12
июля
Валюта в Омске
USD 71.23EUR 80.27

Российская система распознавания лиц получила от США высокую оценку

27.05.2020 20:47 Поделиться:

США назвали российскую систему распознавания лиц одной из лучших в мире. Под столь высокую оценку попал программный продукт компании Oz Forensics, являющейся резидентом «Сколково «.

Российская система распознавания лиц получила от  США  высокую оценку
С результатом более 99% технология прошла тест LFW, созданный учеными Массачусетского университета. Он считается самым точным в данной области. Следует отметить, что одни из крупнейших производителей электроники, среди которых Apple и Tesla, не смогли добиться таких результатов в своей работе над программой распознавания лиц.
Специалисты, проводившие тест LFW, прокомментировали достоинства системы: «Система от компании Oz Forensics позволяет распознавать лицо человека даже при минимальном освещении. Алгоритм пикселизации изображения сразу определяет попытку разблокировать устройство с экрана смартфона или планшета. Также система способна реагировать на любые изменения во внешнем виде человека. Это позволяет сократить возможность взлома до минимума».

Михаил Стюгин, глава направления информационной безопасности в «Сколково» уточнил, что система биометрической идентификации в настоящее время находится еще в доработке. В тесте принял участие первый прототип, и в нём уже нашли несколько изъянов. Их устранят в ближайшее время, доработают и представят второе поколение системы.

Сетевое издание «Омскпресс» (16+).

Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).

Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 - 67755 от 17.11.2016

Учредитель: Харитонов Константин Николаевич.
Главный редактор: Чухутова Мария Николаевна.
Телефон редакции: +7-937-396-77-86
Электронный адрес редакции: redactor@omskpress.ru.
Контактные данные для Роскомнадзора и государственных органов: redactor@SORCmedia.ru.
Для рекламодателей: adv@SORCmedia.ru.

SORCmedia.ru since 2012
Яндекс.Метрика