VisionLabs стала победителем в конкурсе по компьютерному зрению
Мировой лидер является резидентом Фонда «Skolkovo» и третий год подряд занимает первое место на международном соревновании. В рамках ICCV 2021 участвовали 195 команд – это крупнейшие университеты и организации, например, Tencent и другие.
О конкурсе
Фокус соревнования в текущем году сместился на верификацию живого человека. Нужно было научиться обнаруживать спуфинг-атаки. Речь идет о кибер-атаке, в рамках которой мошенник представляется надежным источником для получения доступа к важной информации. При этом он использует 3D-маски. На сегодня это довольно сложная задача, ведь все зависит от качества последней – не всегда удается заметить ее на фото.
Что нового
Организаторы конкурса усилили сложность, использовав в датасете фото с представителями разных рас и 3D-масок. Среди последних задействовали прозрачные, пластиковые и силиконовые. Также в работу ввели дополнительные атрибуты в виде очков и париков, которые отлично скрывали детали. Информацию по сложной атаке с использованием силиконовой маски удалось открыть за десять дней до окончания конкурса.
Метрики, которые использовали для определения итогов конкурса:
- APCER – доля (в %) атак, которые не удалось выявить. Другими словами, алгоритмы приняли фейк за живого человека.
- BPCER – процент людей, которых алгоритмы приняли за фейковых.
- ACER – среднее число предыдущих двух показателей.
Главное преимущество алгоритмов команды-победителя в том, что такое противодействие усилит решения для денежных сфер, транспорта, где особенно актуальны удаленная верификация и оплата по лицу.
Как алгоритмы использовались ранее
Два года назад алгоритмы мирового лидера были лучшими в распознавании фейков на мультимодальной информации с камер глубины, а год назад – компании удалось определить атаки благодаря использованию распечатанных фото и видео с экрана смартфона или планшета.
Компания постоянно совершенствует собственные решение и алгоритмы, которые становятся идеальным «оружием» в борьбе против деятельности злоумышленников. Такая работа позволяет получать современные безопасные способы оплаты с использованием биометрических данных. Например, биометрическая идентификация пассажиров с алгоритмами компании используется в метрополитене Москвы. До конца текущего года планируют запускать оплату проезда через Face Pay.
