Главная / Продукты / Движки распознавания / Face Match Engine

ДВИЖОК

Face Match Engine

Готовое распознавание лиц для вашего стека. Cams Face Match Engine превращает фото в идентичность, выполняя полный конвейер «детекция — выравнивание — эмбеддинг — сравнение» на основе ONNX ArcFace с пассивной защитой от подделки — и всё это за тремя простыми HTTPS endpoint. Отправляйте изображение лица или предвычисленный эмбеддинг.

Начать Документация для разработчиков Попробовать FaceUp вживую ↗

Обзор

Серверная регистрация лиц, верификация 1:1 и идентификация 1:N по REST — со встроенными эмбеддингами ArcFace, детекцией SCRFD, выравниванием и защитой от подделки.

Автономный сервис распознавания лиц, предоставляющий регистрацию, верификацию (1:1) и идентификацию (1:N) по адресу /api/biometric/v1/face/. Каждое изображение проходит детекцию SCRFD, выравнивание по 5 точкам с преобразованием подобия, обнаружение атак на предъявление класса MiniFASNet и 512-мерный эмбеддинг ArcFace (insightface w600k_r50), после чего вычисляется точное косинусное сходство в шкале 0–100. Галереи мультитенантны, разделены по арендаторам и пользователям, с прогретым декодированным кэшем и общим пулом потоков для быстрой идентификации 1:N. Готов к GPU: достаточно переключить один ONNX-провайдер (CPU, CUDA, TensorRT или OpenVINO) без изменения кода.

ДВИЖОКRESTHTTPSJSONC++

Применяется в:Безналичная столовая и кафетерий Строительные площадки Автопарки, транспорт и водители Спортзалы, клубы и фитнес Учёт посетителей Школы, колледжи и кампусы События, фестивали и стадионы

⚡

Попробуйте вживую — FaceUp. Учёт посещаемости по лицу прямо в браузере — зарегистрируйте лицо и отметьтесь с проверкой живости, без установки приложения. Вход не требуется — начните с серийного номера вашего устройства.

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" }

Посмотрите в действии

Face Match Engine — живое демо

► Смотреть демо

Возможности

Что он умеет

Регистрация лица

Сохраняйте одно или несколько лиц на пользователя из изображения в base64 или предвычисленного 512-мерного эмбеддинга.

Верификация (1:1)

Подтвердите, что снятое лицо соответствует заявленному пользователю; возвращается признак совпадения и оценка 0–100.

Идентификация (1:N)

Ищите снятое лицо по всей галерее арендатора и получайте лучшее совпадение выше порога.

Защита от подделки (PAD)

MiniFASNet PAD отклоняет фото и повторное воспроизведение с экрана при каждой верификации и идентификации, ещё до вычисления эмбеддинга.

Контроль качества

При регистрации отклоняет слишком мелкие, размытые, тёмные, засвеченные лица или лица под неудачным углом, чтобы в галерею попадали только чистые шаблоны.

Масштабируемое сопоставление 1:N

Прогретый кэш в памяти и ограниченный пул потоков обеспечивают быстрое полное косинусное сравнение примерно до 1 млн шаблонов.

Функции

Всё включено

Три endpoint — регистрация, верификация (1:1) и идентификация (1:N) — принимают изображение в base64 или предвычисленный 512-мерный эмбеддинг
Эмбеддинги ArcFace R50 (insightface w600k_r50), 512-мерные, с L2-нормализацией и косинусным сопоставлением в шкале 0–100
Встроенная детекция лиц SCRFD det_10g и аналитическое выравнивание по 5 точкам до ArcFace 112x112
Пассивная защита от подделки по одному кадру (MiniFASNet PAD) отклоняет распечатки и повтор с экрана до построения эмбеддинга
Контроль качества при регистрации: проверки размера лица, резкости, яркости и фронтальности с настраиваемыми порогами
Мультитенантные галереи с разделением по арендатору и пользователю и фильтрацией по версии модели при обновлении моделей
Прогретый кэш галереи для каждого арендатора и общий пул потоков для 1:N (измеренное ускорение ~5,3x, ~104 мс на галерее из 1 млн шаблонов)
Переключатель ONNX-провайдера для GPU (cpu/cuda/tensorrt/openvino) с откатом на CPU и без изменения кода
Настраиваемый порог совпадения (по умолчанию 60) и политика ввода, которая может требовать только изображения на недоверенных периферийных узлах

Создавайте с Face Match Engine

Получите ключ, изучите документацию и запускайте. Наша команда поможет с первой интеграцией.

Поговорить с инженером WhatsApp

FAQ

Частые вопросы

Можно ли отправить предвычисленный эмбеддинг вместо изображения?

Да. Запросы принимают либо JSON-массив эмбеддинга, либо изображение в base64. Эмбеддинг сопоставляется полностью «вживую» внутри движка; изображение проходит полный конвейер «детекция — выравнивание — PAD — эмбеддинг». Ввод эмбеддингов можно отключить политикой на недоверенных периферийных узлах.

Обнаруживает ли Face Match Engine подделку?

Да. Каждая верификация и идентификация выполняет пассивную проверку защиты от подделки (PAD) MiniFASNet на вырезке найденного лица до построения эмбеддинга и отклоняет распечатки и повтор с экрана. Это RGB PAD по одному кадру; 3D-маски и качественные видеоповторы требуют оборудования с датчиком глубины или ИК.

Какую модель распознавания лиц он использует?

ArcFace R50 (insightface w600k_r50), создающая L2-нормализованные 512-мерные эмбеддинги, с SCRFD det_10g для детекции и выравнивателем по 5 точкам на основе преобразования подобия.

Может ли он работать на GPU?

Да. Задайте ONNX-провайдер cuda (или tensorrt/openvino); детектор, модуль эмбеддингов и PAD используют заданного провайдера, с откатом на CPU и без изменения кода.

Какой размер галереи способна обработать идентификация 1:N?

Используется прогретый декодированный кэш и общий пул потоков для полного косинусного сравнения; измерено примерно 104 мс на галерее из 1 млн шаблонов, а для больших объёмов путь — индекс приближённого поиска ближайших соседей.