独自の顔認識ディープラーニングアルゴリズム(DeepID,DeepID2,GaussianFace)、億単位の超大規模な顔が像データベース、そして独自の高性能ディープラーニングプラットホームにより,顔と目、口、鼻を含む240個の顔特徴点をミリ秒級で検出することを実現し,性別、年齢、表情、ヒゲ、顔の動きを含む十数種類の顔属性を抽出できます。
さらに、20年以上の経年変化にも対応できる顔認証を実現しています。しかも、同一つ人物と認証した時の誤認識の確率が百万分の一以下に抑えられています。
関連ソリューション
自社開発の業界最先端の視覚慣性ナビゲーションSLAMシステムは、実時間で自己の位置・姿勢を検知しながら、環境の3次元モデルを構築することを実現しています。
また、十数万枚(フレーム)以上の画像あるいはビデオからカメラの運動軌跡と撮影されるシーンの3次元モデルを同時に獲得する技術確立しています。
これらの技術を融合して、オンラインで一般的なシーンの密な3次元モデルを構築できます。
モバイル端末上の14の身体特徴点を実時間で検出できる最初のソリューションです。
各姿勢の人体のカラーの入力画像から頭部、肩、腰, 脚などの特徴点を検出できます。
金融、重要な施設における入退室管理のような高い安全性が要求される応用に顔認証を行う場合、写真や仮面による騙しを見破る機能が要求されます。
ライブネスチェックは,撮影対象は本物の人の顔かどうかを識別する技術です。本技術は高精細写真、編集画像、3D顔モデル、顔マスクを排除することができます。
SenseTimeでは、独自にAI学習フレームワークSenseParrotsを開発しており、その技術要素全ての知的財産権を所有しています。
SenseParrotsは、数百億のサンプルデータを含む数千万のカテゴリー分類タスクにおいて、数千のGPUを使用して数千億個のパラメーターを持つモデルを学習する大規模分散深層学習をサポートしています。大量のデータ、大量の計算資源を必要とする産業分野での研究開発に最適化されたAI学習フレームワークです。
SenseParrotsを使用することで、モデルの研究・開発、実装の効率を大幅に向上させ、AIアプリケーションの限界を広げ、各産業分野をリードすることができます。