«Определение расположения и типа объекта на поступающем изображении или в видеопотоке являются первым и фундаментальным этапом распознавания документов. Однако для обучения высокоточных алгоритмов локализации и классификации документов требуются десятки тысяч обучающих выборок. Кроме того, такие алгоритмы содержат миллионы параметров, которые существенно влияют на время вычислений, а также на потребление оперативной и постоянной памяти устройства. Новый алгоритм позволяет эффективнее использовать память устройства и при этом быстрее выполнять поиск и классификацию документа», – отмечает генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.
Технология была протестирована на данных датасетов семейства MIDV, содержащих изображения и видеоклипы с удостоверяющими личность документами, снятыми в условиях сложного фона, избыточного освещения и других искажений. Результаты эксперимента показали более экономичное использование памяти устройства, в 2,6 раза превосходящее показатели ранее известных методов. Кроме того, тестирование подтвердило высокую производительность системы при уменьшении числа ошибок на 21% по сравнению с другими моделями.
Разработка интегрирована в системы компании, использующиеся в российских банках, телеком-индустрии, транспорте и промышленности для распознавания паспортов и других документов при подтверждении личности, онбординге и авторизации пользователей.
Smart Engines активно патентует свои технологии. В 2025 году специалисты компании получили уже 10 патентов в РФ и 3 – в США. На сегодняшний день у компании 15 американских патентов в области искусственного интеллекта.
Никто пока не комментировал эту страницу.