Описание системы facemetric

facemetric — это система компьютерного зрения для распознавания образов, детектирования и классификации объектов на изображениях с применением ИИ. Программный продукт facemetric (рус. фейсметрик) от компании-разработчика Нейрометрика предназначен для автоматизированного распознавания и анализа визуальных образов на фотоизображениях — детектирования, классификации, верификации и идентификации объектов, включая лица, фигуры людей, предметы одежды, аксессуары и транспортные средства, с применением каскадных классификаторов и нейронных сетей. Система обладает модульной структурой, поддерживает интеграцию через API и масштабирование для решения задач с высокой вычислительной нагрузкой.

Система facemetric ориентирована на ИТ-специалистов, разработчиков прикладных решений, специалистов по безопасности и аналитиков данных, которые занимаются внедрением технологий компьютерного зрения в бизнес-процессы компаний и нуждаются в масштабируемых решениях с возможностью интеграции в существующие информационные системы.

Система facemetric подходит для компаний среднего и крупного бизнеса в таких отраслях, как розничная торговля, транспорт и логистика, безопасность и охрана объектов, государственное управление, а также для организаций, реализующих проекты в сфере умного города и автоматизации производственных процессов.

Функциональные возможности facemetric:

• Детектирование и классификация объектов. Система осуществляет автоматическое выявление и категоризацию различных объектов на фотоизображениях, включая лица, фигуры людей, предметы одежды, аксессуары и транспортные средства, с использованием современных алгоритмов компьютерного зрения.

• Верификация и идентификация. Facemetric обеспечивает проверку подлинности и определение личности по визуальным данным, что позволяет применять систему в задачах, требующих высокой точности распознавания и сопоставления визуальной информации с базами данных.

• Применение каскадных классификаторов и нейронных сетей. В основе работы системы лежат сложные математические модели и алгоритмы, которые обеспечивают высокую точность и скорость обработки визуальных данных, адаптируясь к различным условиям и типам изображений.

• Модульная структура. Архитектура системы построена таким образом, что позволяет легко добавлять новые модули детекторов и классификаторов, расширяя возможности распознавания и адаптируя систему под специфические задачи пользователей.

• Обработка широкого спектра объектов. Facemetric способна работать с разнообразными категориями визуальных данных — от лиц и фигур людей до предметов одежды и транспортных средств, что значительно расширяет область её применения.

• Масштабирование системы. Архитектура платформы позволяет как увеличивать вычислительные мощности (вертикальное масштабирование), так и распределять нагрузку между несколькими узлами (горизонтальное масштабирование), что обеспечивает гибкость в настройке производительности под конкретные задачи.

• Самообучающаяся система. Facemetric обладает механизмами машинного обучения, которые позволяют системе со временем повышать точность распознавания и адаптироваться к новым типам данных и изменяющимся условиям эксплуатации.