تعرف علي الخوارزمية
أفضل أداء TOP PERFORMER
في دقة التحقق
وسرعة تحديد الهوية
في التعرف علي
المشاة وراكبي الدراجات
في دقة التعرف علي
الإجراءات في تدفق الفيديو
كيف يعمل تحديد هوية الوجه
أساس عمل الشبكة العصبية
يتم تدريب الشبكة العصبية على تحديد الخصائص الفريدة للوجه من أجل العثور على وجوه متشابهة في قاعدة البيانات لاحقا. تعمل خوارزمية NtechLab مع قواعد بيانات الوجوه على نطاق عالمي ، وتجري بحثًا في أجزاء من الثانية.
عند العمل مع العلامات المميزة ، من المستحيل استعادة صورة الوجه الأصلية - وهذا يسمح لك باتباع قواعد حماية البيانات الشخصية.
يتيح لك العمل مع علامات الوجه المميزة استخدام موارد حوسبة أقل بمئات المرات مقارنة بالعمل مع صور الوجه.
مراحل التعرف
تحلل الخوارزمية الإطارات في تسلسل الفيديو
تحديد ألوان البكسل
تستقبل الشبكة العصبية كمدخلات مصفوفة من قيم بكسل RGB
الخوارزمية تكتشف الوجوه
تحدد الخوارزمية مكان الوجوه في الصورة
خوارزمية NtechLab قادرة على كشف عدد غير محدود من الوجوه في الإطار ، مما يجعلها حلاً مثاليًا لضمان الأمن في الأماكن المزدحمة بالناس.
سرعة عمل الكاشف لا تعتمد على عدد الوجوه في الإطار.
خوارزمية تقنية التعرف على الوجوه تعطي إحداثيات حدود الإطار المحيط بالوجه: الحدود العلوية اليسرى والسفلية اليمنى للوجه للعمل لاحقا مع كل وجه
تصحيح التشوه البصري
تمر الصورة بهذه المراحل: نقطتين على العينين ، و نقطتين علي زوايا الفم ، ونقطة علي الأنف، بمجموع 5 نقاط
تستخلص الخوارزمية خصائص الوجه
قالب المقاييس الحيوية هو تسلسل معين من الأرقام التي تكونت بواسطة شبكة عصبية نتيجة تحويل الصورة الأصلية ، وتستخدم للمقارنة مع قوالب أخرى
احتلت خوارزمية NtechLab المركز الأول في دقة التعرف على الوجوه في مسابقة IARPA
البحث والمطابقة مع قاعدة بيانات الصور
سمات الوجه
تعمل خوارزمية NtechLab بنجاح مع السمات التالية:
LIVENESS
لا يتطلب إجراءات إضافية من الزائرين (الابتسامة أو الرمش أو التفاعل بأي طريقة أخرى مع نظام تحديد الهوية)
يعمل مع المعدات الموجودة بالفعل (لا حاجة لتركيب أجهزة متخصصة)
الكشف والتعرف عن طريق الصور الظلية
يمكن استخدامه كإضافة لنظام التعرف على الوجوه ، أو كوحدة مستقلة تقوم حصريًا بالتعرف بإستخدام الصورة الظلية
كيف تعمل خوارزمية NTECHLAB
إعتراف عالمي
تتمتع الشبكات العصبية من NtechLab ببناء فريد تم تطويره بواسطة المتخصصين في شركتنا.
تم تدريبهم على مجموعات بيانات كبيرة بها صور فوتوغرافية قريبة قدر الإمكان من ظروف التصوير والإضاءة والموضع في الإطار إلى الصور من الحياة الواقعية.
يتم تحديد نجاح الشبكة العصبية من خلال:
هندسة الشبكة العصبية
مجموعات البيانات التي تدربت عليها الشبكة
خوارزمية تعلم الشبكة العصبية
«اجتازت خوارزمية NtechLab اختبار كشف هجمات الانتحال (PAD) من المستوى 2 وأثبتت امتثالها التام لمعيار ISO/IEC 30 107−3»
حققت الخوارزمية أفضل أداء تخطي الآداء القياسي في 3 إختبارات منفصلة
#1 شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في دول مجموعة العشرين
«المركز الثالث في التعرف على التزييف العميق في الفيديو»
«المرتبة الثانية في التعرف على الإجراءات في الفيديو»
«المركز الثالث في التعرف علي المشاة وراكبي الدراجات في فيديو من كاميرات المراقبة في المدينة»
«أفضل نتيجة للتعرف على أساس الصور الملتقطة في ظروف غير خاضعة للتحكم»
«أفضل درجة في التعرف على المشاعر»
«أفضل دقة تحقق»
«أفضل سرعة تحديد هوية»
«أفضل دقة في التعرف على الوجوه»
هزيمة جوجل والمطورين الآخرين لخوارزميات التعرف على الوجوه