Tensorflow va Keras kutubxonalaridan foydalangan holda foydalanuvchini yuz tasviri orqali ml5 audintifikatsiya qilish dasturini mashinali o'qitish algoritmlari asosida ishlab chiqish Natijalarini mavjud dasturlar bilan solishtirma natijalami

Xavfsiz autentifikatsiya: SDK juda past noto‘g‘ri musbat stavkalar bilan jonli videoni tanib olish asosida yuqori ishonchli biometrik identifikatsiyani ta’minlaydi, bu bir nechta ilovalar uchun xavfsiz autentifikatsiya tizimlarini yaratish imkonini beradi.

Foto/video qidiruvi: Yuqori darajada optimallashtirilgan harakatsiz va videoga asoslangan yuzni aniqlash va identifikatsiya qilish katta foto va video kutubxonalar orqali real vaqtda yaqin qidiruvni amalga oshirish imkonini beradi.

Yuz effektlari: FaceSDK uzoq vaqtdan beri ko'ngilochar sanoat tomonidan yuz effektlarining keng doirasini qo'llaydigan mahsulot va xizmatlarni yaratish uchun ishlatilgan. Bunga kengaytirilgan reallik va raqamli oyna ilovalari, virtual bo'yanish, qarish va boshqa ko'p narsalar kiradi.

Yuz animatsiyasi: FaceSDK-dan bitta harakatsiz tasvir asosida inson yuzlarining animatsion 3D modellarini yaratish uchun foydalanish mumkin. Barcha qo'llab-quvvatlanadigan mobil, ish stoli va veb-platformalar uchun animatsion avatarlar, gaplashuvchi yuz ilovalari va boshqa ko'plab ilovalar yaratilishi mumkin.

Isitma skriningi: Termal yuzni aniqlash inson haroratini o'lchash va aeroportlar, ofislar, maktablar, savdo markazlari va boshqalar kabi gavjum joylarda isitma skriningini yoqish uchun eng yaxshi yechimdir.

Bizning mijozlarimiz API qanchalik yaxshi o'ylanganligini va yechimni o'z loyihalariga integratsiya qilish qanchalik osonligini juda qadrlashadi. Biz integratsiyani tezlashtirish va soddalashtirish uchun FaceSDK arxitekturasini puxta ishlab chiqdik. Har bir kichik xususiyat nusxa ko'chirish va o'z loyihangizda foydalanish mumkin bo'lgan ishchi namunada namoyish etiladi. FaceSDK Windows/Linux 32/64 bit, macOS (Intel/arm), o'rnatilgan Linux (arm), Android va iOS kabi eng keng platformalar va ishlab chiqish muhitlarini qo'llab-quvvatlaydi. Qo'llab-quvvatlanadigan ishlab chiqish muhitlariga Microsoft Visual C++, C#, Objective C, Swift, Java, Python, VB.NET, VB6, Delphi, C++Builder, Netbeans, Xcode va Android Studio kiradi. Ishlab chiquvchilarga har bir kichik xususiyat, sozlamalar va variantni tushunishga yordam beradigan keng qamrovli hujjatlar mavjud. Inqilobiy o'z-o'zini o'rganadigan AI oldindan ro'yxatdan o'tmagan holda, inson sub'ektlarini videoga asoslangan holda aniqlash imkonini beradi. API video oqimida duch kelgan barcha yuzlarni avtomatik ravishda taniydi va ularning turli koʻrinish va burchaklardan olingan, jonli his-tuygʻular va ifodalar bilan toʻliq biometrik maʼlumotlarini qayd etadi. Har bir mavzu aniq ro'yxatga olinmasdan uzluksiz va avtomatik ravishda kuzatilishi mumkin. Biror kishini ro'yxatdan o'tkazish videoga ism yorlig'ini qo'yish kabi oddiy. Buni istalgan vaqtda amalga oshirish mumkin va tizim barcha o'tmish, hozirgi va kelajakdagi videolarda ushbu mavzuni avtomatik ravishda aniqlaydi. Ro'yxatdan o'tmagan identifikatsiya ro'yxatga olish stollari, kirish va davomatni nazorat qilish tizimlari, kuzatuv va xavfsizlik ilovalari uchun CRM tizimlarini yaratish uchun juda mos keladi. U mavjud tizimlardan nimasi bilan farq qiladi? Hozirgi video identifikatsiyalash tizimlarining aksariyati asosiy kadrlarni qayta ishlashga asoslangan. Boshqacha qilib aytganda, ular harakat oqimida mavjud bo'lgan ma'lumotlarni o'chirib tashlaydilar va buning o'rniga harakatsiz tasvirni aniqlashga qaytadilar. Ushbu dizayn yondashuvi ob'ektning yuzi turli burchaklar va iboralarda tekis fonda suratga olinadigan murakkab dastlabki ro'yxatga olish tartib-qoidalarini talab qiladi.
FaceSDK 8.0 o'z-o'zini o'rganadigan AI video identifikatsiya tizimini amalga oshiradi. U video oqimida duch kelgan barcha yuzlarni avtomatik taniydi va teglaydi. Har qanday aniqlangan mavzuni shaxsiylashtirish, unga nom tegini qo'yish yoki uning tegini ma'lumotlar bazasi yozuviga ulash kabi oddiy masalaga aylanadi. Hech qachon maxsus ro'yxatga olish tartibi talab qilinmaydi. Bundan tashqari, o'z-o'zini o'rganishni tanib olish tizimlarida tanib olish darajasi an'anaviy kalit kadrlarga asoslangan tizimlarga qaraganda ancha yuqori. Keng qamrovli Multi-PIE testlarida ob'ektning faqat bitta tasviri ro'yxatga olinganligi va noto'g'ri qabul qilish darajasi 0.06% ekanligini hisobga olsak, asosiy kadrga asoslangan identifikatsiyaga nisbatan videoga asoslangan identifikatsiya bilan tanish tezligi yetti barobar ortadi.