Головна / Продукти / Рушії розпізнавання / Face Match Engine

РУШІЙ

Face Match Engine

Готове розпізнавання облич для вашого стеку. Cams Face Match Engine перетворює фото на особу, виконуючи повний конвеєр виявлення, вирівнювання, ембедингу та порівняння з ONNX ArcFace і пасивним захистом від підміни — і все це за трьома простими HTTPS-endpoint. Надсилайте зображення обличчя або попередньо обчислений ембединг.

Почати Документація для розробників Спробувати FaceUp наживо ↗

Огляд

Серверна реєстрація обличчя, верифікація 1:1 та ідентифікація 1:N через REST — із вбудованими ембедингами ArcFace, виявленням SCRFD, вирівнюванням та захистом від підміни.

Окремий сервіс розпізнавання облич, що надає реєстрацію, верифікацію (1:1) та ідентифікацію (1:N) за адресою /api/biometric/v1/face/. Кожне зображення проходить виявлення SCRFD, 5-точкове вирівнювання перетворенням подібності, виявлення атак на пред’явлення класу MiniFASNet та 512-вимірний ембединг ArcFace (insightface w600k_r50), після чого обчислюється точна косинусна схожість за шкалою 0–100. Галереї багатотенантні, розмежовані за тенантом і користувачем, із прогрітим кешем декодованих даних і спільним пулом потоків для швидкого 1:N. Рушій готовий до GPU завдяки єдиному перемикачу провайдера ONNX (CPU, CUDA, TensorRT або OpenVINO) без зміни коду.

РУШІЙRESTHTTPSJSONC++

Використовується в:Безготівкові їдальні та кафетерії Будівельні майданчики Автопарки, транспорт і водії Спортзали, клуби та фітнес Облік відвідувачів Школи, коледжі та кампуси Заходи, фестивалі та стадіони

⚡

Спробуйте наживо — FaceUp. Облік відвідуваності за розпізнаванням обличчя прямо у вашому браузері — зареєструйте обличчя та відмічайтеся з перевіркою живості, без встановлення застосунку. Вхід не потрібен — почніть із серійного номера пристрою.

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" }

У дії

Face Match Engine — живе демо

► Дивитися демо

Можливості

Що він робить

Реєстрація обличчя

Зберігайте одне чи кілька облич для кожного користувача із зображення base64 або попередньо обчисленого 512-вимірного ембедингу.

Верифікація (1:1)

Підтвердіть, що зафіксоване обличчя відповідає заявленому користувачу, отримавши прапорець збігу та оцінку 0–100.

Ідентифікація (1:N)

Шукайте зафіксоване обличчя в усій галереї тенанта та отримуйте найкращий збіг вище порогу.

Захист від підміни (PAD)

MiniFASNet PAD відхиляє повторне відтворення фото й екрана під час кожної верифікації та ідентифікації ще до обчислення ембедингу.

Контроль якості

Відхиляє надто малі, розмиті, темні, яскраві чи повернуті під кутом обличчя під час реєстрації, щоб до галереї потрапляли лише чисті шаблони.

Масштабне зіставлення 1:N

Прогрітий кеш у пам’яті та обмежений пул потоків забезпечують швидке пряме косинусне зіставлення до приблизно 1 млн шаблонів.

Можливості

Усе включено

Три endpoint — реєстрація, верифікація (1:1) та ідентифікація (1:N) — приймають зображення base64 або попередньо обчислений 512-вимірний ембединг
512-вимірні L2-нормалізовані ембединги ArcFace R50 (insightface w600k_r50) із косинусним зіставленням за шкалою 0–100
Вбудоване виявлення облич SCRFD det_10g і 5-точкове вирівнювання в замкненій формі до ArcFace 112x112
Пасивний захист від підміни за одним кадром (MiniFASNet PAD) відхиляє друковані фото та повтори з екрана до побудови ембедингу
Контроль якості під час реєстрації: перевірки розміру обличчя, різкості, яскравості та фронтальності з налаштовуваними порогами
Багатотенантні галереї, розмежовані за тенантом і користувачем, з фільтрацією за версією моделі під час оновлення моделей
Прогрітий кеш галереї для кожного тенанта плюс спільний пул потоків для 1:N (виміряно прискорення ~5,3x, ~104 мс на галереї з 1 млн шаблонів)
Перемикач провайдера ONNX, готовий до GPU (cpu/cuda/tensorrt/openvino), із запасним варіантом CPU та без зміни коду
Налаштовуваний поріг збігу (за замовчуванням 60) і політика вхідних даних, що може вимагати лише зображення на недовірених краях

Створюйте з Face Match Engine

Візьміть ключ, прочитайте документацію й запускайте. Наша команда допоможе з першою інтеграцією.

Поговорити з інженером WhatsApp

Поширені запитання

Чи можна надіслати попередньо обчислений ембединг замість зображення?

Так. Запити приймають або JSON-масив ембедингу, або зображення base64. Вхідний ембединг зіставляється повністю наживо всередині рушія; зображення проходить повний конвеєр виявлення, вирівнювання, PAD та ембедингу. Вхідні ембединги можна вимкнути на недовірених краях політикою.

Чи виявляє Face Match Engine підміну?

Так. Кожна верифікація та ідентифікація запускає пасивну перевірку захисту від підміни (PAD) MiniFASNet на вирізаному зображенні виявленого обличчя перед побудовою ембедингу, відхиляючи друковані фото й повтори з екрана. Це RGB PAD за одним кадром; 3D-маски та якісні відеоповтори потребують обладнання з глибиною або ІЧ.

Яку модель розпізнавання облич він використовує?

ArcFace R50 (insightface w600k_r50), що створює 512-вимірні L2-нормалізовані ембединги, з SCRFD det_10g для виявлення та 5-точковим вирівнюванням за перетворенням подібності.

Чи може він працювати на GPU?

Так. Встановіть провайдер ONNX на cuda (або tensorrt/openvino); детектор, ембедер і PAD використовують налаштований провайдер із запасним варіантом CPU та без зміни коду.

Яку галерею може обробити ідентифікація 1:N?

Рушій використовує прогрітий кеш декодованих даних і спільний пул потоків для прямого косинусного зіставлення — виміряно приблизно 104 мс на галереї з 1 млн шаблонів; для більших обсягів шлях — індекс наближеного пошуку найближчих сусідів.