Аналитика

«Вокорд» выпустил SDK для Android, который позволяет приложениям распознавать лица без подключения к интернету, прямо на самом устройстве. Сервер нужен только для обмена уже готовыми биометрическими моделями.

Как стало известно CNews, компания «Вокорд» выпустила комплект разработчика (SDK) для Android, который содержит программные компоненты и средства разработки приложений с функцией распознавания лиц. Продукт получил название Vocord Android SDK. Он использует фирменный алгоритм распознавания. Как сообщает компания, этот алгоритм был объявлен «лучшим в мире» после прохождения тестов NIST и MegaFace.

Назначение SDK

Vocord Android SDK предназначен как для мобильных устройств, так и для одноплатных компьютеров под управлением Android. По словам разработчиков, это дает возможность создавать недорогие встраиваемые системы распознавания лиц для такой техники как банкоматы, платежные терминалы, различные контрольно-пропускные системы и т. д.

Представленную в SDK функциональность можно подключить к приложению, созданному разработчиком, в результате чего оно получит способность распознавать лица. Это могут быть банковские или бизнес-приложения, игры, приложения для соцсетей и т. п. Фото для распознавания можно брать из различных источников: соцсетей, камеры смартфона или внешней камеры, а также использовать любое загруженное на устройство изображение.

Конкурентные преимущества

По словам разработчиков, конкурентное преимущество Vocord Android SDK по сравнению с аналогами заключается в том, что он не требует подключения к интернету, поскольку процесс распознавания осуществляется непосредственно на самом устройстве. Соединение с сервером требуется для передачи уже готовых биометрических шаблонов. Как поясняют в «Вокорде», это существенно уменьшает нагрузку на сеть и серверы.

Распознавание лиц офлайн уменьшает нагрузку на сеть и серверы

Компания считает, что рынок заинтересован в бюджетных системах распознавания, которые могут работать на мобильных устройствах, и заявляет, что «Vocord Android SDK открывает совершенно новые возможности для создания биометрических прикладных систем».

Чем занимается «Вокорд»

«Вокорд» — это российская компания, которая занимается разработкой и производством систем видеонаблюдения и биометрической идентификации, где задействован искусственный интеллект. Компания была создана в 1999 г. Является резидентом фонда «Сколково», через фонды «С-групп венчурс» и «Лидер-инновации» получает инвестиции в том числе от РВК.

Системы «Вокорд» используются для фиксации случаев нарушения правил дорожного движения и применяются в аналитике транспортных потоков. По данным самой компании, в настоящий момент ее продукция используется более чем в 2 тыс. проектов — как частных так и государственных. При этом 70 из них как российских, так и зарубежных, относятся к классу «Безопасный город».

Тестирование в США

В мае 2017 г. стало известно, что «Вокорд», наряду с российскими компаниями NtechLab и 3DiVi, приняла участие в тестировании Национального института стандартов и технологий (National Institute of Standards and Technologies, NIST) США. Исследование Facial Recognition Vendor Test охватывало в общей сложности 14 алгоритмов распознавания лиц из разных стран. Среди прочих были представлены разработки немецкой Dermalog, индийской Samtech InfoNet, американских Rank One Computing и VCognition, китайской TongYi Transportation Technology, литовской Neurotechnology и других компаний.

По результатам тестирования NIST, первое и третье места заняли алгоритмы компании NtechLab, второе место получило решение от компании 3DiVi. Однако «Вокорд» в числе прочих получила возможность участвовать в тендерах государственных и коммерческих организаций по всем миру, включая США. Многие государственные тендеры на поставку подобных систем в ряде стран в качестве обязательного требования содержат участие в рейтинге NIST и его сертификацию.

Источник: cnews.ru

Поделитесь материалом в социальных сетях.

 

 

Обеспечение проекта

Потребность: 55 000 руб./мес.
Собрано на 24.04: 7 202 руб.
Поддержали проект: 17 чел.

посмотреть историю
помочь проекту

Читайте также