Crie soluções com análise de vídeo incorporada
usando o FindFace SDK

SOMENTE PARA PARCEIROS ISV AUTORIZADOS

FindFace SDK é uma biblioteca C. Ele foi projetado para permitir que os desenvolvedores adicionem a funcionalidade de análise de vídeo aos seus produtos e serviços. Sem gastar recursos no desenvolvimento de sua própria tecnologia.

VANTAGENS

Melhor desempenho nos testes do NIST (maio de 2021). Listado no Top-3 da IARPA FRPC, etc.
Extração de vetor de características de até ~25 rostos por segundo na CPU e ~240 rostos por segundo na GPU. A velocidade de pesquisa/verificação é de 13,4 milhões de rostos por segundo.
Uma biblioteca bem documentada permite que você comece a escrever código imediatamente. FindFace SDK pode ser facilmente integrado ao seu processo de desenvolvimento.
Seu software pode identificar e verificar rostos com ou sem conexão à internet.
A verificação Liveness elimina possíveis tentativas de fraude usando imagens impressas ou de tela.
Atributos para rostos: idade, sexo, emoções, barba, óculos, etc. Para silhuetas: tipo e cor de roupa (superior e inferior), touca. Para carros: cor, marca e modelo, tipo de carroceria, placa
Várias redes neurais estão disponíveis para reconhecimento facial. Por exemplo, dependendo da tarefa, você pode escolher uma rede neural mais rápida, mas menos precisa, ou vice-versa.
Aproximadamente 10 vezes mais rápido que a CPU.

LIVENESS

A verificação Liveness determina se o rosto detectado pertence a uma pessoa viva ou se é uma imagem. A tecnologia Liveness da NtechLab usa um método de detecção passiva, perfeito para tarefas de controle de acesso e autorização por meio de aplicativos móveis.
Rosto falso 2%
Rosto falso 98%
РамкаРамка
Vantagens

Não requer nenhuma ação dos visitantes (sorriso, piscadelas ou outras interações com o sistema).

Funciona com equipamentos existentes (não é necessário instalar dispositivos especializados como câmeras 3D, termovisores e outros).

Icon
Icon
Baixos requisitos de hardware

Atributos

FindFace SDK permite extrair atributos de objetos de vídeo e imagens para análises avançadas e para pequisa de objetos simplesmente especificando os parâmetros.
Age: 28 Gender: male Beard: 98% Glasses: 78%
Рамка
IconAtributos para rosto
IconIdade
IconBarba
IconMáscara
IconVirada de cabeça
IconBrilho
IconGênero
IconÓculos
IconEmoções
IconQualidade de imagem
IconNitidez
IconAtributos para silhuetas
IconTipo de roupa, superior
IconCor da roupa, superior
IconChapéu
IconTipo de roupa, inferior
IconCor da roupa, inferior
IconAtributos para carros
IconTipo de carroceria
IconCor
IconO país da placa
IconModelo, fabricante
IconNúmero da placa
IconRegião da placa

CASOS TÍPICOS

E-GATE
E-GATE - sistema de controle automático de fronteiras usando a tecnologia FindFace
AUTENTICAÇÃO
SDK de reconhecimento de rosto durante autenticação
CONTROLE DE ACESSO
Controle de acesso com o FindFace SDK
DISPOSITIVOS UTILIZÁVEIS
SDK de reconhecimento de rosto em dispositivos vestíveis
OBTER A VERSÃO DE TESTE DE FINDFACE SDK
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EXEMPLOS DE OPERAÇÃO DO DETECTOR

O processo de detecção é uma busca de um ou mais rostos em uma imagem. Mesmo em condições imperfeitas um bom detector pode encontrar até rostos de tamanho pequeno, semi-encobertos, embaçados ou afastados da câmera.

Exemplos de detecção da NtechLab:
DETECÇÃO DE ROSTO
À DISTANCIA
Detecção de rosto distante com o FindFace SDK
DETECÇÃO
DE ROSTOS SEMI-ENCOBERTOS
Detectando faces semi-cobertas com o FindFace SDK
DETECÇÃO DE ROSTOS
AFASTADOS DA CÂMARA
Detectando rostos afastados da câmera usando o FindFace SDK
DETECÇÃO DE ROSTOS EM CONDIÇÕES
COMPLEXAS (POUCA ILUMINAÇÃO, DESFOQUE)
Detectando rostos em condições difíceis de pouca iluminação e desfoque

Extração e verificação de vetor de características

Com base na imagem de um objeto (um rosto, uma silhueta ou um carro), a rede neural constrói um vetor de características, um descritor, que é uma matriz de números. É impossível restaurar a imagem original do objeto a partir do vetor de características, mas o algoritmo estabelece a semelhança entre as duas imagens com base na proximidade dos vetores.
Veja fotos reais de verificação e avalie o funcionamento sem erros do algoritmo em condições difíceis, com vários fatores que alteram a aparência que ocorrem na vida real.

ROSTO DA CÂMARA DE VIGILÁNCIA

ROSTO DA LISTA DE VERIFICAÇÃO

ROSTO DA CÂMARA DE VIGILÁNCIA

ROSTO DA LISTA DE VERIFICAÇÃO

ROSTO DA CÂMARA DE VIGILÁNCIA

ROSTO DA LISTA DE VERIFICAÇÃO

Rosto semi-fechado
Reconhecendo pessoas cujos rostos são cobertos usando o FindFace SDKReconhecimento de Face FindFace em Imagens de Rosto Fechado
Correspondência: 83%
IMAGEM DESFOCADA
Reconheça pessoas em movimento borrado com o FindFace SDKReconhecimento de Face FindFace em Imagens Desfocadas
Correspondência: 77%
MEIO ROSTO
Reconhecimento de metade do rosto FindFace de câmeras de vigilânciaReconhecimento facial de pessoas sem rosto usando o FindFace SDK
Correspondência: 74%
ACENTUADA INCLINAÇÃO DA CABEÇA
Reconhecimento de rosto com forte inclinação da cabeça usando o FindFace SDKReconhecimento de rosto com forte inclinação da cabeça com o FindFace SDK
Correspondência: 83%
ÓCULOS
Reconhecimento de rosto em óculos de sol com o FindFace SDKReconhecendo pessoas com óculos usando o FindFace SDK
Correspondência: 77%
MÁ ILUMINAÇÃO
Detecção de rosto com pouca luz com o FindFace SDKReconhecendo pessoas semblantes com o SDK do FindFace
Correspondência: 77%

EXEMPLO
DE CÓDIGO

O SDK de reconhecimento facial é escrito em linguagem C e é bastante fácil de usar. O pacote inclui exemplos escritos em C, arquivo CMake, documentação e modelos de redes neurais.

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SUPORTE
TÉCNICO
Se você tiver dúvidas sobre a instalação e uso do FindFace SDK, da API de reconhecimento facial, têm sugestões de melhoria e desenvolvimento ou a necessidade de personalização, entre em contato com nossa equipe com suporte técnico: [email protected]