Приложение

к протоколу заседания

Конкурсной комиссии Роснауки № 10

от 01.01.01 г. № 1

Условия исполнения контракта, предложенные участниками

№ п/п

Регистрационный номер заявки

Наименование (для юридического лица), фамилия, имя, отчество (для физического лица) участника размещения заказа

Квалификация участника

Цена контракта,
млн. рублей

Сроки выполнения работ

Качественные характеристики создаваемой научно-технической продукции, содержащиеся в заявке

Лот №20-06. Создание программно-аппаратных комплексов на базе вычислительных систем с арифметическими ускорителями для проектирования и эксплуатации сложных технических объектов атомной энергетики.

1

.

Федеральное Государственное унитарное предприятие "Российский федеральный ядерный центр - Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

15

01.11.2

Исследование возможности создания программно-аппаратных комплексов с максимально возможной производительностью на базе вычислительных систем с арифметическими ускорителями, допускающих эксплуатацию в условиях офисного рабочего помещения для решения задач атомной энергетики методом Монте Карло и молекулярной динамики при меньшем энергопотреблении и стоимости.

Лот №15-20. Исследования и разработки средств автоматической идентификации личности по голосовым признакам в естественной речи.

2

.

Учреждение Российской академии наук Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

12

01.11.2

Безопасность информационных систем уступает биологическим аналогам, поэтому в соответствии с приоритетным направлением «Безопасность и противодействие терроризму» разработка и моделирование адаптивных средств идентификации личности (АСИЛ) по голосовым признакам в составе систем информационной безопасности (СИБ) актуальны.

НИР направлена на разработку и реализацию научно и методически обоснованных подходов, обеспечивающих повышение эффективности методов автоматической языко - и текстонезависимой идентификации личности по голосу, обеспечение их помехоустойчивости и инвариантности к преобразованиям речи в канале приема и передачи; а также на разработку и исследование принципов и технологии создания АСИЛ по голосовым признакам в составе СИБ.

Основной задачей, решаемой в проекте, является создание базовой технологии проектирования АСИЛ по голосовым признакам в составе СИБ с привлечением средств интеллектуального анализа данных.

3

.

Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский институт физических проблем им. "

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

12,5

16.11.2

Превышение требований технического задания.

4

.

Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-Исследовательский Институт "Квант"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

13,8

16.11.2

Аннотированные речевые базы данных на русском и английском языках.

Автоматизированная система большой пропускной способности, предназначенная для идентификации личности (до 500 абонентов) по записям речи, адаптированная под реальные каналы связи и акустические шумы.

5

.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Томский государственный университет"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

6,5

01.11.2

Технический результат достигается тем, что использует в качестве параметрического описания тембра голоса живого существа сочетания сильно отличающихся по различительным признакам атрибуты акустического сигнала, а также используется механизм автоматизированного обучения, дообучения, переобучения обучаемых нейронных сетей в режиме реального времени, формирования идентификатора нового объекта на основе слов-команд или распознавание уже знакомых субъекта в изменяющихся внешних условиях.

6

.

Государственное учреждение "Войсковая часть 35533"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

13,8

01.11.2

Целью проекта является разработка и реализация научно и методически обоснованных подходов, направленных на повышение эффективности методов автоматической идентификации личности по голосу. основные недостатки существующих методов и программных продуктов в данной области связаны с их недостаточной помехоустойчивостью и инвариантностью к преобразованиям речи в различных каналах связи. Научно-технические задачи, решаемые в НИР, направлены на устранение указанных недостатков, дальнейшее развитие отечественной школы в рассматриваемой области с учетом новейших достижений в речевых технологиях, цифровой обработки сигналов и мультипроцессорных средств вычислительной техники.

7

.

Общество с ограниченной ответственностью "Нейроботикс"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

14,23

15.11.2

Качество работ будет полностью соответствовать требованиям Заказчика, дополнительно Исполнитель гарантирует достижение следующих результатов:

- итоги проведения НИР позволят создавать портативные приборы для скрытой идентификации и верификации (идентифицируемый не знает, что его голос записывается);

- в ходе выполнения НИР, будет собрана база данных аудиозаписей на русском языке, которая сама по себе может являться коммерчески востребованным продуктом (крайне дефицитный ресурс в сфере речевых технологий, так как большинство задач привязаны к конкретному языку);

- в разрабатываемом СПО будет реализована методика детектирования сильного эмоционального стресса у испытуемого, что позволит избежать случаев, когда система ошибочно не пропускает зарегистрированного диктора у которого из-за эмоционального напряжения изменились характеристики голосового аппарата;

- в разрабатываемом СПО для сокращения времени идентификации и верификации будут активно использоваться алгоритмы параллельной обработки информации, на базе платформы NVIDIA CUDA.

(подробно характеристики работ представлены в Форме 3 «ПРЕДЛОЖЕНИЯ»).

8

.

Общество с ограниченной ответственностью "Научно-производственный инновационный центр Микросистемы"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

12

16.11.2

1. Разработка методов и алгоритмов автоматической идентификации личности по голосу, устойчивых к воздействию помех и инвариантных к преобразованиям речи в канале связи.

В предлагаемом проекте будут использованы принципиально новые подходы к анализу речи, основанные на свойствах процессов речеобразования и восприятия речи. В частности, впервые будет применена идентификация параметров голосового источника путем решения так называемой обратной задачи

2. Создание корпусов речевых данных

— число целевых дикторов – от 20 до 50,

— общее количество фоновых дикторов – не менее 100.

Язык речевых сообщений:

— русский,

— английский.

Длительности эталонных речевых сигналов

от 30 с до 2-3 минут.

3. Создание специального программного обеспечения (СПО), реализующего разработанные алгоритмы автоматической идентификации личности по записям речи.

Основные научно-практические показатели

– нижняя граница области работоспособности по отношению сигнал/шум 5-10 дБ;

– вероятность правильной идентификации не менее 0,85-0,90 при вероятности ложной тревоги не более 0,05-0,10;

– длительность эталонного речевого сигнала не более 60 с;

– длительность тестового сигнала не менее 5-10 с.

4. Разработка макета средств аппаратной поддержки СПО с использованием мощных ПЛИС.

Аппаратной платформой для реализации разработанного СПО должен являться макет реконфигурируемой вычислительной системы, содержащей не менее 8 программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) объемом не менее 4 млн. эквивалентных вентилей и распределенную память суммарным объемом не менее 1 Гб.

9

.

Общество с ограниченной ответственностью "Центр речевых технологий"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

12

15.11.2

Научно и методически обоснованные подходы, повышающие эффективность методов автоматической языко - и текстонезависимой идентификации личности по голосу, обеспечивающие их помехоустойчивость и инвариантность к преобразованиям речи в канале приема и передачи

10

.

Международный центр по информатике и электронике (Интер ЭВМ)

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

13,5

16.11.2

Результатом выполнения НИР является разработка аппаратно-программного средства, позволяющего идентифицировать личность по ее голосу в условиях зашумленного телефонного канала с высокой скоростью обработки на основе модели речи, как последовательности зависимых случайных величин.

Для достижения поставленной цели должны быть решены задачи:

- определены информативные признаки, позволяющие автоматически идентифицировать личность по голосу;

- разработаны и исследованы алгоритмы и ПО автоматической идентификации личности по голосу, а так же получены экспериментальные оценки их эффективности;

- разработан макет аппаратного средства, реализующего алгоритмы автоматической идентификации диктора по голосу.

Лот №15-21. Исследование и разработка программно - аппаратных средств идентификации человека по индивидуальным особенностям с применением стереовидения.

11

.

Общество с ограниченной ответственностью "Томсклаб"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

10

15.11.2

Программный комплекс анализа мимических движений лица и двигательного аппарата человека в плоскости, и на основе анализа идентификации объекта наблюдения и распознавания движущихся людей по инвариантным признакам человека с учетом динамических и постоянных биометрических признаков. Все научно-технические характеристики предлагаемого комплекса описаны в техническом задание.

12

.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Томский государственный университет"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

6,5

01.11.2

Стереоскопическая система отображения информации для нового поколения цифрового телевидения и устройств AVAST32 предназначена для анализа мимических движений лица и двигательного аппарата че­ловека в плоскости, и на основе анализа идентификации объекта наблюдения.

13

.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный политехнический университет"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

11

16.11.2

1 Исследование и разработка программно - аппаратных средств идентификации человека по индивидуальным особенностям с применением стереовидения

2. Технические характеристики:

1)Время распознавания человека, попавшего в зону контроля, и сравнение его изображения с эталонами в базе данных (БД) объемом 1000 человек не должно превышать 5 секунд с момента обнаружения изображения человека.

2) Количество одновременно обнаруженных и распознанных людей, находящихся в зоне распознавания, при их попадании в кадр изображения системы распознавания - не менее 4-х.

3) Вероятность автоматизированного распознавания человека по мульти биометрическим характеристикам человека относительно эталонных биометрических признаков, занесенных в БД не менее 80%..

4) Вероятность автоматизированного распознавания человека по походке (при указанных дистанциях съемки) относительно эталонных биометрических признаков, занесенных в БД не менее 60%.

5) Вероятность ложного распознавания человека по мимике лица относительно эталонных признаков, занесенных в БД, не более 10%, ошибки должны быть минимизированы.

6) Вероятность ложного распознавания человека по походке относительно эталонных признаков, занесенных в БД, не более 30%, ошибки должны быть минимизированы.

14

.

Учреждение Российской академии наук Институт прикладной физики РАН

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

8,5

16.11.2

1) Аналитический обзор и анализ развития систем видеонаблюдения с элементами искусственного интеллекта и реализуемости проекта в соответствии с требованиями технического задания.

2) Время распознавания человека, попавшего в зону контроля, и сравнение его изображения с эталонами в базе данных (БД) объемом 1000 человек не должно превышать 5 секунд с момента обнаружения изображения человека.

3) Количество одновременно обнаруженных и распознанных людей, находящихся в зоне наблюдения - не менее 4-х.

4) Вероятность автоматизированного распознавания человека по мульти биометрическим характеристикам человека относительно эталонных биометрических признаков, занесенных в БД не менее 80%..

5) Вероятность автоматизированного распознавания человека по походке (на дистанциях от 3 до 30 метров) относительно эталонных биометрических признаков, занесенных в БД не менее 60%.

6) Вероятность ложного распознавания человека по мимике лица относительно эталонных признаков, занесенных в БД, не более 10%.

7) Вероятность ложного распознавания человека по походке относительно эталонных признаков, занесенных в БД, не более 30%.

15

.

Общество с ограниченной ответственностью "ПАВЛИН Технологии"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

5,97

01.11.2

В данном проекте мы предлагаем расширить ТЗ и реализовать программно-аппаратный макетный образец системы, работающий в режиме реального времени.

Макетный образец будет представлять собой программно-аппаратное решение, а не только программное (то есть будет оснащен реальными стереокамерами, вычислителем на базе многоядерных процессоров, в том числе исследовать возможность применения процессоров с числом ядер до 256, работающих по технологии GPGPU). В отличие от ТЗ, в котором формально требуется только «Экспериментальный образец специального программного обеспечения», мы предлагаем сделать рабочий СТЕНД, который будет являться существенным заделом в перспективной работе по ОКР.

Наш опыт аналогичных разработок позволяет нам предложить более качественные критерии для создаваемой научно-технической продукции

1) Время распознавания человека, попавшего в зону контроля, и сравнение его изображения с эталонами в базе данных (БД) объемом 1000 человек не должно превышать 1 секунды с момента обнаружения изображения человека (в оригинальном ТЗ было 5 секунд)

2) Количество одновременно обнаруженных и распознанных людей, находящихся в зоне распознавания, при их попадании в кадр изображения системы распознавания - не менее 6. (В оригинальном ТЗ не менее 4х).

3) Вероятность автоматизированного распознавания человека по мульти биометрическим характеристикам человека относительно эталонных биометрических признаков, занесенных в БД не менее 90%. (В оригинальном ТЗ не менее 80%)

4) Вероятность автоматизированного распознавания человека по походке (при указанных дистанциях съемки) относительно эталонных биометрических признаков, занесенных в БД не менее 70% (в оригинальном ТЗ не менее 60%)

5) Вероятность ложного распознавания человека по мимике лица относительно эталонных признаков, занесенных в БД, не более 5%, ошибки должны быть минимизированы (в оригинальном ТЗ не более 10%)

6) Вероятность ложного распознавания человека по походке относительно эталонных признаков, занесенных в БД, не более 25%, ошибки должны быть минимизированы (в оригинальном ТЗ не более 30%).

4.3.3.5 Технические требования к макетному образцу из одного комплекта аппаратуры:

1) Определение оптимального количества телевизионных камер и состава аппаратуры для эффективного распознавания человека с учетом мимики лица при наклоне, повороте и отклонении головы человека до ± 45° относительно съемки в фас. (в оригинальном ТЗ 40°) Дистанции съемки для распознавания людей по походке до 30 метров.

2) Площадь зоны распознавания с дистанции съёмки человека от 3 до 30 метров от объектива телевизионной камеры должна составлять не менее 10 м2, одним комплектом трехмерной стереосистемы.

3) Плотность потока людей в зоне распознавания не менее 1 чел/сек, проходящих через участок зоны распознавания шириной 1 метр.

4) Неравномерность освещения поверхности лица человека в зоне распознавания до 50% при вертикальной и горизонтальной асимметрии освещения не более 50%.

5) Освещенность в зоне распознавания в диапазоне от 0 до 10000 лк.

16

.

Закрытое Акционерное Общество "Вокорд Телеком"

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

12

16.11.2

В ходе выполнения научно-исследовательской работы «Исследование и разработка программно - аппаратных средств идентификации человека по индивидуальным особенностям с применением стереовидения»

будут разработаны научно-методические подходы по анализу мимических движений лица и двигательного аппарата че­ловека, и на основе анализа идентификации объекта наблюдения, будут проведены исследования и разработка алгоритмов обработки видеоизображений для распознавания движущихся людей по инвариантным признакам человека с учетом динамических и постоянных биометрических признаков.

Подробное описание методов выполнения работы и достижения требуемых результатов НИР даны в приложениях:

Форма 3.2 «Предложения о качестве работ»

Форма 3.5 «Пояснительная записка».

17

.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технический университет им. "

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

12

16.11.2

Разработка научно-методических подходов по анализу мимических движений лица и двигательного аппарата человека в плоскости, и на основе анализа идентификации объекта наблюдения.

Исследование и разработка алгоритмов обработки видеоизображений для распознавания движущихся людей по инвариантным признакам человека с учетом динамических и постоянных биометрических признаков.

18

.

Международный центр по информатике и электронике (Интер ЭВМ)

Представленные материалы содержат информацию о квалификации участника

13,5

16.11.2

Предполагается создать экспериментальный образец специального программного обеспечения идентификации человека по индивидуальным особенностям.

В отличии от ведущих мировых и отечественных аналогов предлагается:

- использование нейросетевых алгоритмов для решения задачи выделения и классификации биометрических параметров движущихся людей по набору последовательных кадров от нескольких камер с целью повышения точности измерений;

- использование современных графических процессоров для существенного увеличения скорости обработки.

Подписи:

Председатель Конкурсной комиссии: ___________

Заместитель председателя
Конкурсной комиссии: ___________

Члены Конкурсной комиссии: ___________

___________

Секретарь Конкурсной комиссии: ___________

Заказчик:

Заместитель руководителя Федерального

агентства по науке и инновациям ___________