В МИСИС создали систему для ускорения Face ID на любых смартфонах
Ученые Национального исследовательского технологического университета МИСИС совместно со специалистами Национального исследовательского университета ВШЭ и Института искусственного интеллекта AIRI разработали систему, которая автоматически подбирает наиболее эффективные нейросети для сервисов распознавания лиц (Face ID), что ускоряет работу Face ID на смартфонах, планшетах и устройствах «умного» дома. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе НИТУ МИСИС.
Сервисы Face ID как правило состоят из нескольких слоев нейросетей, которые отвечают за анализ разных параметров изображения. Система НИТУ МИСИС представляет собой ПО, которое ускоряет и автоматизирует подбор компонентов Face ID для получения на выходе наиболее эффективного сервиса распознавания. При подборе компонентов Face ID российская разработка опирается на технические характеристики каждого устройства, на котором она запущена. Подобранные таким образом системы Face ID срабатывают даже на самых слабых гаджетах за 5-10 миллисекунд.
Главная потенциальная польза программы НИТУ МИСИС состоит в том, что она может ускорить разработку и развертывание систем распознавания лиц в организациях, чей технопарк состоит из устройств с разными вычислительными мощностями.
«Представьте, что у вас есть партия из миллиона планшетов, на которые надо установить модуль для идентификации лиц. У них конкретные микрочипы и определенные технические мощности. Можно взять из коробки одно устройство, установить наше приложение, которое определит наиболее подходящую модель, которая подойдет именно для этой модели планшета и будет распознавать лица за 5,10 или 20 миллисекунд», – объяснил «Газете.Ru» руководитель исследования, заместитель директора центра искусственного интеллекта НИТУ МИСИС Андрей Савченко.
В НИТУ МИСИС также добавили, что ручной подбор необходимых компонентов нейросетей для Face ID отнимает много времени и не гарантирует корректную работу сервиса на всех устройствах.
Программа российских ученых разработана на основе открытого исходного кода и доступна для скачивания на портале GitHub. Более подробно технология НИТУ МИСИС описана в статье, опубликованной в научном журнале IEEE Access.