VisionLabs Luna

Продукт
Разработчики: VisionLabs (ВижнЛабс)
Дата последнего релиза: 2018/10/15
Технологии: ИБ - Биометрическая идентификация

Содержание

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).

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

Сертификация FIDO Alliance

В октябре VisionLab получила сертификацию FIDO Alliance для технологии распознавания лиц в мобильном телефоне с помощью LUNA SDK. Сертификация FIDO Alliance подтверждает, что LUNA SDK соответствует стандартам FIDO, критериям безопасности и приватности процесса аутентификации личности.

На осень 2017 года VisionLabs является первой и единственной компанией в России и СНГ, прошедшей тестирование FIDO UAF и получившей международный сертификат. На настоящий момент сертификацию получила технология LUNA SDK на Android, в ближайшем будущем будет сертифицирована технология на iOS.

Соответствие FIDO Alliance дает возможность предоставлять клиентам новый пользовательский опыт аутентификации с использованием лицевой биометрии в мобильном телефоне, которая приходит на смену устаревшей технологии введения паролей. При этом полный цикл распознавания лица происходит на мобильном устройстве и занимает не более одной секунды.

Сертификат FIDO Alliance можно получить только после прохождения серии тестов, которые означают, что технология функционально соответствует критериям FIDO. Сертификат гарантирует, что биометрические образцы обрабатываются и хранятся на самом устройстве, без использования стороннего программного обеспечения и посредников. Идентификаторы с лицевой биометрией традиционно отправляют биометрические шаблоны на внешний сервер, но для получения сертификата FIDO необходимо реализовать полный цикл распознавания внутри мобильного устройства, минуя посредников и внешние сервера. Это обеспечивает максимальную безопасность данных пользователя, которая необходима для дальнейшего развития лицевой биометрии как в банковской сфере, так и для создания национальной биометрической платформы.

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 (8) ПРОЕКТЫ НА БАЗЕ (1) ИНТЕГРАТОРЫ (2)
РЕШЕНИЕ НА БАЗЕ (3) СМ. ТАКЖЕ (20) ОТРАСЛИ (5)


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

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  BioLink BioTime - 16 (15, 1)
  FPS.Bio - 4 (4, 0)
  JaCarta - 4 (2, 2)
  VisionLabs Luna - 3 (2, 1)
  Vocord FaceControl - 3 (3, 0)
  Другие 16