LUNA PLATFORM v.5.23.0#

Изменения

В задачу Estimator (ресурс "/tasks/estimator") добавлена поддержка сетевого диска в качестве источника изображений (параметр "source_type").

Для такого типа источника в теле запроса доступно задание следующих параметров:
- Параметр "path" — абсолютный путь к директории с изображениями в контейнере (обязательное поле);
- Параметр "follow_links" — включение/выключение обработки символических ссылок (symlink);
- Параметр "prefix" — префикс ключа файла. Может использоваться для загрузки изображений из определенной директории;
- Параметр "postfix" — постфикс ключа файла. Может использоваться для загрузки изображений с определенным расширением.
См. пример использования префиксов и постфиксов в описании ресурса "/tasks/estimator".

При использовании такого типа источника и запуске сервисов Tasks и Tasks Worker через Docker-контейнеры необходимо смонтировать директорию с изображениями с сетевого диска в локальную директорию и синхронизировать её с указанной директорией в контейнере. Смонтировать директорию с сетевого диска можно любым удобным способом. После этого можно синхронизировать смонтированную директорию с директорией в контейнере с помощью следующей команды при запуске сервисов Tasks и Tasks Worker:

docker run \ ... -v /var/lib/luna/current/images:/srv/images ...

/var/lib/luna/current/images — путь к предварительно смонтированной директории с изображениями с сетевого диска.

/srv/images — путь к директории с изображениями в контейнере, куда они будут перенесены с сетевого диска. Этот путь должен быть указан в теле запроса задачи Estimator (параметр "path").

Как и в задаче Estimator с использованием S3-подобного хранилища в качестве источника изображений, доступна возможность рекурсивного получения изображений из вложенных директорий бакета (параметр "recursive") и выбора типа передаваемых изображений (параметр "image_type"). Для получения корректных результатов обработки нужно использовать однотипные изображения (исходное изображение, биометрический образец лица/тела).

См. соответствующие примеры и дополнительную информацию в спецификации OpenAPI.
В группу проверок "face_quality" ресурсов "/handlers" и "/verifiers" сервисов API и Handlers добавлены две новые проверки изображения на соответствие стандарту ICAO — "illumination_uniformity" и "dynamic_range".

Проверка "illumination_uniformity" позволяет проверить равномерность освещения лица на изображении. В соответствии со стандартом ICAO рекомендуется использовать цветные изображения. При использовании черно-белых изображений результаты могут быть неожиданными. Рекомендуется использовать эту проверку при необходимости получения результатов, соответствующих стандарту ICAO. В остальных случаях можно использовать алгоритм VisionLabs для проверки равномерности освещения лица на изображении (проверка "illumination_quality").

Проверка "dynamic_range" позволяет проверить динамический диапазон тона кожи лица.

Для данных проверок невозможно использовать биометрический образец в качестве входного изображения.

См. подробное описание проверок в главе "Параметры лиц и изображений" в руководстве администратора.

Обновлены пороги по умолчанию (рекомендуемые) для следующих проверок в группе проверок "face_quality" и ресурсе "/iso":

Наименование проверки	Старые значения порогов	Новые значения порогов
mouth_occluded	min=0, max=0.3	min=0, max=0.5
mouth_open	min=0, max=0.64	min=0, max=0.5

Рекомендуется выставить обновленные пороги для данных проверок в созданных ранее обработчиках.

Ускорено выполнение запросов на сравнение тел, когда в качестве эталона указано событие.

Исправленные ошибки

Исправлена ошибка, при которой в теле ответа результата задачи Estimator в поле "filename" группы "detections" возвращалось значение "raw image" вместо имени файла.