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Face Match Engine

Reconocimiento facial listo para integrar en tu stack. Cams Face Match Engine convierte una foto en una identidad: ejecuta un pipeline completo de detección, alineación, embedding y comparación con ArcFace en ONNX más antisuplantación pasiva, todo tras tres sencillos endpoints HTTPS. Envía una imagen facial o un embedding precalculado.

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Descripción general

Registro facial en el servidor, verificación 1:1 e identificación 1:N mediante REST, con embeddings ArcFace, detección SCRFD, alineación y antisuplantación integrados.

Un servicio de reconocimiento facial independiente que expone registro, verificación (1:1) e identificación (1:N) en /api/biometric/v1/face/. Cada imagen pasa por detección SCRFD, alineación de 5 puntos con transformación de similitud, detección de ataques de presentación de clase MiniFASNet y embedding de 512 dimensiones ArcFace (insightface w600k_r50), y después por una similitud de coseno exacta puntuada de 0 a 100. Las galerías son multitenant, con ámbito por tenant y usuario, con una caché decodificada precargada y un pool de hilos compartido para un 1:N rápido. Está listo para GPU con un único cambio de proveedor ONNX (CPU, CUDA, TensorRT u OpenVINO) sin modificar el código.

MOTORRESTHTTPSJSONC++

Se usa en:Cantinas y cafeterías sin efectivo Obras de construcción Flotas, transporte y conductores Gimnasios, clubes y fitness Gestión de visitantes Escuelas, universidades y campus Eventos, festivales y estadios

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Pruébalo en vivo — FaceUp. Asistencia por reconocimiento facial directamente en tu navegador: registra un rostro y marca la asistencia con prueba de vida, sin instalar ninguna app. No hace falta iniciar sesión: empieza con el número de serie de tu dispositivo.

POST /api/biometric/v1/face/identify (1:N)

curl .../api/biometric/v1/face/identify \
  -H "sn: $SN" -H "auth-token: $TOKEN" \
  -d '{ "image": "<base64 jpeg>" }'
# -> detect -> PAD anti-spoof -> align -> ArcFace -> cosine
{ "ok":true, "match":true, "score":87,
  "candidates":5312, "user_id":"1042" }

Velo en acción

Face Match Engine — demo en vivo

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Capacidades

Qué hace

Registrar un rostro

Guarda uno o varios rostros por usuario a partir de una imagen en base64 o de un embedding de 512 dimensiones precalculado.

Verificar (1:1)

Confirma que un rostro capturado coincide con un usuario declarado y devuelve un indicador de coincidencia y una puntuación de 0 a 100.

Identificar (1:N)

Busca un rostro capturado en toda la galería del tenant y devuelve la mejor coincidencia por encima del umbral.

Antisuplantación (PAD)

MiniFASNet PAD rechaza reproducciones de fotos y pantallas en cada verificación e identificación, antes de calcular ningún embedding.

Control de calidad

En el registro rechaza rostros demasiado pequeños, borrosos, oscuros, claros o de perfil, de modo que solo entren plantillas limpias en la galería.

Coincidencia 1:N a escala

Una caché en memoria precargada y un pool de hilos acotado mantienen rápido el coseno por fuerza bruta hasta alrededor de 1 millón de plantillas.

Funciones

Todo incluido

Tres endpoints (registro, verificación 1:1 e identificación 1:N) que aceptan una imagen en base64 o un embedding de 512 dimensiones precalculado
Embeddings de 512 dimensiones normalizados L2 con ArcFace R50 (insightface w600k_r50) y coincidencia por coseno puntuada de 0 a 100
Detección facial SCRFD det_10g integrada y alineación de 5 puntos en forma cerrada a ArcFace 112x112
Antisuplantación pasiva de un solo fotograma (MiniFASNet PAD) que rechaza reproducciones impresas y de pantalla antes del embedding
Control de calidad en el registro: comprobaciones de tamaño del rostro, nitidez, brillo y frontalidad con umbrales ajustables
Galerías multitenant con ámbito por tenant y usuario, y filtrado por versión de modelo entre actualizaciones del modelo
Caché de galería precargada por tenant y pool de hilos compartido para 1:N (aceleración medida de ~5,3x, ~104 ms sobre una galería de 1 millón de plantillas)
Cambio de proveedor ONNX listo para GPU (cpu/cuda/tensorrt/openvino) con respaldo en CPU y sin cambios de código
Umbral de coincidencia configurable (60 por defecto) y una política de entrada que puede exigir solo imágenes en bordes no confiables

Desarrolla con Face Match Engine

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Preguntas frecuentes

¿Puedo enviar un embedding precalculado en lugar de una imagen?

Sí. Las solicitudes aceptan un array JSON de embedding o una imagen en base64. La entrada de embedding se compara por completo en vivo dentro del motor; la entrada de imagen ejecuta el pipeline completo de detección, alineación, PAD y embedding. La entrada de embedding puede deshabilitarse por política en bordes no confiables.

¿Face Match Engine detecta la suplantación?

Sí. Cada verificación e identificación ejecuta una comprobación antisuplantación pasiva (PAD) MiniFASNet sobre el recorte del rostro detectado antes del embedding, y rechaza reproducciones impresas y de pantalla. Es un PAD RGB de un solo fotograma; las máscaras 3D y las reproducciones de vídeo de alta calidad requieren hardware de profundidad o IR.

¿Qué modelo de reconocimiento facial utiliza?

ArcFace R50 (insightface w600k_r50), que produce embeddings de 512 dimensiones normalizados L2, con SCRFD det_10g para la detección y un alineador de 5 puntos con transformación de similitud.

¿Puede ejecutarse en una GPU?

Sí. Establece el proveedor ONNX en cuda (o tensorrt/openvino); el detector, el generador de embeddings y el PAD usan el proveedor configurado, con respaldo en CPU y sin cambios de código.

¿Qué tamaño de galería puede manejar la identificación 1:N?

Usa una caché decodificada precargada y un pool de hilos compartido para la coincidencia por coseno de fuerza bruta, con una medición de aproximadamente 104 ms sobre una galería de 1 millón de plantillas; un índice de vecino más cercano aproximado es el camino para ir más allá.