Система идентификации визуального содержания выступает в роли фильтра и отвечает за идентификацию уже известных системе визуальных медиа данных, например защищенных копирайтом изображений или видео. Технология Smilart построена на собственных инновационных разработках и не использует общеизвестные методы.

 

Система динамически обучается, но требует регулярного обновления в лаборатории Smilart. Суть обновления состоит в оптимизации системы для недопущения падения производительности и точности распознавания. Рабочий размер системы колеблется от сотен гигабайт до нескольких терабайт в зависимости от решаемых задач.

 

Стабильность системы была проверена на нескольких миллионах изображений и сотнях фильмов. Проведена успешная инспекция ресурса Youtube и выявлено присутствие контента, имеющего правообладателя.

 

Технологии Smilart позволяют оптимально работать с большими базами визуальных данных. На современной рабочей станции время идентификации одного изображения по базе в один миллион, не превышает нескольких миллисекунд. Использование в идентификации таких больших баз данных является уникальным и не имеет аналогов, разница в скорости между математическими порядками размера баз имеет логарифмическую зависимость. Система обладает низкой ресурсоёмкостью и масштабируемостью, что обеспечивает высокую скорость работы и возможность построения кластеров.