Beranda / Produk / Engine Pengenalan / Face Match Engine

ENGINE

Face Match Engine

Pengenalan wajah siap pasang untuk stack Anda. Cams Face Match Engine mengubah foto menjadi identitas, menjalankan pipeline lengkap deteksi, alignment, embedding, dan perbandingan dengan ONNX ArcFace plus anti-spoofing pasif — semuanya di balik tiga endpoint HTTPS sederhana. Kirim gambar wajah atau embedding yang sudah dihitung sebelumnya.

Mulai Dokumentasi pengembang Coba FaceUp langsung ↗

Ikhtisar

Pendaftaran wajah, verifikasi 1:1, dan identifikasi 1:N di sisi server melalui REST — dengan embedding ArcFace, deteksi SCRFD, alignment, dan anti-spoofing bawaan.

Layanan pengenalan wajah mandiri yang menyediakan enroll, verify (1:1), dan identify (1:N) di /api/biometric/v1/face/. Setiap gambar melewati deteksi SCRFD, alignment 5 titik similarity-transform, deteksi presentation-attack kelas MiniFASNet, dan embedding 512-d ArcFace (insightface w600k_r50), lalu skor cosine similarity eksak 0-100. Galeri bersifat multi-tenant, dibatasi per tenant dan pengguna, dengan cache terdekode yang hangat dan thread pool bersama untuk 1:N yang cepat. Siap GPU melalui satu saklar provider ONNX (CPU, CUDA, TensorRT, atau OpenVINO) tanpa perubahan kode.

ENGINERESTHTTPSJSONC++

Digunakan di:Kantin & Kafetaria Nontunai Lokasi Konstruksi Armada, Transportasi & Pengemudi Gym, Klub & Kebugaran Manajemen Pengunjung Sekolah, Perguruan Tinggi & Kampus Acara, Festival & Stadion

⚡

Coba langsung — FaceUp. Absensi pengenalan wajah langsung di browser Anda — daftarkan wajah dan catat absensi dengan liveness, tanpa aplikasi yang perlu dipasang. Tanpa login — mulai dengan serial perangkat Anda.

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" }

Lihat langsung

Face Match Engine — demo langsung

► Tonton demo

Kemampuan

Apa yang dilakukannya

Daftarkan Wajah

Simpan satu wajah atau lebih per pengguna dari gambar base64 atau embedding 512-d yang sudah dihitung.

Verifikasi (1:1)

Pastikan wajah yang ditangkap cocok dengan pengguna yang diklaim, mengembalikan flag cocok dan skor 0-100.

Identifikasi (1:N)

Cari wajah yang ditangkap di seluruh galeri tenant dan kembalikan kecocokan terbaik di atas ambang batas.

Anti-Spoofing (PAD)

MiniFASNet PAD menolak pemutaran ulang foto dan layar pada setiap verifikasi dan identifikasi sebelum embedding dihitung.

Penyaringan Kualitas

Menolak wajah yang terlalu kecil, buram, gelap, terang, atau miring saat pendaftaran sehingga hanya template bersih yang masuk ke galeri.

Pencocokan 1:N Berskala Besar

Cache dalam memori yang hangat dan thread pool terbatas menjaga cosine brute-force tetap cepat hingga kisaran ~1 juta template.

Fitur

Semua sudah termasuk

Tiga endpoint — enroll, verify (1:1), dan identify (1:N) — menerima gambar base64 atau embedding 512-d yang sudah dihitung
Embedding 512-d ArcFace R50 (insightface w600k_r50) ternormalisasi L2 dengan pencocokan cosine berskor 0-100
Deteksi wajah SCRFD det_10g bawaan plus alignment 5 titik closed-form ke ArcFace 112x112
Anti-spoofing pasif satu frame (MiniFASNet PAD) menolak pemutaran ulang cetakan dan layar sebelum embedding
Gerbang kualitas saat pendaftaran: pemeriksaan ukuran wajah, ketajaman, kecerahan, dan frontalitas dengan ambang batas yang dapat disetel
Galeri multi-tenant yang dibatasi per tenant dan pengguna, dengan penyaringan versi model lintas peningkatan model
Cache galeri per tenant yang hangat plus thread pool bersama untuk 1:N (terukur percepatan ~5,3x, ~104 ms pada galeri 1 juta template)
Saklar provider ONNX siap GPU (cpu/cuda/tensorrt/openvino) dengan fallback CPU dan tanpa perubahan kode
Ambang batas pencocokan yang dapat dikonfigurasi (default 60) dan kebijakan input yang dapat mewajibkan input gambar saja pada edge yang tidak tepercaya

Bangun dengan Face Match Engine

Ambil kunci, baca dokumentasi, dan rilis. Tim kami membantu integrasi pertama Anda.

Bicara dengan engineer WhatsApp

FAQ

Pertanyaan umum

Bisakah saya mengirim embedding yang sudah dihitung sebelumnya alih-alih gambar?

Ya. Permintaan menerima array embedding JSON atau gambar base64. Input embedding dicocokkan sepenuhnya secara langsung di dalam engine; input gambar menjalankan pipeline lengkap deteksi-alignment-PAD-embedding. Input embedding dapat dinonaktifkan pada edge yang tidak tepercaya melalui kebijakan.

Apakah Face Match Engine mendeteksi spoofing?

Ya. Setiap verifikasi dan identifikasi menjalankan pemeriksaan anti-spoofing pasif (PAD) MiniFASNet pada potongan wajah yang terdeteksi sebelum embedding, menolak pemutaran ulang cetakan dan layar. Ini adalah PAD RGB satu frame; masker 3D dan pemutaran ulang video berkualitas tinggi memerlukan perangkat keras depth atau IR.

Model pengenalan wajah apa yang digunakan?

ArcFace R50 (insightface w600k_r50) menghasilkan embedding 512-d ternormalisasi L2, dengan SCRFD det_10g untuk deteksi dan aligner 5 titik similarity-transform.

Bisakah berjalan di GPU?

Ya. Atur provider ONNX ke cuda (atau tensorrt/openvino); detektor, embedder, dan PAD semuanya menggunakan provider yang dikonfigurasi, dengan fallback CPU dan tanpa perubahan kode.

Seberapa besar galeri yang dapat ditangani identifikasi 1:N?

Engine menggunakan cache terdekode yang hangat dan thread pool bersama untuk pencocokan cosine brute-force, terukur sekitar 104 ms pada galeri 1 juta template; indeks approximate-nearest-neighbor adalah jalur untuk skala di atas itu.