Платформа SAFR від RealNetworks: рішення на основі AI для безпечного розпізнавання обличчя, що забезпечує нові рівні видимості

TL; ДОКТОР: Платформа SAFR від RealNetworks – це провідне рішення для розпізнавання обличчя для прямого відео. На базі AI рішення оптимізується для точності та продуктивності завдяки марафонському підходу до розробки продукту, орієнтованому на постійне вдосконалення. Розроблений для розміщення широкого кола середовищ – від підприємств до шкіл К-12, SAFR надає нові можливості безпеки клієнтам у всьому світі.

Якщо ви слухали музику або дивились відео в Інтернеті за останнє десятиліття, швидше за все, ви використовуєте RealPlayer, одне з перших додатків для потокового передавання медіа через Інтернет.

Програмне забезпечення, раніше відоме як RealAudio Player, було випущено в 1995 році RealNetworks. Сьогодні, як багатомільйонна компанія, яка публічно торгувала на NASDAQ, RealNetworks залишається в авангарді інновацій в Інтернеті.

“Наше 25-річне спадщину як піонер у відеопросторі призвело до того, що ми створили передовий майданчик у світі для розпізнавання облич у прямому відео”, – сказав Ден Грімм, віце-президент і генеральний менеджер з питань комп’ютерного зору в RealNetworks. “Безпечне, точне розпізнавання обличчя (SAFR) – це продукт, що працює на AI, який забезпечує видимість нового покоління та усвідомлення ситуацій для фахівців з безпеки”.

Логотип SAFR

SAFR – це розпізнавання обличчя, яке працює на AI, розроблене для посилення безпеки.

На відміну від інших платформ розпізнавання обличчя, SAFR був розроблений для точного визначення облич, які перебувають у русі, при поганому освітленні, частково затемненому або нерівні – характеристики реального життя, які камери можуть фіксувати в природних умовах.

SAFR також використовує інтегрований набір технологій для поєднання високої продуктивності та гнучкої архітектури. Такий підхід дозволяє перспективній компанії підтримувати різні випадки практичного використання на підприємствах та в школах K-12, від безпечного доступу та безпеки шлюзу до VIP лояльності та моніторингу місця проведення.

Зрештою, RealNetworks прагне створити найбільш надійну в світі платформу розпізнавання обличчя через SAFR, використовуючи постійні вдосконалення як штучного інтелекту, так і машинного навчання, щоб постійно підвищувати планку з точки зору точності та продуктивності..

Використання AI для осмислення світу навколо нас

Наскільки ми боїмось технологічного захоплення пропорцій науково-фантастичних фільмів, ми маємо стикатися з фактами: камери переважали людей на цій землі. Зараз чисельність світового населення оцінюється у понад 7,7 мільярда, а сьогодні у світі є приблизно 14 мільярдів камер. До 2022 року прогнозується, що ця кількість зросте до 45 мільярдів. Маючи майже шість камер на кожну людину на землі, багато людей ніколи не переглянуть більшість зображень, знятих цими пристроями – для людського мозку просто занадто багато даних для обробки.

“Натомість штучний інтелект підійде до краю і осмислить всю цю візуальну інформацію”, – сказав Ден. “За допомогою SAFR ми дамо можливість клієнтам у різних вертикалях в безпековому просторі – будинку, житлі, підприємства, аеропорти, лікарні, стадіони – використовувати нашу платформу для розуміння навколишнього світу”.

Приклади розпізнавання обличчя SAFR

SAFR допомагає підтримувати стійку поінформованість, щоб захистити людей.

RealNetworks пропонує комплект програм для розробки програмного забезпечення (SDK) для SAFR, який дозволить виробникам пристроїв IoT в крайньому обчислювальному просторі використовувати свою технологію розпізнавання обличчя світового класу за допомогою прямого відео. Це дасть можливість, наприклад, начальнику служби охорони в лікарні чи стадіоні отримати нові можливості та розуміння із сотень прямих відеофільмів таким чином, який був людським неможливим у минулому.

“Виробники пристроїв можуть ліцензувати нашу технологію, щоб досягти справді комп’ютерного зору світового класу та розпізнавання обличчя”, – сказав Ден. “У нас є SDK, які працюватимуть на таких пристроях, як камери відеоконференцій, домашні камери безпеки, мобільні пристрої, холодильники, безпілотники, автомобілі тощо”.

Високий рівень точності та низька схильність до зміщення

Ден розповів нам, що RealNetworks за останні кілька років спостерігає різкий прогрес у глибокому навчанні з конволюційними нейронними мережами (типом штучної нейронної мережі, що використовується для аналізу зображень), і він працював, щоб залишатися на крок вперед у швидко розвивається просторі.

Оцінюючи порівняно з еталоном “Мітки обличчя в дикій природі” (LFW), базу фотографій, розроблену Університетом штату Массачусетс для вивчення необмеженого розпізнавання обличчя в реальних умовах, SAFR продемонстрував 99,87% точності. Крім того, RealNetworks постійно подає свої алгоритми Національному інституту стандартів і технологій (NIST) для оцінки ефективності.

Результати тестування NIST з квітня 2019 року оцінювали алгоритм SAFR як найшвидший і найкомплектніший серед алгоритмів для диких зображень, з помилковою швидкістю невідповідності (швидкість, за якою алгоритм помилково визначає два зображення одного і того ж індивіда, як і різні) менше ніж 0,025. Щодо вилучення шаблонів – процесу створення лицьового підпису – NIST вніс алгоритм SAFR серед семи найкращих у світі.

“Ми прагнемо створити платформу комп’ютерного зору, яка буде справді чудовою, демонструючи високий рівень точності та низький рівень упередженості щодо відмінностей у тонусі та статі шкіри – це речі, які ми постійно вдосконалюємо”, – сказав Ден. “Ми вважаємо, що ця технологія пропонує величезні переваги, але повинна відповідати певній якості для нас, щоб зберегти довіру до клієнтів”.

Підвищити безпеку в школах безкоштовно в школах К-12

RealNetworks представила SAFR на ринок у 2018 році як безкоштовне завантаження для шкіл К-12 у США та Канаді, що прагнуть покращити безпеку та зручність для довірених членів громади. Після того, як гість завершить процес реєстрації на планшеті з затвердженням персоналу, технологія в режимі реального часу буде відповідати особам, щоб упорядкувати процес входу та реєстрації..

“Будучи батьком або співробітником, ви можете зареєструватися у фойє школи”, – сказав Ден. «Наступного разу, коли ви підійдете до передньої брами кампусу, замість того, щоб стояти там і вдарятись про зумер, на який хтось може відповісти, а може, не відповісти, знаючи того, хто не знає, хто там знаходиться, камера дізнається вас і автоматично відчинить двері. “

SAFR в школі

Рішення, що працює на AI, визначає обличчя в реальних умовах.

Так само, як ця технологія робить доступні безпекові кампуси доступними для довірених членів громади, вона також може бути налаштована на розпізнавання осіб, які викликають занепокоєння – таких, як вигнані студенти чи колишні працівники – зсередини школи та поза нею. Таким чином, платформа додає реальної цінності для північноамериканських шкіл, які зазнали смертельного насильства протягом останніх кількох десятиліть.

“Ми допомагаємо нашим клієнтам, особливо в безпеці, бачити, що має значення в реальному світі”, – сказав Ден. “Ми почали з розпізнавання обличчя, але також нещодавно ми розпочали розпізнавання людей і продовжуватимемо розширювати наше бачення, пропонуючи відповідати потребам наших клієнтів у візуальному інтелекті в просторах, які їх цікавлять”.

Марафонський підхід до підвищення точності

Ден сказав, що побудова високоточного програмного забезпечення для розпізнавання обличчя – це марафон, а не спринт. Окрім прослуховування зворотного зв’язку від громадських та освітніх спільнот, RealNetworks прагне постійно вдосконалювати точність та швидкість роботи своїх алгоритмів, щоб залишатися на передньому плані галузі..

“Реальність полягає в тому, що на ринку існує багато продуктів розпізнавання обличчя, і це число зростає з кожним кварталом, але вони різко різняться з точки зору продуктивності”, – сказав він..

Зрештою, місія SAFR та RealNetworks полягає у створенні найбільш надійної у світі платформи візуального розпізнавання. “Щоб задовольнити цю відповідальність, ми вважаємо, що ми повинні розробити та розробити справді чудовий продукт”, – сказав Ден.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me