绕我们的手指很容易：事实证明，识别人的脸时，我们被误认的次数是汽车的十倍。 研究是在马萨诸塞大学根据VisionLabs算法进行的。
VisionLabs是一个平台，使您可以高精度识别人脸。 现代人脸识别技术的主要缺点是低光下工作质量的下降以及头部或角度位置的变化。
因此，大多数这些技术不够准确，无法在业务中实施它们。 但是VisionLabs算法
被马萨诸塞大学
认可为现有算法
中最好的算法之一。
该公司的代表将在
AI大会上详细介绍他们的平台及其功能。 同时，他们介绍了三个实际案例，并提出了可行的解决方案。
VisionLabs：该平台有什么特别之处以及它如何工作？
VisionLabs LUNA平台不分析图片，而是分析得出的一组功能。 首先，该技术检测到帧中的人脸并启动在视频流中对其进行跟踪的算法-程序确定每秒25帧中的哪一个以最佳质量和角度捕获人脸。 清除了背景并旋转到所需位置的肖像被发送到识别服务。 它从标准JPEG格式转换为描述符-一组不变的面部参数，用于后续将图像与另一个图像进行比较。 同时，消除了诸如房间照明水平，与年龄相关的人的变化，头发和化妆，是否存在胡须和胡须等因素。
此外，该程序比较两个描述符，并给出是否落入框架的人是否已输入数据库的答案。 相似性确定为百分比：例如，系统可以产生匹配描述符65％或99％的结果。
银行业务：预防欺诈的总额估计为数亿卢布
目标：防止邮政银行员工可能的欺诈行为
银行面临的最普遍威胁是个人数据的泄漏及其伪造，这既会导致内部欺诈造成财务损失，又会带来严重的声誉风险，从而导致股票价值下降。
根据VisionLabs的经验，多达90％的银行欺诈是由员工自行或与外部欺诈者共同实施的。 欺诈最明显的领域是消费者贷款，ATM和所有远程银行服务。 在邮政银行，通过使用面部识别技术访问电子数据库中的个人数据时，通过授权解决了该问题。
实施过程和结果人脸识别和验证平台LUNA每天处理数十万张照片。
她将新银行客户的生物特征参数与数据库中已经存在的参数进行了比较，还将其与诈骗者数据库进行了比较。
该平台已在银行和合作伙伴的销售点实现50,000个工作岗位。 对于代理商工作场所中使用的相机没有特殊要求。 银行保证几乎所有摄像机的图像质量都足以有效识别客户。
引入该系统的经济效果是通过防止欺诈的数量来估算的：考虑到零售网络和客户群的增长动态，银行估计其价值为数亿卢布。 同时，由于潜在的欺诈者已经知道面部识别系统，因此进行欺诈交易的尝试次数有所减少。
另外，面部识别使银行员工的每项操作个性化成为可能。 结果，与客户的合作变得更加容易，并提高了信息安全性。 已保存已登录系统的用户的照片，银行或合作伙伴的零售店的员工无法访问客户信息。 员工的劳动纪律有所提高：完全排除了将数据转移给其他员工的情况。 该银行还具有客观准确地核算员工工作时间的工具。
目标：根据客户在Otkritie银行的照片创建转账的可能性
传统上，如果汇款人在同一家银行，则客户需要指明收款人的卡号或电话号码，以进行汇款。
Otkritie银行是全球第一家根据客户在2017年12月的照片进行转帐的银行。
实施过程和结果该服务是使用面部识别系统来实现的，该系统允许通过其生物特征数据以高度准确的方式识别客户。
在2017年第一季度，该银行已经在莫斯科的三个分支机构中引入了一种用于客户身份验证的系统，从而简化了他们的服务并减少了排队等候的时间。 该银行已经在第二季度初使用其移动应用程序中的VisionLabs开发来在iOS上进行人脸验证原型。 该解决方案已由银行工作组进行了测试，并已于2017年5月在Connect：ID国际展览会上展出。
可以将照片从任何一家俄罗斯银行的卡转移到Otkritie银行的客户，这些客户在分行或卡通过快递方式交付时被拍照。 明年，Otkritie计划通过照片向非银行客户（Otkritie应用程序的用户）进行照片转移。 “翻译”将可以直接通过应用程序自行上传照片。
教育：学生对学习更加负责
目标：将莫斯科心理分析学院的考试转换为在线形式
该研究所为学生，教师和行政管理人员开发了一个培训门户，但是由于大量学生试图利用第三方来通过考试，因此无法进行全面的工作。 由于系统使用标准的密码访问机制，因此无法以任何方式进行控制。
实施过程和结果目前，每周有五千多名学生使用生物特征识别获得课程资料。 该研究所的代表不仅可以识别学生，还可以在处理材料时分析他们的活动。 大约5％的学生尝试使用第三方通过考试，但是该系统可以防止所有欺诈案件。
该研究所确认，生物特征识别有助于提高学生的教育质量，这些学生不再依靠非法的方法通过考试和考试，而对他们的准备负有更大的责任。 此外，由于学生了解自己的活动已记录下来，因此他们开始更加自觉和负责任地使用材料。
该研究所在进行生物识别之前和之后进行了一项调查。 调查显示，最初，学生对这种实施方式有不信任的反应，因为他们担心在培训门户网站上对活动的控制越来越严格-但是在引入后，该学院收到了学生的反馈，他们认为他们现在对自己的教育和工作更加自觉材料。
在4月19日的AI大会上，有可能与公司代表进行交谈，并详细了解他们的一切。