Проекты

Для исследователей:

Детекция атак на предъявления живого лица (NIST PAD)


Цель проекта - исследования в области обнаружения атак на системы биометрической идентификации по лицу для последующего участия в рейтинге вендоров, проводимом Национальным институтом стандартов и технологий (NIST).
Атаки на биометрические системы совершаются злоумышленниками:
- с целью выдать себя за другую личность, чтобы получить доступ к тому или иному защищенному ресурсу (например, разблокировать чужой телефон, пройти в здание и т.п.)
- для того, чтобы скрыть свою реальную личность (например, зарегистрировать поддельный аккаунт в какой-либо информационной системе).

Злоумышленники используют разные инструменты для атак, как простые, так и более изощренные, например:
- цветная распечатка лица другого человека
- экран смартфона или планшета с изображением чужого лица
- вырезанная распечатка лица с отверстиями для глаз, рта.
- профессиональный грим
- реалистичная силиконовая маска

В ходе работы над проектом нужно будет реализовать алгоритмы, в том числе используя глубокое обучение, для обнаружения подобных атак.


Оценка качества изображений лица (NIST QAA)


Цель проекта - исследование способов оценки качества изображений лица с целью ранжирования и отсеивания изображений низкого качества, которые не пригодны для распознавания, а также для последующего участия в NIST FRVT Quality Summarization and Analysis.

Оценка качества фото позволяет увеличить надежность работы биометрических сервисов, например, в банковском секторе, за счет фильтрации некачественных фото из накопленных баз данных, а также за счет недопуска в базу плохих фото при регистрации.

Оценивать можно следующие параметры:
- размытость
- зашумленность
- уровень сжатия изображения
- уровень экспозиции
- качество освещенности
- уровень перекрытия лица
- наличие солнцезащитных очков или медицинской маски
- закрытость глаз
- повороты головы
- разрешение изображения
и др.

В ходе работы над проектом нужно будет реализовать алгоритмы, в том числе используя глубокое обучение, для оценки общего качества изображения лица, а также отдельных его составляющих.

Детекция витальности лица (Liveness)


Определение частоты пульса/дыхания по видео с камеры

Обратная задача построения карты освещения фона с определением положения источников света и стабильности этой карты во времени при перемещении камеры

Реконструкция карты помещения (фона) в котором производится съёмка и его стабильности во времени при перемещении камеры

Обратная задача построения карты освещения лица с определением положения источников света и стабильности этой карты во времени при перемещении камер.

Учёт индивидуальных особенностей подповерхностного рассеяния света кожей разных людей

Human Activity Recognition – Детекция нестандартных ситуаций


Быстрые алгоритмы для детекции ключевых точек и их трекинга в 3D

Unsupervised и semi-supervised алгоритмы для сбора и разметки массивов данных из сети интернет под задачу HAR

Быстрые алгоритмы для определения событий в видеопотоке и описательной реконструкции сцены

Новые алгоритмы для HAR с использованием разреженных представлений входных данных и графовых нейронных сетей

Генеративные модели в задаче распознавания лиц


Исследование возможных путей применения генеративных моделей для улучшения качества распознавания лиц
Для разработчиков и маркетологов:

AI для web3


Требуемые навыки Developer: Java Script, Solidity – программирование смарт контрактов
Требуемые навыки Marketing: SMM, графика, видео, разработка рекламы
Программа:
  • Omni Platform
  • Исследования и тьюториалы IoTeX Mashine Fi, W3bStream
  • Разработка смарт контракта на распознавание человека
  • Демо с умной камерой 3DiVi или Nvidia Jetson Nano Orin
  • Подача заявки на грант IoTeX

Seemetrix – Аналитика поведения человека


Требуемые навыки Developer: Python, Java Script
Требуемые навыки Marketing: SMM, графика, видео, разработка рекламы
Программа:
  • Omni Platform
  • Исследования и тьюториалы (Omni Platform, Plotly Dash, Nvidia Jetson, Stripe)
  • Разработка Dashboard
  • Разработка демок, маркетинговых материалов и продвижение
Ценный конечный продукт: Цифровой двойник действий человека для торгового или производственного помещения
Результат проекта:
  • Разработка обработчика (Native app, container) для нового Nvidia Jetson Nano Orin - до 6 камер на одном устройстве, body tracking, re-ID, привязка к плану помещения, face, skeletal joints
  • Интеграция с сервером 3DiVi Omni Platform Server
  • Веб сервис с визуализацией данных (движок Plotly Dash)
Для бизнес-аналитиков:

Сервис генерации синтетических данных


Задача: провести анализ рынка на предмет интереса к кастомной генерации синтетических данных в области Computer Vision.

ML/CV разработчикам нужны синтетические данные для обучения моделей:
  • без ошибок в разметке
  • с высоким уровнем разнообразия
  • в большом количестве
  • быстро и дешево (за счет автоматизации)
  • содержащие уникальные, специфические объекты, которых нет в общем доступе

Результат проекта:
  • Экспертный анализ текущей ситуации
  • Оценка целесообразности запуска сервиса

Сервис кастомной CV разработки


Задача: провести анализ рынка на предмет интереса к кастомной разработке в области Computer Vision.

Целевая аудитория для анализа:
  • Бизнесы, у которых нет CV подразделений
  • Бизнесы, CV подразделения которых не достигли желаемых результатов
  • Бизнесы, у которых в CV подразделении не хватает ресурсов

Результат проекта:
  • Экспертный анализ текущей ситуации
  • Оценка целесообразности запуска сервиса