболеваний «Нейроникс»

16 мая 2022 года компания «ВижнЛабс» сообщила, что компания FlexLab интегрирует технологии компьютерного зрения VisionLabs в линейку устройств - персональных медицинских помощников, направленных на бесконтактную диагностику респираторных заболеваний и диагностику состояния здоровья при сахарном диабете. Использование распознавания лиц позволит автоматически подтверждать личность человека и отправлять результаты в его персональный профиль.

Чтобы начать диагностику, пользователю необходимо подтвердить свою личность. Для этого достаточно просто посмотреть в камеру устройства. Интегрированная в него платформа компьютерного зрения Luna распознает человека вне зависимости от качества освещения, наличия на лице маски или других дополнительных атрибутов. Подробнее здесь.

В составе сервиса для оплаты взглядом

В кассах самообслуживания Smartix станет доступна оплата взглядом — сервис от Сбера и VisionLabs на основе компьютерного зрения. Об этом Сбер сообщил 26 апреля 2022 года. Подробнее здесь.

В составе ИИ решения по биометрическому контролю доступа

Компании VisionLabs и «Итриум» представили интеллектуальное решение по биометрическому контролю доступа, отвечающее всем стандартам импортозамещения. Решение поможет дополнить функциональность систем комплексной безопасности для крупных корпораций, которым особенно важны кроссплатформенность и быстрая масштабируемость технологий. Об этом 21 апреля 2022 года сообщила компания VisionLabs.

Для идентификации по биометрии лица в систему встроена платформа компьютерного зрения Luna от VisionLabs. Она обеспечивает точное и быстрое распознавание человека вне зависимости от наличия маски, очков, головных уборов и других атрибутов. Весь процесс занимает доли секунды. Также в решение встроены алгоритмы liveness от VisionLabs, которые создают защиту от подмены изображения. Подробнее здесь.

Включение в Единый реестр российских программ

Более пятнадцати продуктов VisionLabs включены в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Об этом разработчик сообщил 22 февраля 2022 года. Теперь комплексные решения на основе компьютерного зрения доступны для компаний, которые в рамках программы импортозамещения ориентируются на технологии российского производства.

Включение продуктов VisionLabs в реестр позволит закупать их по меньшей цене за счет освобождения от уплаты НДС. Кроме того, заказчики смогут рассчитывать на налоговые вычеты и льготные условия кредитования, предусмотренные в рамках второго пакета мер поддержки ИТ-отрасли и находящиеся в стадии разработки.

В реестр отечественного ПО вошли последние версии флагманских продуктов VisionLabs — LUNA PLATFORM и LUNA SDK. В их основе human-centric технологии компьютерного зрения, которые позволяют распознать не только человека, но и его атрибуты — например, силуэт, жесты, элементы поведения. Также в перечень российских программ вошли разработанные в 2021 году отраслевые решения VisionLabs, которые позволяют использовать распознавание образов в системах контроля доступа, бесконтактной термометрии и оплаты по лицу.

Ещё один продукт, который был добавлен в реестр отечественного ПО, — система интеллектуальной видеоаналитики для распознавания транспорта LUNA CARS. Она может определять основные атрибуты транспортного средства — государственный номер, марку, модель, цвет, тип и категорию автомобиля, а также автоматизировать ведение журнала событий, мониторинг дорожно-транспортной ситуации и управление трафиком.

Все решения VisionLabs — полностью российская разработка, так как основаны на собственных алгоритмах компании. Они совместимы с продуктами ведущих отечественных вендоров и не требуют дорогостоящих дополнительных аппаратных ресурсов на стороне заказчика за счет высокой оптимизации архитектуры нейронных сетей.

Совместимость с «Ред ОС»

В результате испытаний подтверждена совместимость продуктов на базе технологий компьютерного зрения LUNA Platform и LUNA SDK от VisionLabs с операционной системой РЕД ОС от РЕД СОФТ. Полное соответствие политике импортозамещения допускает использование совместного решения в государственном секторе, в том числе в субъектах критической информационной инфраструктуры. Об этом компания VisionLabs сообщила 14 февраля 2022 года.

Также с РЕД ОС совместим набор готовых библиотек и нейронных сетей для распознавания лиц и анализа изображений LUNA SDK от VisionLabs. За счет этого компании, использующие только данную операционную систему, смогут самостоятельно разработать и добавить необходимые функции видеоаналитики в собственные сервисы и продукты.

«
Помимо разработки собственных продуктов и реализации проектов в интересах российского госсектора, РЕД СОФТ активно взаимодействует с партнерами, расширяя экосистему РЕД ОС. Совместное импортонезависимое решение РЕД СОФТ и VisionLabs, например, нацелено на обеспечение контроля и безопасности доступа с помощью технологий распознавания лиц. Такое решение может быть внедрено повсеместно, в том числе на объектах КИИ, – прокомментировал Рустам Рустамов, заместитель генерального директора РЕД СОФТ.
»

«
В основе продуктов VisionLabs – российские технологии, отвечающие отраслевым стандартам импортозамещения. Поэтому наше партнерство с компанией «РЕД СОФТ» сфокусировано на том, чтобы предоставить возможность стратегически значимым организациям использовать компьютерное зрение в рамках полностью отечественных систем. Это не только позволит компаниям использовать наши готовые решения в среде РЕД ОС, но и разрабатывать собственные сценарии – от простой аутентификации до сложных сервисов с распознаванием силуэтов, жестов, поз и других human-centric атрибутов, – рассказал Илья Романов, коммерческий директор VisionLabs.
»

Cоздание технологии быстрой идентификации лиц для работы с многомиллионными БД

7 февраля 2022 года компания VisionLabs сообщила, что разработала набор дополнительных модулей и сервисов платформы компьютерного зрения VisionLabs LUNA, который ускоряет процесс распознавания на больших базах данных с сохранением точности поиска. Особенно рост эффективности системы заметен на базах от 10 млн человек.

В большинстве случаев процесс идентификации происходит следующим образом: система получает фотографию, преобразовывает её в биометрический шаблон и сравнивает с каждым элементом в базе данных, чтобы найти совпадение: 10 млн лиц в базе – 10 млн сравнений для одного запроса.

По информации компании, большинство алгоритмов других вендоров имеют линейную зависимость длительности поиска от размера базы – например, при увеличении размера базы в 4 раза они ищут в 4 раза дольше. При использовании технологий VisionLabs эта зависимость логарифмическая. Согласно тестированию NIST, поиск по базе в 3 млн человек занимает 36 мс, а по базе с 12 млн — 43 мс.

Это стало возможным за счет программного обеспечения Index. Оно строит дополнительную структуру с информацией о расположении дескрипторов в базе, позволяющую исключать из рассмотрения в процессе поиска слишком непохожие лица на пришедший запрос. Это уменьшает количество сравнений в несколько десятков раз, значительно сокращая время распознавания.

Представленное решение также помогает снизить необходимое количество вычислительных мощностей, а значит – сократить расходы на эксплуатацию системы распознавания лиц в части аппаратных ресурсов и сопутствующих расходов на их поддержку. ПО Index уже используется в биометрической платформе «Сбербанка», которая является одной из достаточно крупных в Европе. Возможность обеспечить идентификацию или верификацию по лицу за доли секунды повышает качество обслуживания во всех клиентских каналах. Протестировать и внедрить данную технологию помогли специалисты центра компетенций дивизиона «Биометрия». Интеграция решения в существующую платформу была проведена в кратчайшие сроки – в течение одного квартала.

«
«При работе стандартных алгоритмов распознавания лиц с большими базами распознавание может занимать до нескольких секунд – для пользователей это достаточно долго, так как сервисы должны работать в режиме реального времени. Например, человек захотел оплатить проезд в метро по лицу. Подошел к турникету, посмотрел в камеру, и ему 2-3 секунды приходится ждать ответа. За это время за ним может образоваться очередь, а теперь представьте такая задержка с каждым пассажиром. Поэтому наша команда исследователей и разработчиков оптимизировала этот подход и внедрила технологию индексированного поиска, которая позволяет идентифицировать человека за доли секунды даже при многомиллионной базе», -

рассказал Сергей Миляев, руководитель исследовательских проектов.
»

Интеграция с терминалом контроля доступа BioSmart Quasar

2 февраля 2022 года компания Biosmart сообщила, что терминалы контроля доступа BioSmart Quasar теперь поддерживают идентификацию по лицу с помощью технологий VisionLabs, одного из мировых производителей в области компьютерного зрения. Точность идентификации достигается вне зависимости от уровня освещенности помещения дополнительных атрибутов - масок, очков и головных уборов. Совместное решение компаний отвечает актуальным отраслевым требованиям по импортозамещению. Подробнее здесь.

2021

В составе решения для навигации клиентов банка

17 декабря 2021 года компания VisionLabs сообщила, что совместно с Q-Systems создали решение для умной навигации клиента. Умная навигация реализуется на основе платформы видеоаналитики VisionLabs Luna, системы управления потоком посетителей Orchestra и интеграции с CRM-системой банка. Подробнее здесь.

Внедрение в платформу «Финуслуги»

Платформа Финуслуги Московской биржи внедрит систему распознавания лиц Luna Platform компании VisionLabs в процесс идентификации клиентов. Применение технологий проверки данных повысит качество и скорость обслуживания клиентов платформы. Об этом 16 ноября 2021 года сообщила компания VisionLabs. Подробнее здесь.

План добавления технологии распознавания лиц VisionLabs в экосистему BIMData

6 августа 2021 года компания VisionLabs, один из представителей в области компьютерного зрения и машинного обучения, и цифровая экосистема для строительства BIMDATA объявили о старте технологического партнерства. Компании объединили усилия для создания решения, позволяющего увеличить контроль за реализацией строительных проектов, персоналом и динамикой работ. Подробнее здесь.

Внедрение в разработки Gaskar Group

4 марта 2021 года один из ИТ-интеграторов в сфере строительства и недвижимости GASKAR GROUP сообщил о внедрении в свои разработки технологии компьютерного зрения от VisionLabs. Подробнее здесь.

Интеграция с IoT-платформой InOne

27 января 2021 года ГКС сообщила о том, что интеграционная IoT-платформа InOne, разработанная компанией HeadPoint, адаптирована для работы в территориально распределенных структурах.

Для расширения возможностей мониторинга в InOne добавлен функционал LUNA PLATFORM от VisionLabs – распознавание и анализ лиц при помощи нейронных сетей. Подробнее здесь.

Интеграция с "Экзамус"

Компании VisionLabs и «Электронные платформы», резиденты Кластера информационных технологий Фонда «Сколково», разработали продукт на основе компьютерного зрения LUNA Exam. Он включает в себя систему мониторинга Examus и биометрическую верификацию при прохождении экзамена или тестирования на основе алгоритмов распознавания и анализа лиц VisionLabs. Об этом 25 января 2021 года сообщил Фонд «Сколково». Подробнее здесь.

2020

Получение сертификата МВД

Биометрическая платформа LUNA VisionLabs получила сертификат МВД, который позволяет использовать технологию компании в проектах по транспортной безопасности – на железнодорожных вокзалах, в морских и речных портах, автовокзалах и аэропортах. Об этом разработчик сообщил 8 октября 2020 года.

Тесты для сертификации продукта проводили специалисты ведомства. Полученный документ подтверждает соответствие LUNA Platform постановлению Правительства РФ № 969 в части требований к функциональным свойствам технических средств видеонаблюдения на транспорте. Они касаются таких пунктов, как обеспечение видеоверификации, визуального контроля, программирования режимов работы, определения значимых параметров детектируемых ситуаций (характер, место, направление движения объектов) и др.

«
Для современного города транспортная инфраструктура – важный аспект развития. Увеличение нагрузки на пересадочные узлы несомненно требует и соответствующего повышения уровня безопасности. Продукты на основе компьютерного зрения позволяют обеспечить мониторинг ситуации и использовать превентивные меры защиты, что особенно важно для многолюдных мест. В рамках «Безопасного города» LUNA Platform на октябрь 2020 года уже является частью мультивендорного решения городского видеонаблюдения в Москве. Система используется для повышения безопасности жителей, контроля за содержанием городских территорий и показала свою эффективность, - отметил Дмитрий Марков, генеральный директор компании VisionLabs.
»

Платформа компьютерного зрения и видеоаналитики LUNA компании VisionLabs может верифицировать и идентифицировать личность человека, а также определять его эмоции, пол, возраст, элементы поведения и атрибуты одежды. Применение LUNA Platform возможно во всех сферах «умного» города, она используется в проектах на общественном транспорте, социально значимых и промышленных объектах, в банковских и государственных учреждениях, ритейле.

Российская технология распознавания лиц второй год подряд признается лучшей в мире

VisionLabs (входит в экосистему Сбербанка) — компания в области создания систем компьютерного зрения и машинного обучения — заняла первое место на международном конкурсе ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge на конференции CVPR 2020 — главного ежегодного мероприятия по компьютерному зрению. Компания побеждает второй год подряд. Всего в конкурсе было более 340 участников — компаний и научных команд из разных стран, включая такие, как Intel, Hisign и др. Об этом 13 марта 2020 года сообщил Сбербанк.

Команда VisionLabs представила на конкурсе технологию Liveness, которая в два раза превзошла результаты ближайшего конкурента. Основная задача конкурса заключалась в проверке того, что перед камерой распознается лицо реального человека, а не фейк в виде распечатанной фотографии, видео или манекена. В 2020 году организаторы усложнили условия проведения конкурса по сравнению с прошлым: соревнование проходило по выявлению атак Liveness по трем базам фотографий с представителями разных рас, обучение проходило на одной базе, а тестировалось на двух остальных. Алгоритмы участников оценивались на атаках, которых не было в обучении и которые критичны в различных сферах применения распознавания лиц, в первую очередь в финансовой области. Алгоритмам участников необходимо было определить, живой человек перед камерой или изображение с телефона, планшета, 3d-маска.

Результаты соревнования подводили по следующим метрикам:

  • APCER — процент невыявленных атак, где алгоритмы участников правильно определили атаку как реального человека;
  • BPCER — процент неправильно выявленных людей, где алгоритмы участников определили на реальных людях, что это фейк;
  • ACER — средний показатель APCER и BPCER, по которому оценивались алгоритмы участников.

По результатам соревнования компания VisionLabs заняла первое место, обогнав других участников в два раза.

«
Мы рады подтвердить свой высокий статус в компьютерном зрении на международном конкурсе CVPR. В 2020 году в конкурсе принял участие ряд корпораций с действительно сильными разработками в области компьютерного зрения и машинного обучения. Поэтому победа приятна вдвойне, и мы в VisionLabs очень гордимся, что уважаемые эксперты второй год подряд признают наш продукт наиболее точным и эффективным. Мы постоянно улучшаем качество существующих продуктов и создаем новые на базе собственных алгоритмов. Применение наших коробочных продуктов в различных сферах бизнеса обеспечивают максимально оперативные и безопасные бизнес-процессы, повышение лояльности клиентов и качество предоставляемых услуг,
отметил Александр Ханин, сооснователь, Председатель совета директоров VisionLabs
»

Таблица с результатами соревнования

2019

Интеграция с Yandex Signal Q1

5 августа 2019 года компания VisionLabs сообщила, что алгоритмы анализа лиц VisionLabs стали частью системы мониторинга усталости и внимания водителей, которую намерен запустить Яндекс.Такси после пилотного тестирования на нескольких тысячах автомобилей. Система способна оценить состояние водителя, после чего он в случае необходимости получает предупреждающий сигнал или ограничение доступа к заказам сервиса. Нейросеть Яндекса научилась распознавать усталость водителей, а технологии VisionLabs помогли делать это в движении. Подробнее здесь.

Российская технология распознавания лиц признана лучшей в мире

VisionLabs, (входит в экосистему Сбербанка), компания в области создания систем компьютерного зрения и машинного обучения, второй раз подряд завоевала первое место в тестировании алгоритмов распознавания лиц Национального института стандартов и технологий США (NIST). Об этом TAdviser сообщили представители VisionLabs 4 июля 2019 года.

Технология VisionLabs заняла первое место в категории Mugshot и вошла в топ-3 категории Visa. Скорость распознавания алгоритма VisionLabs в два раза выше, чем у остальных участников с аналогичными решениями.

В категории Mugshot (фотопортрет преступника, где освещение и фон вариативны, а качество изображения может быть плохим) : распознавание лиц тестируется на базе, содержащей более 1 миллиона фотографий людей. Особенность и сложность базы в том, что в ней присутствуют фотографии одного и того же человека со значительной разницей в возрасте. Алгоритм VisionLabs распознает правильно 99.6%, при доле ошибочных срабатываний 0.001%.

Отдельно в категории Mugshot прошел тест, в котором задача распознать людей по фотографиям, сделанным с разницей в 14 лет. В этом тесте VisionLabs заняла первое место (99.5%, при доле ошибочных срабатываний 0.001%) c самым устойчивым к возрастным изменениям алгоритмом распознавания лиц.

В категории Visa распознавание происходит на студийных фотографиях в хорошем освещении на белом фоне. База для распознавания составляет несколько сотен тысяч фотографий людей. Главная сложность базы в том, что в ней представлены люди из более чем ста стран. В тестировании алгоритм VisionLabs правильно распознал 99.5% при доле ошибочных срабатываний 0.0001%, что стало вторым результатом среди всех производителей.

Тестирование алгоритмов распознавания лиц
«
Мы в VisionLabs очень гордимся тем, что наш алгоритм в очередной раз признан наиболее точным и эффективным. Мы стараемся постоянно совершенствовать наши разработки для предоставления самого высокого качества технологий клиентам. С помощью наших решений клиенты в различных сферах бизнеса обеспечивают максимально оперативные и безопасные рабочие процессы, повышая лояльность своих клиентов и качество предоставляемых услуг,
отметил Александр Ханин, генеральный директор VisionLabs
»

Таблица показывает наиболее эффективные алгоритмы

Таблица показывает наиболее эффективные алгоритмы 1:1, измеренные по частоте несовпадений (FNMR) в нескольких различных наборах данных.

В апреле 2019 года VisionLabs заняла первые места в категориях Mugshot, а также вошла в тройку лидеров в срезе Visa. Алгоритмы VisionLabs показали хороший уровень точности, а также скорость в 2,5 раза быстрее всех основных конкурентов.

NIST начал оценку технологий распознавания лиц в феврале 2017 года. Тестирование FRVT 1:1 соответствует сценарию подтверждения личности человека путем верификации по фотографии. Исследование в том числе призвано помочь Министерству торговли США выявить лучших мировых поставщиков подобных программных решений.

В марте 2019 года компания VisionLabs заняла первое место на крупнейшем международном конкурсе ChaLearn Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge от конференции CVPR 2019, главного ежегодного мероприятия по компьютерному зрению. Команда VisionLabs представила на конкурсе технологию Liveness, которая в 1,5 раза превзошла результаты участника, занявшего второе место. Всего в финальном этапе принимало участие 25 команд из разных стран.

Анонс ID.Abonent с применением технологий ABBYY и VisionLabs

20 июня 2019 компания ABBYY сообщила о разработанном компанией GoldenSIM в партнерстве с ABBYY и VisionLabs мобильном приложении ID.Abonent, которое позволяет удаленно регистрировать SIM-карты в сети операторов связи. Решение с применением технологий ABBYY и VisionLabs на лету распознает паспортные данные, подтверждает личность пользователя и отправляет информацию о новом клиенте оператору. Через несколько минут новый номер зарегистрирован в сети, и им уже можно пользоваться. Подробнее здесь.

Интеграция с timebook workforce management

21 февраля 2019 года в Фонде «Сколково» сообщили, что резиденты ИТ-кластера Фонда - компании timebook и VisionLabs заключили стратегическое соглашение. В результате партнерства платформа по распознаванию лиц LUNA от VisionLabs дополнит флагманский продукт timebook, предназначенный для комплексного управления персоналом розничных сетей. Подробнее здесь.

2018: Работа в качестве плагина на платформе Nvidia Drive IX

15 октября 2018 года компания Visionlabs анонсировала внедрение функции распознавания лиц внутри и снаружи автомобиля в платформу Nvidia Drive. По информации компании, эта технология заменит собой ключи, обеспечит «умный» и безопасный доступ к автомобилю, персонализацию, контроль за состоянием водителя. Подробнее здесь.

2017

Аудит процесса обработки персональных данных

Компания VisionLabs провела обследование своего программного комплекса в НПО «Эшелон» с целью определения перечня обрабатываемых персональных данных. Экспертиза показала, что системы VisionLabs не предусматривают обработки персональных данных субъектов.

Обследование прошли программный комплекс LUNA, облачный сервис LUNA Cloud, а также набор библиотек LUNA SDK, программного обеспечения FaceStream, библиотеки PhotoMaker.

Взаимодействие уровней ПО и передачи информационных потоков VisionLabs подразумевает 5 этапов, ни на одном из которых не ведется обработка персональных данных. Сначала изображение, либо видеопоток проходит предварительную обработку и попадает в middle-end систему в виде трансформированного изображения лица человека. Middle-end система передает изображение вместе с запросом на извлечение дескриптора на сервер back-end, использующий LUNA SDK. Далее back-end система обрабатывает полученное изображение, извлекает дескриптор и направляет идентификатор дескриптора обратно в middle-end систему. Затем middle-end система направляет идентификатор дескриптора вместе с запросом на поиск на сервер back-end, где она находит дескриптор по его идентификатору и сопоставляет его с дескрипторами, сохраненными в базе данных LUNA. После чего направляет middle-end системе идентификаторы наиболее похожих дескрипторов и степень их похожести.

Фактически по утверждению разработчика, технологии VisionLabs не подразумевают физическое хранение фотографии, фото нужно лишь на первом этапе. Далее оно преобразуется в дескриптор (числовое значение), и дальнейшая работа осуществляется именно с ним. Восстановить первоначальное изображение из дескриптора невозможно.

Сбор половозрастных данных для маркетинговой аналитики в оффлайн ритейле

Также летом 2017 года компания запустила решение, позволяющее собирать половозрастные данные для маркетинговой аналитики в оффлайн ритейле. Система позволяет давать вероятностную оценку пола и возраста клиентов в видеопотоке. Такие данные обрабатываются обезличено, без участия персональных данных. После анализа эти данные возвращаются системой в виде числового значения. Их невозможно отнести к персональным данным, так как они не позволяют однозначно идентифицировать конкретного человека.

VisionLabs и Smart Engines представили совместное решение класса KYC

Компании VisionLabs и Smart Engines, российские разработчики технологий обработки и распознавания изображений, 7 июля 2017 года представили новое решение класса Know your customer (KYC), предназначенное для верификации новых банковских клиентов, пришедших по digital-каналам без посещения офиса.

В целом новинка представляет собой SDK для внедрения на мобильные устройства и ПК. Распознавание лиц осуществляется на базе платформы VisionLabs LUNA, которая позволяет в режиме реального времени идентифицировать и верифицировать лица. Для распознавания документов применяется технология Smart IDReader от Smart Engines, в которой реализована возможность распознавания паспорта РФ не только на изображениях, но и в видеопотоке на мобильных телефонах в режиме on-device.

С точки зрения архитектуры технология представляет собой набор программных библиотек для встраивания в ИТ-инфраструктуру заказчика и поддерживает Linux, Windows, iOS, Android. Функционально решение обеспечивает удаленное обслуживание клиентов через мобильное приложение и личный кабинет в браузере.

Совместное решение VisionLabs и Smart Engines позволит распознать текстовые данные документов на мобильных устройствах и в браузере и сравнить фотографии на документах с «селфи» клиентов. В свою очередь, это поможет банкам снизить свои риски при дистанционном банковском обслуживании при открытии счетов и принятии решений о выдаче кредитов.

Согласно заявлению разработчиков, алгоритмы VisionLabs устойчивы к возрастным изменениям, бородам, очкам, яркому макияжу, показывают высокую достоверность распознавания даже при слабом освещении и работе с самым простым оборудованием (камеры от 0,3Мп), позволяют с одинаково высокой точностью распознавать как черно-белые, так и цветные изображения.

Новинка ориентирована на использование в банках, микрофинансовых организациях, страховых компаниях и других проектах, которым требуется удаленная проверка клиентов перед оказанием услуг. Технология также может применяться в симкоматах — устройствах для выдачи SIM-карт и обслуживания абонентов сотовых операторов. На данный момент симкомат может работать только при участии сотрудника колл-центра, который удаленно сравнивает фото человека с фото в паспорте.

«Говоря о распознавании фотоизображений на документах, хочу сказать, что процесс верификации осложняется, в первую очередь, наличием на большинстве фотоизображений голографической защиты, которая при сканировании документа может искажать данные для распознавания. Технология, которую мы создали совместно с партнером Smart Engines, позволит распознавать такие изображения и является комплексным решением, не требующим покупки дополнительного оборудования или сложной интеграции», — утверждает генеральный директор VisionLabs Александр Ханин.

С точки зрения рынка продукт не имеет географических ограничений по использованию. Для работы на российском рынке технология позволяет производить обработку паспорта гражданина РФ, всех действующих видов водительских удостоверений, заграничного паспорта, а также СНИЛС, СТС и банковских карт. Система также поддерживает широкий класс национальных документов США, Великобритании, Германии, Италии, Испании, Израиля, Китая, Индии, Японии, Казахстана и других стран мира.

Модель распространения продукта — продажа лицензии, стоимость которой определяется количеством проверок.

Принцип работы

Для верификации клиента в личном кабинете в интернет-банке, ему необходимо отправить на сервер «селфи» и отсканированный или сфотографированный документ. На загруженном изображении документа система распознает текстовые данные, которые автоматически вносятся в заявление/анкету, находит фото клиента и сравнивает его с загруженным пользователем «селфи».

В мобильном приложении клиенту предлагается сфотографировать себя и «показать» системе документ, а она распознает его в видеопотоке. При этом процесс распознавания, включая работу алгоритмов межкадровой интеграции, выполняется на самом устройстве в режиме on-device, а на сервер заказчика отправляются «селфи», фото из документа и текстовый файл с извлеченными данными. Сравнение лиц на изображениях осуществляется на сервере.

Банк также может сверить фотоизображение клиента по своей или межбанковской базе данных через бюро кредитных историй на предмет соответствия данных клиента и фотографии, которая есть в паспорте. Сравнение лиц на изображениях осуществляется уже на сервере.

2015

В 2015 году VisionLabs и SAP Labs СНГ объявили об интеграции технологии VisionLabs с платформой SAP HANA.

Смотрите также



ПРОЕКТЫ (22) ПРОЕКТЫ НА БАЗЕ (14) ИНТЕГРАТОРЫ (11)
РЕШЕНИЕ НА БАЗЕ (10) СМ. ТАКЖЕ (60) ОТРАСЛИ (15)
ГЕОГРАФИЯ

ЗаказчикИнтеграторГодПроект
- Мобильные ТелеСистемы (МТС)
VisionLabs (ВижнЛабс)2022.03Описание проекта
- АФК Система
VisionLabs (ВижнЛабс)2021.11Описание проекта
- Школа №102 города Краснодара
Инфосистемы Джет2021.11Описание проекта
- МТС Банк
VisionLabs (ВижнЛабс)2021.08Описание проекта
- Хорошевская школа
Специальные технологии контроля (СТК)2021.07Описание проекта
- Министерство цифрового развития и связи Новосибирской области
Нетрис (Netris), NtechLab (НтехЛаб), VisionLabs (ВижнЛабс)2021.02Описание проекта
- Федеральная налоговая служба (ФНС России)
VisionLabs (ВижнЛабс)2020.10Описание проекта
- Национальный банк Казахстана
VisionLabs (ВижнЛабс)2020.10Описание проекта
- Правительство Мурманской области
Ситроникс (Sitronics)2020.09Описание проекта
- Flash (Флэш), сеть АЗС
VisionLabs (ВижнЛабс), Оверком (Overkom)2020.08Описание проекта
- S7 Airlines Сибирь Авиакомпания
VisionLabs (ВижнЛабс)2019.11Описание проекта
- Дальневосточный Федеральный Университет (ДВФУ)
Технозрение, VisionLabs (ВижнЛабс)2019.08Описание проекта
- ForteBank
Корп Софт (CorpSoft24)2019.08Описание проекта
- Почта Банк (ранее Лето Банк)
VisionLabs (ВижнЛабс)2019.04Описание проекта
- Май Центр компьютерных технологий (ЦКТ Май)
Без привлечения консультанта или нет данных2019.03Описание проекта
- Московский океанариум на ВДНХ (Москвариум)
VisionLabs (ВижнЛабс)2018.08Описание проекта
- Первое кредитное бюро (ПКБ)
VisionLabs (ВижнЛабс)2017.08Описание проекта
- Тинькофф Банк
VisionLabs (ВижнЛабс)2017.06Описание проекта
- Банк Открытие (ФК Открытие)
VisionLabs (ВижнЛабс), Q-Systems (Кю-Системс)2016.12Описание проекта
- Kaspi Bank
VisionLabs (ВижнЛабс)2015.09Описание проекта
- Эквифакс Кредит Сервисиз - Бюро кредитных историй (Equifax)
VisionLabs (ВижнЛабс)2014.09Описание проекта
- Альфа-банк Россия
VisionLabs (ВижнЛабс)---Описание проекта



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2019 год
2020 год
2021 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2019 год
2020 год
2021 год
Текущий год

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2019 год
2020 год
2021 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2019 год
2020 год
2021 год
Текущий год