生物識別面部識別和視頻分析系統由nune根據R＆D的NTECHLAB負責人Artem Kukharenko的負責人的說法，莫斯科為具有不同膚色和戴口罩的人提供了令人印象深刻的公共相機網絡，例如具有不同膚色和戴口罩的人的高精度，以及連續的識別。但是，在商業環境中這些技術的潛力與安全智能的城市計劃一樣大。生物識別更新在面試中。
Ntechlab的生物識別輪廓識別率在俄羅斯的龐大CCTV網絡今年早些時候，為執法部門提供了一種方法，可以在不同攝像機的供稿中追踪犯罪嫌疑人。該公司還開發了一種算法，用於分析一個空間中的人數及其與彼此之間的距離，以支持防止Covid-19傳播的社會疏遠。 Kukharenko將新功能描述為公司專注於應對現實生活挑戰的一部分。
Kukharenko解釋說：“我們對與大量視頻流和所謂的困難場景一起工作的區域範圍感興趣，例如不同的面部遮擋，不同的照明條件，人們不看相機的不同角度，它們只是在附近傳遞。” “對我們來說，這是一個有趣的問題，因為這是一個現實生活中的問題。我們始終試圖提高算法的準確性，現在我們在這些困難的狂野場景中處於領先地位。”
該算法不僅必須能夠處理現實生活中的方案，還必須足夠快地處理來自相機網絡的大量數據，並且足夠小，以適合所需的硬件以適合客戶的預算。
“現在我們已經優化了算法，因此我們只能在一個GPU上處理100多個攝像機，” Kukharenko說。 “對於需要處理數十萬個視頻流的客戶來說，這非常重要，整個解決方案的總擁有成本非常重要。”
購物中心是NTECHLAB的另一個目標市場，在該市場中，諸如人口統計分析之類的功能通過營銷見解帶來價值。根據Kukharenko的說法，大規模零售業務也可能需要一種方法來製定數據驅動的交通流量以保護公共安全，在這種情況下，Silhouette跟踪可以收集所需的信息而無需存儲任何敏感的個人信息。
他說：“我們的目標是從大量視頻流中提取所有信息，並對我們算法能夠提取的數據進行一些預測。” “這就是為什麼我們添加了面部識別算法的輪廓跟踪算法，年齡，性別，情感識別，並且我們還進行了汽車識別，以便我們可以跟踪視頻流中可用的所有信息並以某種智能的方式進行處理。”
Ntechlab的最新主要合作夥伴公告是，它正在提供算法來支持“ Orwell”項目的算法俄羅斯的1,600所學校。預計該系統將在43,000多所學校中實施，並指出了應用領域的範圍以及爭議的潛力。
Kukharenko說，該公司通過與當地合作夥伴合作，以確保尊重每個國家的法律的政策，並處理其經營的各個區域市場的不同法規和數據保護法。這使得本地合作夥伴的質量非常重要，但是Ntechlab還使用其技術來建立隱私功能。
Kukharenko指出：“我們在產品上引起了很多關注，以確保客戶的隱私。” “例如，我們的軟件可以安裝並在客戶端的服務器上運行，因此它不會留下任何外部連接，甚至可以在沒有Internet的情況下運行它，以使其100％安全，並且客戶端可以100％確定該信息不會在安全（周邊）之外的任何位置。”
由於其在拉丁美洲和中東的俄羅斯基地之外的許多項目，以及在歐洲和美國的持續存在，對面部識別的態度涵蓋了Ntechlab的市場廣泛範圍。 Kukharenko在市場上都活躍。 Kukharenko建議，公開接受面部生物識別技術的關鍵是知識，組織必須做好解釋實際發生的事情。
他說：“如果您看歷史，一開始，人們總是對每項新發明都有一點關注。手機或社交網絡的情況是相同的，有5G；都是一樣的。” “越好的人了解技術的運作方式，對技術的運作方式，誤解將越少，對整個社會就會變得越來越好。我們相信技術對技術的良好應用，我們知道這項技術的許多好應用，並且這項技術可以做很多好事，甚至可以挽救生命，甚至可以挽救生命。”
在不那麼戲劇性的過程中，也有積極的社會影響，但仍然重要的過程，例如在線銀行，NTECHLAB在俄羅斯和其他地方擁有幾家大型銀行的飛行員以及零售商品的交付。零售商受到大流行的強迫改善交付系統，面部識別是可以確保交付到合適客戶的技術之一。 Kukharenko指出，在幾乎所有領域中，業務流程的同等重新思考正在發生。
由於從零售和銀行業到公共衛生和安全的系統進行了調整，因此生物識別公司有機會證明權力面部識別可以永遠擁有。
Kukharenko說：“我們與我們的工程師團隊一起思考並花了很多時間，試圖以可以幫助這場危機的方式進行創新，並開發了防止病毒（傳播）的解決方案。” “行人檢測和接近檢測算法是該系統的一部分，我們在幾個城市實施了該解決方案。”
對現場系統運營商所面臨的問題的重點是Ntechlab努力提煉其算法，例如困難的照明或角度，大量流媒體視頻進行實時分析以及不同種族的準確性。 Kukharenko說，該公司幾年前與某些人口統計學的表現發現了一個問題。根據Kukharenko的說法，Ntechlab開發了自己的人口統計測試，然後收集了新的培訓數據，以完善其準確性，以至於不再是問題。
他說，這種變化是不斷思考如何以及在何處使用算法的結果。
“解決現實生活中的問題非常重要，而不僅僅是花時間解決某些學術問題，如果我們談論生產系統，”庫卡倫科敦促生物識別行業。 “在某些情況下，學術問題本身很有趣，但是如果我們想在現實生活中應用一些東西，那麼我們就需要解決現實生活中的問題。”
該帖子於2020年8月13日上午11:04更新，以將“屏幕”糾正為第三段中的“流”，並闡明了Ntechlab在Orwell項目中的作用。
