Программа - 2017

При разработке решений в области встраиваемых систем машинного зрения необходимо принять во внимание три основных фактора: цену ПК/одноплатного компьютера, стоимость камеры вместе с аксессуарами и затраты на разработку программного комплекса непосредственно для приложения. Эта сессия наглядно покажет важность хорошего, простого в использовании SDK для снижения стоимости разработки программного комплекса. Будут показаны уникальные особенности программного комплекса от Basler Pylon 5 в сравнении с конкурентными продуктами. Помимо этого, будет представлен анализ различных ARM плат, а также идеи для решений, основанных на встраиваемых системах машинного зрения.

Из выступления вы узнаете:
* необходимо ли вам внедрение IDM?
* какие задачи могут быть решены с помощью этого программного продукта?
* что необходимо для успешного внедрения IDM в организации?
Я поделюсь опытом более чем 7-летней эксплуатации системы IDM в крупной финансовой организации, расскажу о тех сложностях, с которыми пришлось столкнуться в ходе внедрения и эксплуатации системы. Будут освещены вопросы интеграции системы класса IDM в существующую ИТ-инфраструктуру, даны рекомендации по организации взаимодействия системы IDM с другими компонентами системы защиты информации.

Распознавание лиц, как и любая модная и востребованная тема, привлекает большое число игроков. Однако создать действительно точный и надежный алгоритм очень непросто – это требует кропотливой работы, многочисленных экспериментов и тонкой оптимизации. Чтобы максимально выгодно представить свое решение, некоторые разработчики начинают “играть" цифрами и результатами испытаний. При этом, потенциальные пользователи оказываются в сложной ситуации: как понять, какое из предлагаемы решений действительно справиться их задачами? Посетив выступление, вы узнаете, по каким параметрам оцениваются алгоритмы распознавания лиц, какие вопросы задавать разработчикам и как правильно провести тестирование системы распознавания для своего проекта.

Идентификация человека по венам ладони на текущий момент является одним из наиболее точных методов, который хорошо себя зарекомендовал на относительно больших, локальных объёмах данных, в несколько десятков тысяч шаблонов.

Метод идентификации по лицу позволяет анализировать десятки и сотни миллионов шаблонов в секунду, но скорость его работы зависит от условий видеосъёмки.

В своем докладе я подробно расскажу особенности такого метода идентификации, которые позволяют свести к нулю риск допустить ошибку при большом объеме данных.