Vandaag de dag, nu de technologie in zeven stappen vooruitgaat, is het gebied van machinaal leren relevanter dan ooit. Zonder machinale training zouden we onze telefoons niet hebben kunnen ontgrendelen met onze stem of de blik die naar het apparaat werd gegooid. Dat laatste is precies waar de medewerkers van VisionLabs - een bedrijf dat deel uitmaakt van het Skolkovo innovatiecentrum - mee bezig zijn. Hun belangrijkste taak is het creëren van producten die gekoppeld zijn aan gezichtsherkenning. Op dit moment heeft het bedrijf twee grote projecten: Luna Platform en Luna SDK. Maar zo ongeveer alles in orde. Luna Platform is een biometrisch data management systeem. Met de hulp daarvan kunt u verschillende taken oplossen: bijvoorbeeld het identificeren van medewerkers van het kantoor of het herkennen van bankcliënten. Dit systeem is in staat om gezichten te detecteren, op te slaan in een database, te groeperen, verschillende kenmerken (bijvoorbeeld geslacht, leeftijd of stemming) te identificeren en met elkaar te vergelijken.

De diensten van het bedrijf worden al gebruikt door serieuze ondernemingen, waaronder Tinkoff Bank en Sberbank: elk van deze banken implementeert gezichtsherkenningstechnologie in hun geldautomaten. Ook in samenwerking met VisionLabs is er in Rusland de eerste dienst die het mogelijk maakt om met een zelfportret (selfi) te betalen. Daarnaast heeft Visa in april vorig jaar de technologie van de betaling aan het publiek geïntroduceerd, waarbij een persoon niet eens meer een telefoon nodig heeft - alleen zijn gezicht en de juiste terminal voor de betaling. Het lijkt erop dat zeer binnenkort, dankzij machinaal leren in het algemeen en de inspanningen van VisionLabs in het bijzonder, niet alleen de wereld van het geld, maar ook de creditcards kunnen gaan vliegen. Overigens heeft het bedrijf nog een ander product dat Luna SDK heet. Het is een gezichtsherkennings- en analysesysteem, dat op verschillende besturingssystemen kan draaien. Luna SDK omvat verschillende modules, die elk verantwoordelijk zijn voor een specifieke set van taken.

De ene bevat gezichtsherkenningsfuncties, terwijl de andere het mogelijk maakt om het echte gezicht van een persoon te onderscheiden van een foto of video, zodat aanvallers het systeem niet kunnen misleiden door iemand een foto of video te laten wegglippen. De technologieën die door VisionLabs worden gebruikt, hebben de meest uiteenlopende toepassingen: ze kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt voor het instappen van passagiers in treinen of vliegtuigen, voor toegangscontrole, online inchecken, enzovoort. Een van de vele mogelijke toepassingsscenario's voor VisionLabs is het beschermen van voertuigen tegen diefstal, wanneer de toegang tot het voertuig alleen mogelijk is als de biometrische gegevens overeenkomen. Ook de gezichtsherkenningstechnologie past perfect in het idee van een slimme stad, waar alles gevuld is met neurale netwerken. Het zou bijvoorbeeld gebruikt kunnen worden om verdachten veel sneller te arresteren en om alibi's veel effectiever te controleren. Ook retailers kunnen baat hebben bij de oplossingen van VisionLabs, waarbij u te maken heeft met een groot publiek.