Перейти к содержанию

LUNA PLATFORM v.5.53.0#

Изменения LP

  • Обновлен образ VisionLabs для PostgreSQL с 12 версии на 16 версию.

    Если ранее использовался данный образ, то для перехода на новую версию необходимо самостоятельно выполнить миграцию согласно официальной документации. При необходимости можно продолжить использовать PostgreSQL 12, указав образ "postgis-vlmatch:12" в команде запуска контейнера.

    Монтирование данных PostgreSQL 12 из директории "/var/lib/luna/postgres" в контейнер для PostgreSQL 16 приведет к ошибке.

    В документацию по обновлению добавлен раздел "Миграция с PostgreSQL 12 на PostgreSQL 16", содержащий напоминание о необходимости миграции.

  • | Добавлена возможность обнаруживать подмену лиц с помощью технологии DeepFake на фотоизображениях.

    Параметр "estimate_deepfake" добавлен в запросы "create handler", "create verifier" и "sdk".

    В структуру события добавлено поле "deepfake". Данное поле может быть использовано в качестве значения для поля "target" или в качестве фильтра для получения события с помощью GET-запросов.

    В результате оценки Deepfake могут вернуться следующие результаты:

    • "prediction" = "fake" — человек не является реальным;
    • "prediction" = "real" — человек является реальным;
    • "score" = [0...1] — степень достоверности выполнения оценки.

    В запросах "create handler" и "create verifier" доступна возможность задать порог "real_threshold" и режим работы "mode". В запросе "sdk" будут использованы значения данных параметров по умолчанию без возможности явного указания.

    С помощью порога "real_threshold" можно задать значение в диапазоне [0...1], ниже которого система будет считать, что человек не является реальным.

    Доступно два режима работы:

    • "mode" = "1" — упрощенный режим работы;
    • "mode" = "2" (по умолчанию) — режим работы с использованием дополнительной модели нейронной сети для предварительной оценки. Если результат предварительной проверки определил, что лицо является поддельным, то в теле ответа будет возвращен результат "score" = "0" и "prediction" = "fake".

    Для выполнения оценки также необходимо выполнить следующие требования к изображению:

    • положение головы: "pitch" = [-20...20]
    • положение головы: "yaw" = [-30...30]
    • ширина лица: "face_width" > 150

    Фильтр "deepfake" также можно использовать в запросах на сравнение.

    В обработчик и верификатор также добавлен параметр "deepfake_states", позволяющий отфильтровать события по предполагаемому результату оценки Deepfake.

    Поле "deepfake" также добавлено в фильтры для задач Clustering, Exporter, Cross-matching и Linker. Для задач Exporter и Reporter поле поддержано в качестве колонки.

    Поле "deepfake" также поддержано в качестве фильтра в запросе "ws handshake".

  • В сервис API добавлен новый запрос "get list of plugins", позволяющий получить список импортированных плагинов и их статус.

  • В политики обработчика и верификатора "storage_policy" добавлена новая политика "callbacks", с помощью которой можно отправлять сгенерированные события (уведомления) во внешнюю систему по указанному URL.

    Фактически, callback'и представляют собой аналог отправки уведомлений через веб-сокеты, но с ключевым отличием в том, что они используют принципы HTTP-вебхуков, что предоставляет более гибкий и настраиваемый механизм для отправки уведомлений в сторонние системы. Можно настроить тип протокола, адрес внешней системы, параметры запроса и данные авторизации.

    События, отправленные с помощью поля "callbacks" имеют формат, соответствующий формату запроса "generate events".

    См. подробную информацию в запросах "create handler" и "create verifier".

  • Обновлена структура входящих данных Handlers-lambda.

    Это означает, что все существующие lambda должны быть переработаны и пересозданы в соответствии с новой структурой.

    Все примеры также были обновлены.

    Пример старой структуры входящих данных: {"body": getImage("empty.jpeg"), "filename": "empty.jpeg", "source_type": 0}

    Пример новой структуры входящих данных: {"source": {"body": getImage("empty.jpeg")}, "filename": "empty.jpeg", "source_type": "raw_image"}

  • Теперь образ Kaniko executor (образ для построения lambda) должен находиться в registry, указанном в настройке "LAMBDA_REGISTRY".

    В руководство по установке добавлена инструкция по переносу образа Kaniko executor из registry VisionLabs в пользовательский registry.

  • Добавлены новые настройки соединения с Redis и Redis Sentinel.

    В группы настроек "REDIS_DB_ADDRESS", "TASKS_REDIS_DB_ADDRESS", "LUNA_ATTRIBUTES_DB", "BACKPORT3_EVENTS_DB_ADDRESS" добавлен параметр "user".

    В секцию "sentinel" вышеперечисленных настроек добавлены параметры "user" и "password".

  • Обновлен Guardant с версии 3.15 до 3.21.