Участникам конкурса предлагалось «узнать» изображения людей из двух коллекций в большой базе фотографий. Первая коллекция состояла из 100 000 изображений людей примерно одного возраста, вторая – из 900 человек разных возрастов. Поиск проводился в базе из 1 млн изображений.
По итогам соревнования эксперты Университета Вашингтона назвали
решение N-Tech.Lab наиболее точным для баз с объемом от миллиона и более фотографий
— точность распознавания составила 73,3%.
На втором месте оказалось решение Facenet от команды из Google, на третьем — алгоритм, предложенный специалистами Пекинского университета.
Как рассказал «Ведомостям» основатель N-tech.Lab Артём Кухаренко, призовые места в конкурсе не принесут денег, но компания рассчитывает на другое: в июне 2016 года пройдет Конференция компьютерного зрения и распознавания образов, на которой Вашингтонский университет сделает доклад о достижениях технологии распознавания лиц, в том числе об итогах прошедшего конкурса. По мнению Кухаренко, это привлечет к N-tech.Lab внимание инвесторов.
По его словам, компания готовится запустить несколько коммерческих продуктов с использованием своего алгоритма. Один из них — сервис знакомств, позволяющий искать людей с внешностью определенного типа.
N-tech.Lab основана в 2015 году. Доля Кухаренко в компании, по данным СПАРК, составляет 25%. Еще по 17,5% принадлежит управляющим партнерам фонда Typhoon digital development Олегу Братишко, Анатолию Гусеву, Александру Кабакову, а также Марине Полянской, 5% – Екатерине Семёновой.
Комментарий удалён модератором
70%
"наиболее точным для баз с объемом от миллиона и более фотографий"
видимо Facenet на объеме менее миллиона