INFOSTART EVENT 2018 EDUCATION

Второй тур голосования за доклады.
Окончание 5 сентября.

Крючков Владимир | Начальник сектора разработки | ООО "Группа Полипластик"

«Как мы разрабатываем в EDT»

1. Ответим на вопрос как мы переходили на разработку в EDT. Где было больно и что стало лучше? Где светлое будущее? 2. Расскажем про использование процессов разработки для коммерческих продуктов и open source. Что такое «Git Flow», «Git Lab Flow» и «Git Hub Flow» в чем их отличие и в чем сила? 3. Командная разработка в новых реалиях: Где и как нам помогает SCRUM? Как и где используем KANBAN? Нужно ли следовать за белым кроликом? 4. Про системы баг трекинга: Интеграция с системами баг трекинга для коммерческих решений на примере JIRA. Достаточно ли возможностей «Git Hub Issue» для open source? 5. Про репозитарии: Какой репозитарий выбрать? Что такое «bitbucket», «github» и что они умеют? Как все это увязать с EDT и баг трекингом? Когда использовать приватные, а когда публичные хранилища? 6. Используем новые волшебные возможности: автосборка релиза, code review, pull request, ветвление (bruches) и др. Как именовать ветки и что писать в коммитах чтобы получить профит. 7. Немного про качество продукта: Как мы запускаем тесты при разработке в EDT? Как используем open source Фреймворк «Тестирование 3.0»?

Возврат к списку

Алгоритм FindFace от российских разработчиков стал лидером рейтинга властей США

01.06.2017     
Алгоритм по распознаванию лиц от компании NTechLab занял первое место в рейтинге подобных программ, составленном структурой Министерства торговли США. 
 
Рейтинг был составлен Национальным институтом стандартом и технологий (NIST) при Министерстве торговли США. В рамках исследования Face Recognition Vendor Test было рассмотрено 15 алгоритмов от компаний со всего мира, включая две версии алгоритма от  NTechLab.
 
Помимо NTechLab специалисты рассматривали алгоритмы от российских компаний 3DiVi и Vocord, немецкой Dermalog, индийской Samtech Infonet Limited, американской Vcognition Technologies и других.
 
Алгоритмы распознавания проверяли на крупной базе фотографий с лицами. Всего было 4 теста: сравнение человека с фотографией на визе, проверка на базе по розыску преступников, анализ селфи, снятых с разных ракурсов при плохом освещении, а также распознавание лиц из видеопотока. По результатам проверки, первое и третье места заняли алгоритмы от NTechLab, а второе – решение от 3DiVi.
 
Как рассчитывают в компании, технология FindFace сможет принимать участие в тендерах государственных и коммерческих организаций по всему миру. 
 
«Сейчас мы ведем переговоры о возможной интеграции нашего алгоритма с лидером производства оборудования для автоматизированного прохождения паспортного контроля на рынке США и топовые результаты теста значительно усиливают наши позиции», – рассказал Rusbase разработчик алгоритма FindFace Артем Кухаренко.

Также победивший алгоритм уже лег в основу бизнес-решения NTechLab – платформы FindFace Enterprise Server SDK 2.0. Он позволяет распознавать 7 базовых и 50 составных эмоций, определять пол и возраст (с погрешностью до трех лет), отыскивать человека по базе в 1 млрд фотографий менее чем за полсекунды, а также управлять системой по распознаванию лиц через специальное Android-приложение.
 
Алгоритм от NTechLab ранее лег в основу сервиса по поиску профилей на основе фотографии в социальной сети «ВКонтакте», а также победил в двух номинациях мирового конкурса по распознаванию лиц The MegaFace Benchmark.


Комментарии
Сортировка: Древо
1. support 4406 01.06.17 17:02 Сейчас в теме
Артем Кухаренко, молодец!
starik-2005; CyberCerber; +2 Ответить
2. Shestik 92 01.06.17 17:53 Сейчас в теме
Молодцы ребята. Надеюсь на нашем рынке они тоже нашли заказы.
3. vipetrov2 02.06.17 04:08 Сейчас в теме
У них сервис есть поиска вконтакте по фотографии. Здесь интереснее, что гугл на распознавание лиц тратит в 100 раз больше денег, и даже в топ 3 не вошел.
4. &rew 7 02.06.17 06:36 Сейчас в теме
Что сказать. Ребята работают. Молодцы. Как говорится, "Возьмите с полки пирожок". Вернее хороший кусок пирога этого рынка.
5. maXon777 97 02.06.17 10:01 Сейчас в теме
Пользуясь случаем, видел авторизацию клиентов в фитнес-центре с камеры. Может подскажет кто, какое решение хорошо с 1С интегрируется?
8. TreeDogNight 17 02.06.17 15:44 Сейчас в теме
(5) Насколько я знаю в Битрикс 24 есть аналогичные приложения, работающие на распознавании лиц.
maXon777; +1 Ответить
9. KazanKokos 11 02.06.17 16:42 Сейчас в теме
(8) тут фишка не только в распознавании, а в поиске во внешних массивах.
TreeDogNight; +1 Ответить
6. KazanKokos 11 02.06.17 10:15 Сейчас в теме
а где на сервис ВК можно посмотреть?
7. kiruha 366 02.06.17 10:32 Сейчас в теме
10. starik-2005 1410 02.06.17 17:41 Сейчас в теме
отыскивать человека по базе в 1 млрд фотографий менее чем за полсекунды
Сразу видно, что не 1С писала и не на 1С. 1С да полсекунды не только физиономию в базе не найдет, так даже список из трех строк не откроет ))) А список из миллиарда строк в три символа даже думать боюсь сколько открывать будет, не говоря о фотографиях. Короче, есть к чему этому желтому недопродукту стремиться.
alesgood79; TreeDogNight; +2 Ответить
Оставьте свое сообщение

См. также