Компания VisionLabs, работающая в области машинного обучения, третий год подряд заняла первое место в международном соревновании Face Anti-spoofing (Presentation Attack Detection) Challenge , которое прошло в рамках крупнейшей конференции по компьютерному зрению ICCV 2021, сообщает VisionLabs во вторник.
Всего в соревновании приняли участие 195 команд от крупнейших университетов и компаний, среди которых Tencent, ByteDance и другие.
В этом году соревнование было сфокусировано на верификации живого человека и обнаружении спуфинг-атак с использованием 3D-масок. На сегодняшний день эта задача считается одной из самых сложных – в зависимости от качества маски, даже человек может не всегда верно определить её на фотографии.
Организаторы повысили сложность конкурса за счет использования в датасете фотографий с представителями нескольких рас, различными 3D-масками (прозрачными, пластиковыми и силиконовыми) и дополнительными атрибутами вроде очков или парика, которые скрывали детали. Данные по самой сложной атаке – с силиконовой маской – были открыты только за 10 дней до конца соревнования, чтобы исключить разметку вручную.
Также одним из условий был запрет на использование внешних данных и предобученных нейронных сетей. Такое ограничение позволило выбирать победителя на основе новых идей и оптимизации архитектуры модели, а не количества данных для обучения. Среди всех участников команда VisionLabs создала наиболее эффективный алгоритм Liveness, который с точностью 97% отличает живого человека от его подмены в 3D-маске, говорится в сообщении.
VisionLabs – резидент фонда «Сколково». В 2019 году алгоритмы Liveness VisionLabs стали лучшими в распознавании фейков на мультимодальных данных с камер глубины, а в 2020 году – определении атак с помощью распечатанных фотографий, видео с экрана телефона или планшета, 3D-масок на наборе RGB кадров.
См. также: Технология распознавания лиц отечественной компании VisionLabs признана лучшей в мире по версии NIST >>>
fullzbuycom link-kingorg