VERILOOK SDK 13.3 – CARACTERÍSTICAS E CAPACIDADES

VERILOOK SDK 13.3

IDENTIFICAÇÃO DE FACE STAND-ALONE OU APLICAÇÕES CLIENTE-SERVIDOR

A tecnologia de identificação VeriLook é projetada para desenvolvedores e integradores de sistemas biométricos. A tecnologia garante o desempenho e a confiabilidade do sistema com detecção de Face ao vivo, reconhecimento de Faces múltiplas simultâneas  e identificação rápida de Face nos modos 1 para 1 e 1 para muitos

Disponível como um kit de desenvolvimento de software que permite o desenvolvimento de soluções autônomas e baseadas na Web em plataformas Microsoft Windows, Linux, Mac OS, iOS e Android.

CARACTERÍSTICAS E CAPACIDADES

• Milhões de implantações de algoritmos em todo o mundo nos últimos 19 anos.
• Face Liveness (detecção de rosto ao vivo) detecção, compatível com ISO 30103-7 e evita trapaças com uma foto na frente de uma câmera.
• Faces parcialmente ocluídas (ou seja, máscara facial ou respirador) podem ser reconhecidas.
• Processamento simultâneo de vários rostos em vídeo ao vivo e imagens estáticas.
• Classificação de gênero e avaliação de idade para cada pessoa em uma imagem.
• Reconhecimento de emoções e extração de pontos de características faciais.
• Webcams ou outras câmeras de baixo custo são adequadas para obter imagens de rosto.
• Imagens faciais de espectro de luz visível e infravermelho próximo podem ser comparadas umas com as outras.
• Disponível como SDK multiplataforma que suporta várias linguagens de programação.
• O sistema de verificação facial está disponível para o desenvolvimento de aplicativos de alta segurança em larga escala.
• Preços razoáveis, licenciamento flexível e suporte gratuito ao cliente.

O algoritmo VeriLook implementa localização avançada de rosto, cadastro e matching usando algoritmos robustos de processamento de imagem digital, que são baseados em redes neurais profundas:

• Processamento simultâneo de múltiplas faces. O VeriLook 13.x realiza a detecção rápida e precisa de vários rostos em fluxos de vídeo ao vivo e imagens estáticas. Todos os rostos no quadro atual são detectados em 0,01 – 0,86 segundos, dependendo dos valores selecionados para tolerâncias de rolagem e guinada de rosto e precisão de detecção de rosto. Após a detecção, um conjunto de recursos é extraído de cada face em um template em 0,6 segundos. Consulte as especificações técnicas para obter mais detalhes.
• Reconhecimento de faces parcialmente ocluídas. Pessoas usando máscaras protetoras (ou seja, cirúrgicas, de pano ou respiradores) podem ser reconhecidas sem inscrição separada. Consulte as especificações técnicas para obter mais detalhes.
• Classificação de gênero. Opcionalmente, o sexo pode ser determinado para cada pessoa na imagem com grau de precisão predefinido durante a extração do template.
• Face Liveness – Detecção de rosto ao vivo. Um sistema convencional de identificação de rosto pode ser enganado colocando uma foto na frente da câmera. O VeriLook é capaz de evitar esse tipo de violação de segurança determinando se um rosto em um fluxo de vídeo ou quadro único é “ao vivo” ou uma fotografia. A detecção de vivacidade pode ser realizada no modo passivo, quando o mecanismo avalia determinados recursos faciais, e no modo ativo, quando o mecanismo avalia a resposta do usuário para realizar ações como piscar ou movimentos da cabeça. Consulte as recomendações para detecção de rosto ao vivo para obter mais detalhes.
• Reconhecimento de emoções. VeriLook pode ser configurado para reconhecer o tipo de emoção em um rosto humano. Seis emoções básicas são analisadas: raiva, nojo, medo, alegria, tristeza e surpresa. Um valor de confiança para cada uma das emoções básicas é retornado para o rosto. Maior valor para uma emoção significa que ela parece ser mais expressa no rosto.
• Pontos de características faciais. Os pontos podem ser extraídos opcionalmente como um conjunto de suas coordenadas durante a extração do template de face. Cada um dos 68 pontos tem um número de sequência fixo (ou seja, o número 31 sempre corresponde à ponta do nariz).
• Atributos faciais. O VeriLook pode ser configurado para detectar certos atributos durante a extração do rosto – sorriso, boca aberta, olhos fechados, óculos, óculos escuros, barba e bigode.
• Estimativa de idade. O VeriLook pode opcionalmente estimar a idade da pessoa analisando o rosto detectado na imagem.
• Determinação da qualidade da imagem facial. Um limite de qualidade pode ser usado durante o registro de rosto para garantir que apenas o template de rosto de melhor qualidade seja armazenado no banco de dados.
• Tolerância à posição do rosto. VeriLook permite 360 ​​graus de rotação da cabeça. A inclinação da cabeça pode ser de até 15 graus em cada direção a partir da posição frontal. A guinada da cabeça pode ser de até 90 graus em cada direção a partir da posição frontal. Consulte as especificações técnicas para obter mais detalhes.
• Várias amostras do mesmo rosto. O registro de template biométrico pode conter várias amostras de rosto pertencentes à mesma pessoa. Essas amostras podem ser registradas de diferentes fontes e em momentos diferentes, permitindo assim uma melhoria na qualidade da matching. Por exemplo, uma pessoa pode estar matriculada com e sem barba ou bigode, etc.
• Capacidade de identificação. As funções VeriLook podem ser usadas na matching 1-para-1 (verificação), bem como no modo 1-para-muitos (identificação). O algoritmo de matching de template de rosto VeriLook 13 pode comparar até 40.000 rostos por segundo em um PC. Consulte as especificações técnicas para obter mais detalhes.
• Template de recursos de rosto pequeno. Um template de recursos de rosto pode ter apenas 322 bytes, portanto, os aplicativos baseados em VeriLook podem lidar com bancos de dados de rostos grandes. Além disso, templates de 464 bytes podem ser usados ​​para aumentar a confiabilidade da matching. Consulte as especificações técnicas para obter mais detalhes.
• Possui modo de generalização. Este modo gera a coleção dos recursos generalizados do rosto de várias imagens do mesmo assunto. Em seguida, cada imagem de face é processada, as características são extraídas e as coleções de características são analisadas e combinadas em uma única coleção de características generalizadas, que é gravada no banco de dados. Dessa forma, o template de recurso registrado é mais confiável e a qualidade do reconhecimento facial aumenta consideravelmente.
• Imagens de rosto de espectro de luz visível e infravermelho próximo podem ser usadas para reconhecimento de rosto. O algoritmo VeriLook é capaz de combinar rostos, que foram capturados no espectro do infravermelho próximo, com rostos, capturados em luz visível. Consulte os resultados do teste para obter detalhes.