- Стартапы

VisionLabs: Как заработать миллионы на распознавании лиц

Компания VisionLabs разработала прорывную технологию поиска, сопровождения и распознавания лиц людей на фотографиях и потоковом видео. Основана технология на оригинальном алгоритме извлечения ключевой информации. Стартап принципиально не привлекает инвесторов, на второй год после запуска VisionLabs вышла на окупаемость, еще через год чистая прибыль компании составила более 10 миллионов рублей.

Проект в 2012 году запустил предприниматель Александр Ханин. К работе он привлек лучших российских и зарубежных специалистов: директора по работе с ключевыми заказчиками компании КРОК Алексея Нехаева, эксперта по кредитным рискам Алексея Кордичева, профессора парижского Национального института исследований в информатике и автоматике Ивана Лаптева.

— Нашим флагманским продуктом является программная платформа распознавания лиц VisionLabs Luna,  рассказывает Александр. — Это решение представляет собой частное облако (серверное ПО) распознавания лиц и набор клиентских утилит управления камерой и захвата лиц. Решение по сути является plug-and-play, т.к. уже по умолчанию интегрировано с большинством корпоративных CRM, баз данных, систем BI. Для его внедрения нужно минимум технической квалификации. Крайне важно, что оно не требует затрат на дополнительное оборудование — можно пользоваться уже существующими камерами и инфраструктурой.

Среди клиентов компании крупные банки, в том числе «Лето Банк», Kaspi Bank, бюро кредитных историй «Эквифакс Кредит Сервисиз».

— Банки используют VisionLabs Luna для запоминания и распознавания лиц своих клиентов и сотрудников в различных бизнес-процессах, будь то кредитный конвеер или приоритезация обслуживания посетителей отделений.

Также компания предлагает облачную версию VisionLabs LUNA — Face_iS. Это сервис распознавания лиц, предоставляемый ритейлерам, отелям, ресторанам и т. п. по модели подписки.

— У нас есть 100% собственная технология детектирования и классификации объектов. Она основана на лучших достижениях наших ученых в области архитектур сверточных нейронных сетей и методов глубокого обучения. Наш движок распознавания лиц официально входит в топ-3 лучших в мире коммерческих технологий распознавания лиц по тестам LFW University of Massachusetts. Его отличительной особенностью является возможность достижения профессионального качества распознавания лиц даже на фотографиях очень низкого качества с бюджетных камер. При этом производительность алгоритма столь высока, что он позволяет сравнивать на обычном офисном компьютере около 90 миллионов пар дескрипторов лиц в секунду! Наш движок натренирован на миллионах фотографий реальных людей в банках, магазинах и т.п.

VisionLabs — резидент Фонда «Сколково», входит в топ-5 лучших компаний кластера информационных технологий инноцентра. Проект не раз участвовал в конкурсах стартапов. В 2013 году стал победителем «Зворыкинской премии» и Startup Village, в прошлом году занял третье место в конкурсе Web-Ready 2015, прошел в финал трека Robotics Generation S.

Проект высоко оценили в США. VisionLabs стала выпускником международного акселератора стартапов Intel и HaaS School of Business University of California Berkeley. Сделала совместный проект с Facebook и Google.

— Для подразделений Facebook Artificial Intelligence и Google DeepMind мы успешно выполнили проект под названием «OpenCV bindings for Torch». Мы реализовали полноценную интеграцию популярнейших в среде исследователей и разработчиков библиотеки алгоритмов компьютерного зрения OpenCV и библиотеки машинного обучения Torch. Для этого требовались глубокое знание каждой из библиотек и незаурядные компетенции в тематических областях. Это проект (httpsss://github.com/VisionLabs/torch-opencv) со 100% исходным кодом.

Иными словами, мы совместно с Facebook и Google дали сообществу разработчиков и стартапам в области глубокого обучения и компьютерного зрения по всему миру долгожданный уникальный набор инструментов для быстрого создания своих собственных прототипов и продуктов.

Добавить комментарий