\r\n\tУчастникам конкурса предлагалось «узнать» изображения людей из двух коллекций в большой базе фотографий. Первая коллекция состояла из 100 000 изображений людей примерно одного возраста, вторая – из 900 человек разных возрастов. Поиск проводился в базе из 1 млн изображений.\r\n

\r\n

\r\n\tПо итогам соревнования эксперты Университета Вашингтона назвали \r\nрешение N-Tech.Lab наиболее точным для баз с объемом от миллиона и более фотографий \r\n— точность распознавания составила 73,3%.\r\n

\r\n

\r\n\tНа втором месте оказалось решение Facenet от команды из Google, на третьем — алгоритм, предложенный специалистами Пекинского университета.\r\n

\r\n

\r\n\tКак