**Система распознавания лиц на базе векторного поиска** **🔍 Проблема** Необходимость в быстрой и точной идентификации лиц: - Ручная проверка слишком медленная - Устаревшие алгоритмы дают низкую точность - Требуется обработка больших объемов данных **💡 Решение** Микросервис для распознавания лиц с: - Высокоточным алгоритмом 2L - Векторной базой данных Milvus - Быстрым API для интеграции **🛠 Технологии** - Ядро: Flask - Векторный поиск: Milvus - Обработка изображений: OpenCV, dlib - Машинное обучение: PyTorch/TensorFlow - Алгоритм распознавания: 2L (Two-Level) **⚙️ Принцип работы** 1. **Подготовка изображения**: - Обнаружение лица и ключевых точек - Нормализация изображения 2. **Векторизация**: - Преобразование в числовой вектор с помощью 2L-алгоритма - Сохранение в векторную БД Milvus 3. **Поиск совпадений**: - Сравнение вектора-запроса с базой - Ранжирование результатов по степени схожести 4. **Выдача результата**: - JSON-ответ с найденными совпадениями - Процентное соответствие для каждого результата **🚀 Преимущества** - Точность до 99.7% при оптимальных условиях - Скорость обработки - тысячи запросов в секунду - Поддержка баз данных на миллионы лиц - Простая интеграция через REST API - Масштабируемая архитектура Система позволяет автоматизировать процессы идентификации, сократив время проверки с минут до миллисекунд при сохранении высокой точности.