 |
Вокорд переводит системы биометрической идентификации VOCORD FaceControl на нейронно-сетевой алгоритм распознавания лиц
Российская компания Вокорд – один из ведущих разработчиков и производителей интеллектуальных систем видеонаблюдения и аудиорегистрации (портфельная компания фондов с участием капитала РВК: «С-Групп Венчурс» и «Лидер-инновации»; резидент фонда «Сколково») – переводит системы биометрической идентификации VOCORD FaceControl и VOCORD FaceControl 3D на нейронные сети.
Специалисты компании Вокорд разработали собственный математический алгоритм распознавания лиц, в основе которого лежит технология глубоких нейронных сетей и оригинальные авторские математические последовательности VOCORD. Благодаря им новый алгоритм распознавания лиц характеризуется исключительно высокой производительностью и точностью.
На фоне общего развития технологий нейронных сетей и их повсеместного внедрения, алгоритм, разработанный компанией Вокорд, выгодно отличается универсальностью, скоростью и точностью распознавания. Алгоритм VOCORD позволяет работать как с изображениями, полученными с камер обзорного видеонаблюдения, так и со специализированных камер для распознавания лиц.
Скорость обработки составляет 3 миллиона сравнений в секунду и не зависит от качества изображения. При этом сохраняется высокая точность распознавания, а ошибки минимизированы, что подтверждено тестами, проведенными по различным методикам.
Отметим, что алгоритм VOCORD уже обучен на изображениях одних и тех же лиц, снятых с разных ракурсов в разное время и в разных условиях. Используемый метод обучения имеет значительное преимущество над обучением, в котором база состоит из нескольких практически фронтальных изображений одного человека. Процесс обучения непрерывен, и со временем точность распознавания увеличивается.
Особенность алгоритма VOCORD заключается в способности эффективно распознавать лица людей, следующих в потоке, поскольку он работает с невысоким разрешением изображений (на входе область лица может иметь размер 128 х 128 пикселов, а расстояние между глазами около 50 пикселов). Важно отметить, что алгоритм работает как с фронтальными, так и с частично повернутыми лицами.
«Перевод наших решений для распознавания лиц на нейронные сети – это закономерный шаг для нас, поскольку планомерная научная работа является неотъемлемой частью политики развития компании. В области распознавания лиц мы полностью перешли на собственное программное обеспечение. Таким образом, Вокорд является единственной российской компанией, которая предлагает своим клиентам готовый аппаратно-программный комплекс, который использует собственные программные алгоритмы и аппаратную часть собственного производства. Благодаря нашим последним разработкам, заказчики уже получают обновленную продуктовую линейку с принципиально иной философией устройств и расширенными функциональными возможностями», – подчеркнул технический директор компании Вокорд Алексей Кадейшвили.
О компании
Компания Вокорд, российский разработчик и производитель профессиональных систем видеонаблюдения и аудиорегистрации, основана в 1999 году. В портфеле решений компании: системы распознавания лиц, фото- и видеофиксации нарушений ПДД и аналитики транспортных потоков, интеллектуального видеонаблюдения и аудиорегистрации, на основе которых успешно реализуются сложные территориально-распределенные проекты. Системы VOCORD внедрены более чем в 2000 проектах коммерческих и государственных организаций и более чем в 70 проектах класса «Безопасный город» в России и за рубежом. Компания активно ведет новые технологические разработки в области видеоанализа: машинное зрение, распознавание образов, анализ видеопотоков, ситуационная видеоаналитика и другие. Вокорд – резидент фонда «Сколково», портфельная компания фондов, финансируемых ОАО «РВК» – «С-Групп Венчурс» и «Лидер-инновации», участник профессиональной ассоциации ONVIF и Русского биометрического общества. Производство компании сертифицировано по стандарту ISO 9001:2008. Решения VOCORD распространяются через партнерскую сеть в России и за рубежом.
Публикуемые материалы доступны читателям в социальных сетях: и на официальном сайте компании www.vocord.ru в разделе «Новости».
Контакты для прессы
Татьяна Авдеева
PR-менеджер
E-mail: tatyana.avdeeva@vocord.ru
E-mail: pr@vocord.ru
Тел. раб: +7 (495) 787-26-26 доб.227
Тел. моб: +7 (926) 347-10-89
Контактное лицо: Анна
Компания: Вокорд
Добавлен: 08:10, 01.07.2016
Количество просмотров: 1154
Страна: Россия
| «Навикон» получил статус «Участник проекта 1С:Центр ERP», Navicon, 23:06, 31.08.2026, Россия89 |  |
| Системный интегратор и разработчик «Навикон» вошел в число партнеров 1С со статусом «Участник проекта 1С:Центр ERP». Его получение подтверждает наличие у интегратора полного набора необходимых компетенций по ERP-решениям линейки 1С, опытных специалистов и успешно реализованных проектов. |
| В iSpring Suite появился ИИ-помощник для работы с текстом, iSpring, 23:05, 31.08.2026, Россия100 |  |
| Компания iSpring, разработчик решений для корпоративного обучения, обновила конструктор для создания интерактивных курсов iSpring Suite. В новой версии появился ИИ-помощник для работы с текстом. Он берёт на себя рутинную работу с текстом прямо в iSpring Suite. |
| Omdia: Hisense заняла первое место в мире по объему поставок телевизоров с диагональю от 100 дюймов и более в первом полугодии 2026 года, Hisense, 23:04, 31.08.2026, Россия93 |  |
| По данным Omdia, международного института маркетинговых исследований, компания Hisense, один из ведущих мировых производителей телевизионной и бытовой техники, вышла на первое место в мире по объему поставок телевизоров с диагональю от 100 дюймов и более с долей рынка, равной 55,1%. |
| «1С-Рарус» внедрил «1С:Управление предприятием общепита» в отелях сети Cosmos, 1С-Рарус, 22:59, 31.08.2026, Россия85 |
| Внедрение «1С:Управление предприятием общепита» разработки «1С-Рарус» обеспечило бесшовную интеграцию бэк-офисных функций и унификацию стандартов в сфере общественного питания сети отелей Cosmos. В результате проекта удалось внедрить единую систему управления ресторанной службой в отелях, стандартизировать и повысить прозрачность закупочного процесса, что повлияло на снижение операционных затрат. |
|
|
