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FindFace Enterprise Server SDK – Gesichtserkennung

Entwicklungstool zur Integration der Gesichtserkennung in Ihre eigene Anwendung. Es erfordert ein Minimum an Zeit und Aufwand für die Integration. Vektoren und Daten werden alle auf den Servern des Kunden gespeichert.

Die NIST 2017 (FRVT) und die MegaFace Challenge 2015 haben das höchste Geschwindigkeits- und Genauigkeitsverhältnis in der heutigen Gesichtserkennungsbranche bewiesen.

       

 

 

 

Mit FindFace Enterprise Server SDK 2.0 können Sie die Leistung seines neuronalen Netzwerks in jede Art von App in einem vertikalen Markt wie Einzelhandelsanalytik (Personenfluss, Kundenverhalten, Anzahl der Personen …), Verifizierungs-IP (VIP), Betrugsprävention und Zutrittskontrolle lenken.

Mit dem leistungsstarken Gesichtserkennungsalgorithmus von NtechLab kann die Gesichtserkennung in Live-Videostreams sowie bei Videomaterial verwendet werden.

FindFace definiert die Industriestandards neu, da es neue Anwendungen ermöglicht, die vor seiner Existenz unmöglich waren. Das Tool verwendet ein proprietäres neuronales Netzwerk, das durch Nutzung von 20.000.000 Fotos nahezu perfekt trainiert wurde. Die Leistungsfähigkeit im Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit wurde durch eine NIST 2017-Zertifizierung und die MegaFace-Challange im Jahr 2015 belegt.

Die weltbeste Leistung

  • Dank der FAST INDEX-Technologie kann FindFace Enterprise Server SDK 2.0 in weniger als einer halben Sekunde eine Datenbank mit einer Milliarde Gesichtern durchsuchen.
  • Der FAST INDEX benötigt nur 20 GB für 500 Millionen Fotos.
  • Das Video Detector System erkennt, verifiziert und identifiziert Gesichter beim Video-Streaming.

 

Branchenführende Genauigkeit

Sein einzigartiges neuronales Netzwerk arbeitet mit einer Fehlerrate von nur 1 zu 1.000.000.

  • 99% Genauigkeit der Gesichtsüberprüfung (1: 1). Vergleichen von Gesichtern, um festzustellen, ob sie zur selben Person gehören oder nicht.
  • Gesichtserkennung (1: N): 95% bei Verwendung einer Datenbank mit 10.000 Fotos

Emotionen, Geschlecht und Alter. Die Software erkennt den Gesichtsausdruck von Personen und erkennt primäre und sekundäre Emotionen.

  • Es kann das Alter einer Person mit einer Genauigkeit von 95% in Intervallen von 5 Jahren ermitteln.
  • Es kann das Geschlecht einer Person mit einer Genauigkeit von 99% erkennen.

 

FindFace Enterprise Server SDK Funktionen:

Es kann in jede Web-, Mobil- oder Desktop-Anwendung integriert werden

Das FindFace Enterprise Server SDK wird mit Daten ausgeführt, die  auf Ihrem eigenen Servern gespeichert wurden. Dank der integrierten plattformübergreifenden REST-API kann es schnell und einheitlich in jede Web-, Mobil- oder Desktop-Anwendung integriert werden.

Client-Server gespeichert Bilder und Daten

Alle Daten und Vektoren werden auf den Servern des Kunden gespeichert, um zu gewährleisten, dass Dritte keinen Zugriff erhalten.

Identifizierung, Gesichtsüberprüfung, Alterserkennung, Geschlecht und Emotionen

Wir haben ein Handbuch das die verschienden Tools mit Programmierbeispielen erklärt und Ihnen hilft die Registrierung, Identifizierung und Verifizierung von Teilnehmern in Ihr System zu Integrieren.

Höchste Geschwindigkeit und Genauigkeit

Die Leistungsfähigkeit im Bezug auf die beste Genauigkeit und höchtste Geschwindigkeit wurde durch eine NIST 2017-Zertifizierung und die MegaFace-Challange im Jahr 2015 belegt

Dank des kleinsten Gesichtsdeskriptors der Branche (nur 1,28 KB) und eines einzigartigen proprietären Suchindex kann die FindFace-Technologie Milliarden von Fotos in weniger als einer halben Sekunde scannen.

Unser einzigartiges neuronales Netzwerk arbeitet mit einer Fehlerrate von nur 1 zu 1.000.000. Bei einem Datensatz von 10.000 liegt die Genauigkeitsrate bei der Identifizierung bei über 95% und bei der Verifizierung bei über 99%.(Daher mindestens 95% in der überwiegenden Mehrheit der Anwendungsfälle.)

Gesichtserkennung der neusten Generation

Immer wenn eine Person vor der Kamera vorbeikommt, hilft uns die Best Shot-Technologie dabei, das am besten geeignete Bild (die beste Aufnahme) für die Gesichtserkennung innerhalb der aufgenommenen Sequenz zu bestimmen. Es wird nur die beste Aufnahme gespeichert und ausgewertet. Infolgedessen werden die Anforderungen an Netzwerklast und Bandbreite erheblich reduziert. Sie können auch Ressourcen freigeben oder die Festplattenanforderungen auf dem Server reduzieren.

 

Gesichtserkennung Ablauf

 

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