La start-up russe N-Tech.Lab souffle la vedette à Google en matière de reconnaissance faciale

17 Décembre , 2015, 09:15 GMT de N-Tech.Lab

MOSCOU, December 17, 2015 /PRNewswire/ --

N-Tech.Lab s'est imposée comme chef de file en matière d'algorithmes de reconnaissance faciale lors du défi mondial organisé par l'Université de Washington. L'algorithme créé par les programmeurs russes a éclipsé plus d'une centaine de systèmes, y compris la solution Facenet de Google, rapporte le premier quotidien économique russe, Vedomosti.

L'équipe de N-Tech.Lab a développé un algorithme de reconnaissance faciale spécial fondé sur le réseau de neurones artificiel (une série de modèles inspirés des réseaux de neurones biologiques), qui permet d'extraire les traits caractéristiques du visage. Avec un taux de précision de 73,3 % sur un million de visages analysés, la solution de N-Tech.Lab a été désignée la plus exacte pour les recherches dans de grandes séries de données.

La solution Facenet développée par Google et l'algorithme proposé par les experts de l'Université de Beijing arrivaient respectivement en deuxième et troisième place.

Selon un représentant de la société, le plus grand défi dans la mise au point d'une telle technologie de reconnaissance consiste à déceler les traits principaux, quelles que soient les conditions d'éclairage et de prise de vue, l'expression faciale et la qualité de l'image. Le logiciel doit également traiter de grandes quantités de données d'images dans un délai court et à l'aide de moyens de calcul limités.

« Nous envisageons de créer un certain nombre de produits commerciaux basés sur notre technologie, ainsi que la possibilité d'attirer des investissements à l'appui du développement futur », a expliqué le fondateur de N-Tech.Lab, Artem Kukharenko.

Selon les précisions de M. Kukharenko, la technologie de reconnaissance faciale peut aussi servir aux instances chargées de l'application de la loi à traquer et à identifier des suspects ou des criminels recherchés à l'aide des flux vidéo des caméras. En outre, ces informations peuvent se révéler utiles aux services douaniers pour repérer les individus faisant l'objet d'une interdiction d'entrée sur le territoire. De même, elles peuvent être utilisées lors d'événements sportifs et culturels de masse pour vérifier automatiquement les fans et surveiller la situation dans les tribunes et aux environs, et ce, en temps réel.

« À l'heure actuelle, la technologie est appliquée avec succès dans les systèmes d'analyse commerciale pour la prévention de la fraude bancaire. Dernièrement, l'utilisation des réseaux de neurones a pris de l'ampleur et permet actuellement à venir à bout de tâches qui semblaient trop difficiles auparavant. Leur utilité et domaine fonctionnel augmenteront considérablement à l'avenir », a précisé le développeur.

Par ailleurs, le marketing direct est un autre champ d'application de cette technologie. L'algorithme analyse les archives des boutiques électroniques et recherche les clients sur les réseaux sociaux. Par la suite, les acheteurs potentiels sont ciblés par des courriers promotionnels personnalisés. N-Tech.Lab est en négociations avec plusieurs grands détaillants pour développer de telles solutions.

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SOURCE N-Tech.Lab