Распознавание лиц по фотографии

📌 Проблема бизнеса

Компании и организации, работающие с идентификацией пользователей, сталкиваются с необходимостью быстрого и точного распознавания лиц. Задачи включают:

✅ Проверку личности по фотографии.

✅ Поиск похожих лиц в базе данных.

✅ Сравнение изображения с эталоном в векторной базе.

✅ Высокую скорость обработки при работе с большими объемами данных.

✅ Масштабируемость решения.

Ручная проверка фотографий или использование устаревших алгоритмов не обеспечивали нужной точности и скорости, поэтому требовалось автоматизированное решение.

💡 Решение – микросервис на Flask с векторной базой для поиска лиц

Было разработано высокопроизводительное решение для распознавания лиц с использованием векторного поиска.

🔹 Технологический стек:

• Векторная база данных: Milvus

• Алгоритм обработки лиц: 2L (Two-Level)

• Микросервисная архитектура: Flask

• Поддержка API для интеграции с другими сервисами

• Фреймворки машинного обучения: PyTorch/TensorFlow

• Обработка изображений: OpenCV, dlib

🔹 Как это работает?

1️⃣ Предобработка изображений

🔹 Загружается изображение лица.

🔹 OpenCV/Dlib обрабатывает его, выделяя ключевые точки.

🔹 Фотография нормализуется и подготавливается к векторизации.

2️⃣ Генерация векторного представления

🔹 Используется 2L-алгоритм, который кодирует изображение в векторное представление.

🔹 Вектор загружается в Milvus, специализированную базу для поиска по векторным признакам.

3️⃣ Поиск в базе

🔹 Flask-микросервис принимает запрос на распознавание.

🔹 Вектор запроса сравнивается с существующими записями в Milvus.

🔹 Выдается список наиболее похожих лиц с процентом совпадения.

4️⃣ Выдача результата

🔹 API возвращает JSON-ответ с информацией о найденных лицах.

🔹 Возможность интеграции с системами контроля доступа, CRM и другими сервисами.

🚀 Результаты и выгоды:

✅ Высокая точность – 2L-алгоритм снижает вероятность ошибок.

✅ Быстрый поиск – Milvus обрабатывает миллионы записей за миллисекунды.

✅ Гибкость – микросервис легко интегрируется с внешними системами.

✅ Масштабируемость – поддержка больших объемов данных без потери производительности.

✅ Автоматизация – минимизация ручного труда при идентификации.