Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры

Follow idexpert_ru on Twitter


 
 

Smart Engines запатентовала в США технологию ИИ для отсеивания «мусорных» изображений при удаленном обслуживании

15.10.2025

Разработка позволяет исключить подачу в систему случайных изображений, снизить нагрузку на ИТ-инфраструктуру и повысить защиту удаленных каналов обслуживания

Smart Engines запатентовала в США технологию искусственного интеллекта, которая вычленяет «мусор» среди изображений документов еще на входе – до того, как кадр отправится на распознавание. Алгоритм мгновенно сверяет изображение с эталонными шаблонами и отбраковывает нерелевантные, некачественные или искаженные снимки. Разработка позволяет исключить подачу в систему случайных изображений, снизить нагрузку на ИТ-инфраструктуру и повысить защиту удаленных каналов обслуживания. Это уже четырнадцатый патент Smart Engines в США.

«В дистанционных каналах обслуживания – от онбординга до кредитного скоринга и МФО-сервисов – злоумышленники часто создают на системы искусственную нагрузку. Они массово загружают неподходящие или намеренно искаженные кадры, чтобы «пробить» систему. Наш метод позволяет «вылавливать» эти изображения и таким образом защитить канал от такого рода атак. Технология особенно эффективна в банках и финтехе (KYC/AML, кредитование, работа с клиентами), телекоме (eSIM, оформление договоров), страховании, логистике, HR и других секторах, где требуется надежная работа с документами в режиме онлайн», – пояснил Владимир Арлазаров, автор патента, генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук.

Ученые Smart Engines поставили задачу: отсеивать неподходящие кадры еще до того, как устройство будет тратить ресурсы на их распознавание. Система сначала сопоставляет каждый кадр с «идеальными» шаблонами документа, затем оценивает, сколько совпадающих признаков – и как они распределены по предполагаемой области документа. Алгоритм также проверяет, нет ли чрезмерного сжатия или сильных искажений, а еще контролирует, чтобы документ занимал в кадре не меньше 70% от эталонного размера. Если кадр «не проходит» эту первичную фильтрацию, он сразу исключается из дальнейшего анализа.

По результатам проверок на публичном датасете процент ложных срабатываний снизился до нуля. Кадры, которые не прошли фильтрацию, действительно либо вовсе не содержали документ, либо были недостаточно высокого качества, чтобы извлечение из них информации могло принести ощутимую пользу. Для тестирования использовались датасеты MIDV-500 (50 типов удостоверений, по 300 кадров каждого типа) и eBDtheque (100 изображений комиксов) – последний выбран, поскольку геометрическая структура комикса напоминает документ и может «сбить с толку» ИИ.

Smart Engines активно патентует технологии по всему миру, что подчеркивает инновационность ее разработок в области компьютерного зрения и распознавания документов. В 2024 году исследователи компании получили 18 патентов в РФ и 5 – в США. На сегодняшний день у компании 14 американских патентов в области ИИ.

Подписывайтесь на наши новости в Telegram: https://t.me/idexpert 

Читайте нас на VK: https://vk.com/idexpert_ru

Источник:  Пресс-служба Smart Engines


Рейтинг статьи

Возврат к списку



Материалы по теме:

Статьи и обзоры
Новости рынка и технологий

Продукты автоматической идентификации

Chainway MC21
Chainway MC21
Терминал сбора данных промышленного класса
Chainway P100
Chainway P100
Высокопроизводительный промышленный планшет с поддержкой 5G
Chainway C66
Chainway C66
Мобильный компьютер на базе OC Android
Chainway MC50
Chainway MC50
Высокопроизводительный мобильный компьютер с поддержкой 5G
DASCOM DC-240
DASCOM DC-240
Карточный принтер с технологией прямой термопечати
RST-BOOKOS
RST-BOOKOS
Настольный UHF RFID считыватель для библиотек, предприятий и складов
Chainway C66 UHF
Chainway C66 UHF
Надежный мобильный компьютер со встроенным RFID модулем
Chainway MC62
Chainway MC62
Высокопроизводительный мобильный компьютер промышленного класса
Chainway UR4
Chainway UR4
4-портовый стационарный UHF RFID считыватель

Все продукты >>>

 

Проекты и решения

События

Опрос





Комментарии