Strona główna / Produkty / Silniki rozpoznawania / Face Match Engine

SILNIK

Face Match Engine

Gotowe rozpoznawanie twarzy dla Twojego stosu. Cams Face Match Engine zamienia zdjęcie w tożsamość, wykonując pełny potok detekcji, wyrównania, osadzenia i porównania z ONNX ArcFace oraz pasywną ochroną przed oszustwem — wszystko za trzema prostymi endpointami HTTPS. Wyślij obraz twarzy lub wstępnie obliczone osadzenie.

Zacznij Dokumentacja dla deweloperów Wypróbuj FaceUp na żywo ↗

Przegląd

Rejestracja twarzy, weryfikacja 1:1 i identyfikacja 1:N po stronie serwera przez REST — z wbudowanymi osadzeniami ArcFace, detekcją SCRFD, wyrównaniem i ochroną przed oszustwem (anti-spoofing).

Samodzielna usługa rozpoznawania twarzy udostępniająca rejestrację, weryfikację (1:1) i identyfikację (1:N) pod /api/biometric/v1/face/. Każdy obraz przechodzi przez detekcję SCRFD, 5-punktowe wyrównanie transformacją podobieństwa, detekcję ataków prezentacyjnych klasy MiniFASNet i 512-wymiarowe osadzenie ArcFace (insightface w600k_r50), a następnie dokładne podobieństwo cosinusowe oceniane w skali 0–100. Galerie są wielodostępne, ograniczone do tenanta i użytkownika, z rozgrzaną pamięcią podręczną zdekodowanych danych i wspólną pulą wątków dla szybkiego 1:N. Jest gotowy na GPU dzięki jednemu przełącznikowi providera ONNX (CPU, CUDA, TensorRT lub OpenVINO) bez zmian w kodzie.

SILNIKRESTHTTPSJSONC++

Używane w:Bezgotówkowa stołówka i kawiarnia Place budowy Flota, transport i kierowcy Siłownie, kluby i fitness Zarządzanie gośćmi Szkoły, uczelnie i kampusy Wydarzenia, festiwale i stadiony

⚡

Wypróbuj na żywo — FaceUp. Obecność przez rozpoznawanie twarzy prosto w przeglądarce — zarejestruj twarz i zaznacz obecność z liveness, bez instalowania aplikacji. Bez logowania — zacznij od numeru seryjnego urządzenia.

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" }

Zobacz w działaniu

Face Match Engine — demo na żywo

► Obejrzyj demo

Możliwości

Co potrafi

Zarejestruj twarz

Zapisz jedną lub więcej twarzy na użytkownika z obrazu base64 lub wstępnie obliczonego osadzenia 512-wymiarowego.

Weryfikacja (1:1)

Potwierdź, że zarejestrowana twarz pasuje do deklarowanego użytkownika, zwracając flagę dopasowania i wynik 0–100.

Identyfikacja (1:N)

Wyszukaj zarejestrowaną twarz w całej galerii tenanta i zwróć najlepsze dopasowanie powyżej progu.

Ochrona przed oszustwem (PAD)

MiniFASNet PAD odrzuca odtworzenia ze zdjęcia i ekranu przy każdej weryfikacji i identyfikacji, zanim zostanie obliczone osadzenie.

Bramka jakości

Odrzuca twarze zbyt małe, nieostre, ciemne, jasne lub pod złym kątem już przy rejestracji, aby do galerii trafiały tylko czyste wzorce.

Skalowalne dopasowywanie 1:N

Rozgrzana pamięć podręczna w pamięci i ograniczona pula wątków utrzymują szybkie brute-force cosinus do rzędu ~1 mln wzorców.

Funkcje

Wszystko w zestawie

Trzy endpointy — rejestracja, weryfikacja (1:1) i identyfikacja (1:N) — przyjmujące obraz base64 lub wstępnie obliczone osadzenie 512-wymiarowe
Osadzenia 512-wymiarowe ArcFace R50 (insightface w600k_r50) znormalizowane L2 z dopasowaniem cosinusowym ocenianym w skali 0–100
Wbudowana detekcja twarzy SCRFD det_10g oraz zamknięte 5-punktowe wyrównanie do ArcFace 112x112
Pasywna ochrona przed oszustwem z jednej klatki (MiniFASNet PAD) odrzuca wydruki i odtworzenia z ekranu przed osadzeniem
Bramka jakości przy rejestracji: kontrola rozmiaru twarzy, ostrości, jasności i frontalności z regulowanymi progami
Wielodostępne galerie ograniczone do tenanta i użytkownika, z filtrowaniem wersji modelu przy aktualizacjach modeli
Rozgrzana pamięć podręczna galerii dla tenanta i wspólna pula wątków dla 1:N (zmierzone przyspieszenie ~5,3x, ~104 ms dla galerii 1 mln wzorców)
Przełącznik providera ONNX gotowy na GPU (cpu/cuda/tensorrt/openvino) z awaryjnym CPU i bez zmian w kodzie
Konfigurowalny próg dopasowania (domyślnie 60) oraz polityka wejścia, która może wymagać wyłącznie obrazu na niezaufanych brzegach

Buduj z Face Match Engine

Weź klucz, przeczytaj dokumentację i wdrażaj. Nasz zespół pomoże przy pierwszej integracji.

Porozmawiaj z inżynierem WhatsApp

FAQ

Częste pytania

Czy mogę wysłać wstępnie obliczone osadzenie zamiast obrazu?

Tak. Żądania przyjmują tablicę osadzenia JSON lub obraz base64. Wejście w postaci osadzenia jest dopasowywane w pełni na żywo w silniku; wejście w postaci obrazu przechodzi pełny potok detekcji, wyrównania, PAD i osadzenia. Wejście w postaci osadzenia można wyłączyć na niezaufanych brzegach polityką.

Czy Face Match Engine wykrywa oszustwa?

Tak. Każda weryfikacja i identyfikacja uruchamia pasywną kontrolę anti-spoofing (PAD) MiniFASNet na wykrytym wycinku twarzy przed osadzeniem, odrzucając wydruki i odtworzenia z ekranu. To PAD RGB z jednej klatki; maski 3D i wysokiej jakości odtworzenia wideo wymagają sprzętu z głębią lub IR.

Jakiego modelu rozpoznawania twarzy używa?

ArcFace R50 (insightface w600k_r50), tworzący osadzenia 512-wymiarowe znormalizowane L2, z SCRFD det_10g do detekcji i 5-punktowym wyrównaniem transformacją podobieństwa.

Czy może działać na GPU?

Tak. Ustaw provider ONNX na cuda (lub tensorrt/openvino); detektor, generator osadzeń i PAD używają skonfigurowanego providera, z awaryjnym CPU i bez zmian w kodzie.

Jak dużą galerię obsłuży identyfikacja 1:N?

Używa rozgrzanej pamięci podręcznej zdekodowanych danych i wspólnej puli wątków do dopasowywania brute-force cosinus, co zmierzono na ok. 104 ms dla galerii 1 mln wzorców; dalej prowadzi indeks przybliżonego najbliższego sąsiada.