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Face Match Engine

आपके स्टैक के लिए ड्रॉप-इन फ़ेस रिकग्निशन। Cams Face Match Engine फ़ोटो को पहचान में बदलता है, ONNX ArcFace और पैसिव एंटी-स्पूफ़िंग के साथ पूरी डिटेक्ट, अलाइन, एम्बेड और कंपेयर पाइपलाइन चलाता है — सब तीन सरल HTTPS endpoints के पीछे। फ़ेस इमेज या पहले से गणना किया गया एम्बेडिंग भेजें।

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अवलोकन

REST पर सर्वर-साइड फ़ेस एनरोल, 1:1 सत्यापन और 1:N पहचान — बिल्ट-इन ArcFace एम्बेडिंग, SCRFD डिटेक्शन, अलाइनमेंट और एंटी-स्पूफ़िंग के साथ।

स्टैंडअलोन फ़ेस-रिकग्निशन सर्विस, जो /api/biometric/v1/face/ पर एनरोल, वेरिफ़ाई (1:1) और आइडेंटिफ़ाई (1:N) उपलब्ध कराती है। हर इमेज SCRFD डिटेक्शन, सिमिलैरिटी-ट्रांसफ़ॉर्म 5-पॉइंट अलाइनमेंट, MiniFASNet-श्रेणी प्रेज़ेंटेशन-अटैक डिटेक्शन और ArcFace (insightface w600k_r50) 512-d एम्बेडिंग से गुज़रती है, फिर 0-100 में स्कोर की गई सटीक कोसाइन सिमिलैरिटी। गैलरी मल्टी-टेनेंट हैं, हर टेनेंट और यूज़र तक सीमित, तेज़ 1:N के लिए वॉर्म डिकोडेड कैश और साझा थ्रेड पूल के साथ। एक ONNX प्रोवाइडर स्विच (CPU, CUDA, TensorRT या OpenVINO) से यह GPU-तैयार है, बिना कोड बदले।

ENGINERESTHTTPSJSONC++

इनमें उपयोग:कैशलेस कैंटीन और कैफ़ेटेरिया कंस्ट्रक्शन साइट्स फ़्लीट, ट्रांसपोर्ट और ड्राइवर जिम, क्लब और फ़िटनेस विज़िटर मैनेजमेंट स्कूल, कॉलेज और कैंपस इवेंट, फ़ेस्टिवल और स्टेडियम

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लाइव आज़माएँ — FaceUp। अपने ब्राउज़र में ही फ़ेस-रिकग्निशन उपस्थिति — चेहरा एनरोल करें और लाइवनेस के साथ उपस्थिति दर्ज करें, कोई ऐप इंस्टॉल नहीं। साइन-इन की ज़रूरत नहीं — अपने डिवाइस सीरियल से शुरू करें।

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" }

इसे काम करते देखें

Face Match Engine — लाइव डेमो

► डेमो देखें

क्षमताएँ

यह क्या करता है

चेहरा एनरोल करें

base64 इमेज या पहले से गणना किए 512-d एम्बेडिंग से हर यूज़र के लिए एक या अधिक चेहरे सहेजें।

वेरिफ़ाई (1:1)

पुष्टि करें कि कैप्चर किया गया चेहरा दावा किए गए यूज़र से मेल खाता है, मैच फ़्लैग और 0-100 स्कोर लौटाता है।

आइडेंटिफ़ाई (1:N)

कैप्चर किए गए चेहरे को पूरी टेनेंट गैलरी में खोजें और थ्रेशहोल्ड से ऊपर का सबसे अच्छा मैच लौटाएँ।

एंटी-स्पूफ़िंग (PAD)

MiniFASNet PAD हर verify और identify पर, कोई एम्बेडिंग गणना करने से पहले, फ़ोटो और स्क्रीन रीप्ले को अस्वीकार कर देता है।

क्वालिटी गेटिंग

एनरोल पर बहुत छोटे, धुँधले, अँधेरे, चमकीले या तिरछे चेहरों को अस्वीकार करता है ताकि गैलरी में केवल साफ़ टेम्पलेट ही आएँ।

स्केल पर 1:N मैचिंग

वॉर्म इन-मेमोरी कैश और सीमित थ्रेड पूल ब्रूट-फ़ोर्स कोसाइन को ~1M-टेम्पलेट सीमा तक तेज़ रखते हैं।

फ़ीचर्स

सब कुछ शामिल

तीन endpoints — एनरोल, वेरिफ़ाई (1:1) और आइडेंटिफ़ाई (1:N) — base64 इमेज या पहले से गणना किया 512-d एम्बेडिंग स्वीकार करते हैं
ArcFace R50 (insightface w600k_r50) L2-नॉर्मलाइज़्ड 512-d एम्बेडिंग, 0-100 में स्कोर की गई कोसाइन मैचिंग के साथ
बिल्ट-इन SCRFD det_10g फ़ेस डिटेक्शन और ArcFace 112x112 तक क्लोज़्ड-फ़ॉर्म 5-पॉइंट अलाइनमेंट
पैसिव सिंगल-फ़्रेम एंटी-स्पूफ़िंग (MiniFASNet PAD) एम्बेडिंग से पहले प्रिंट और स्क्रीन रीप्ले को अस्वीकार करता है
एनरोल-टाइम क्वालिटी गेट: फ़ेस साइज़, शार्पनेस, ब्राइटनेस और फ़्रंटैलिटी जाँच, ट्यून करने योग्य थ्रेशहोल्ड के साथ
टेनेंट और यूज़र तक सीमित मल्टी-टेनेंट गैलरी, मॉडल अपग्रेड के पार मॉडल-वर्ज़न फ़िल्टरिंग के साथ
हर टेनेंट के लिए वॉर्म गैलरी कैश और 1:N के लिए साझा थ्रेड पूल (मापा गया ~5.3x स्पीडअप, 1M-टेम्पलेट गैलरी पर ~104 ms)
GPU-तैयार ONNX प्रोवाइडर स्विच (cpu/cuda/tensorrt/openvino), CPU फ़ॉलबैक के साथ और बिना कोड बदले
कॉन्फ़िगर करने योग्य मैच थ्रेशहोल्ड (डिफ़ॉल्ट 60) और इनपुट पॉलिसी, जो अविश्वसनीय एज पर केवल-इमेज इनपुट अनिवार्य कर सकती है

Face Match Engine के साथ बनाएँ

की लें, डॉक्स पढ़ें और शिप करें। आपके पहले इंटीग्रेशन में हमारी टीम मदद करती है।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

आम सवाल

क्या मैं इमेज की जगह पहले से गणना किया एम्बेडिंग भेज सकता हूँ?

हाँ। रिक्वेस्ट JSON एम्बेडिंग ऐरे या base64 इमेज, दोनों में से कोई भी स्वीकार करती हैं। एम्बेडिंग इनपुट इंजन में पूरी तरह लाइव मैच होता है; इमेज इनपुट पूरी detect-align-PAD-embed पाइपलाइन चलाता है। नीति द्वारा अविश्वसनीय एज पर एम्बेडिंग इनपुट अक्षम किया जा सकता है।

क्या Face Match Engine स्पूफ़िंग पहचानता है?

हाँ। हर verify और identify एम्बेडिंग से पहले पहचाने गए फ़ेस क्रॉप पर MiniFASNet पैसिव एंटी-स्पूफ़िंग (PAD) जाँच चलाता है, प्रिंट और स्क्रीन रीप्ले को अस्वीकार करता है। यह सिंगल-फ़्रेम RGB PAD है; 3D मास्क और उच्च-क्वालिटी वीडियो रीप्ले के लिए डेप्थ या IR हार्डवेयर चाहिए।

यह कौन-सा फ़ेस रिकग्निशन मॉडल इस्तेमाल करता है?

ArcFace R50 (insightface w600k_r50), जो L2-नॉर्मलाइज़्ड 512-d एम्बेडिंग बनाता है; डिटेक्शन के लिए SCRFD det_10g और सिमिलैरिटी-ट्रांसफ़ॉर्म 5-पॉइंट अलाइनर के साथ।

क्या यह GPU पर चल सकता है?

हाँ। ONNX प्रोवाइडर को cuda (या tensorrt/openvino) पर सेट करें; डिटेक्टर, एम्बेडर और PAD सभी कॉन्फ़िगर किया प्रोवाइडर इस्तेमाल करते हैं, CPU फ़ॉलबैक के साथ और बिना कोड बदले।

1:N आइडेंटिफ़ाई कितनी बड़ी गैलरी संभाल सकता है?

यह ब्रूट-फ़ोर्स कोसाइन मैचिंग के लिए वॉर्म डिकोडेड कैश और साझा थ्रेड पूल का उपयोग करता है, जो 1M-टेम्पलेट गैलरी पर लगभग 104 ms मापा गया है; उससे आगे का रास्ता approximate-nearest-neighbor इंडेक्स है।