ロシアの新興企業N-Tech.Lab、顔認証でGoogleを出し抜く

AsiaNet 62885（1641）

【モスクワ2015年12月17日PR Newswire＝共同通信JBN】N-Tech.Labは、ワシントン大学が開催した顔認証アルゴリズムの世界コンペで優勝した。ロシアの主要経済日刊紙Vedomosti（http://www.vedomosti.ru/technology/articles/2015/12/07/619875-rossiiskii-startap-google ）が伝えたところによると、ロシアのプログラマーによって開発されたこのアルゴリズムは、Googleが開発したFacenetと呼ばれる製品など、100以上の他のシステムを出し抜いた。

N-Tech.Labのチームは、個人の顔の特性を復元することができる人工ニューラルネットワーク（生物学的神経回路網からヒント得てできたモデル群）に基づいた特別の顔認証アルゴリズムを開発した。N-Tech.Labのソリューションは、大きなデータセットの中で検索するに当たって最も正確なものであると断言された。それらは100万人の顔において73.3％の精度を達成した。

この指名においては、GoogleのソリューションであるFacenetと北京大学の専門家によって提案されたアルゴリズムは、それぞれ2位と3位だった。

こうした認証技術の開発における最大の課題は、撮影や照明の状況、顔の表情、画質、に関わらず、アルゴリズムに重要な特徴を検出させることにあると、同社の代表者は指摘した。

このソフトウエアはまた、短時間で、限られた計算資源によって大量の画像データを高速処理しなければならない。

N-Tech.Labの創立者であるアーテム・クハレンコ氏は「現在、われわれはわれわれの技術に基づいた2つの商品の発売を計画している。われわれはまた、将来の開発のための投資を増やす可能性を検討している」と語った。

顔認証技術は、司法当局がストリーミングビデオカメラを使って犯罪の容疑者や指名手配者を捜査、特定するために利用することができると、アーテム・クハレンコ氏は述べた。さらに、この種の情報は、税関が入国を禁止されている人々を見分けるのに役立つかもしれない。それはまた、リアルタイムモードで大きなスポーツおよび文化イベントの間にスタンドや周辺地域のファンを確認し、状況を監視することができるだろう。

開発者は「この種の技術は現在、銀行詐欺の防止を支援するビジネス解析システムにおいて上手に利用されている。神経回路網は最近『爆発的に増加』、今日では、それらによってわれわれは、かつては非常に困難と思われていた課題を解決することができる。それらの価値と機能エリアは将来、著しく大きくなるだろう」と語る。

開発された技術のもう１つの適用分野は、ダイレクトマーケティングである。アルゴリズムは、ｅショップからの録音を分析し、ソーシャルネットワークで顧客を探すことができる。それから、予想購買者は個別の広告メールを受信する。現在、N-Tech.Lab（http://ntechlab.com ）は、こうしたソリューションの開発について、さまざまな大規模小売業者と交渉している。

ソース：N-Tech.Lab

Russian Startup N-Tech.Lab Upstaged Google in Face Recognition

PR62885

MOSCOW, December 17 /PRNewswire=KYODO JBN/--

     N-Tech.Lab became the leader of the world challenge in face recognition

algorithms, organized by The University of Washington. The algorithm created by

Russian programmers upstaged more than 100 other systems, including the one

called Facenet created by Google, as leading Russian business daily Vedomosti

[http://www.vedomosti.ru/technology/articles/2015/12/07/619875-rossiiskii-starta

p-google ] reported.

    N-Tech.Lab team developed a special face recognition algorithm based on the

artificial neural network (a family of models inspired by biological neural

networks), which allows to extract characteristic features of a person's face.

N-Tech.Lab's solution was declared the most accurate one applying for the

search in large datasets. They achieved 73.3% accuracy on 1 million faces.

    In this nomination, Google's solution Facenet and the algorithm proposed by

the specialists of Beijing University were the second and the third best ones

respectively.

    The biggest challenge in developing such a recognition technology lies in

making the algorithm detect key features regardless of filming and lighting

conditions, facial expression and image quality, the company representative

noted. The software also has to crunch through large amounts of imaging data in

a short time and with limited computational resources.

    "Currently we are planning to launch a couple of commercial products based

on our technology and we also consider the possibility of raising investment

for future development" - Artem Kukharenko, N-Tech.Lab's founder, said.

    Face recognition technology can be used by law enforcement bodies to search

for and identify possible or wanted criminals using streaming video cameras, as

Artem Kukharenko specified. Furthermore, this kind of information might be

helpful for customs service in distinguishing people who are forbidden to enter

a country. It could also automatically verify fans and monitor the situation on

stands and surrounding areas during mass sport and culture events in a

real-time mode.

    "This kind of technology is currently successfully used in

business-analytics systems, where they help to prevent bank frauds. The neural

networks have recently "exploded" and nowadays they allow us to solve the tasks

that used to seem too difficult. Their value and functional area will

significantly increase in future", - the developer says.

    Another field of the developed technology's application is direct

marketing. The algorithm is able to analyze recordings from e-shops and search

for the customers in social networks. Then the prospective buyer could receive

personalized ads mails. At the moment N-Tech.Lab [http://ntechlab.com ] is

negotiating with several large retailers about developing such solutions.

Source: N-Tech.Lab