telegram

Система распознавания лиц

Внедряем и поддерживаем продукты с технологией распознавания лиц в облачном или локальном варианте
01.

Обнаружение лица

02.

Идентификация лица

03.

Верификация лица

Наш алгоритм по детекции лиц обладает высокой скоростью и точностью. Он находит неограниченное количество лиц в кадре, что делает его универсальным решением, как для массовых мероприятий, так и для частных. Наш модуль определяет лица в сложных условиях: ракурсы камер, повороты головы, освещение.
Сервис верификации лиц Neurocore основан на нейронных сетях и совмещает в себе скорость и качество распознавания. Сервис умеет быстро находить лица в базе и проводить повторные сравнения 1 к 1. Работает в нестандартных условиях: сложные ракурсы, повороты головы, освещение.
Наш модуль идентификации лиц основан на нейронных сетях и совмещает в себе скорость и качество распознавания на высоком уровне. Сервис умеет быстро находить лица в базе и проводить сравнение по ней. Работает в нестандартных условиях: сложные ракурсы, повороты головы, освещение.

Наш подход к решению

Высокая точность системы биометрии лиц для КПП, СКУД или иного объекта достигается уникальным алгоритмом настройки и внедрения решения нашими сотрудниками: дообучение под конкретное оборудование, ракурсы и выделение области интересов (ROI) помогают делать наше решение по распознаванию лиц лучшим.

Пример работы с системой

Примеры использования модуля

  • Офисный СКУД

    Сервис идентификации лиц на базе системы контроля и управления доступом на базе СКУД Octogram

Item 1 of 4

Подход к внедрению

01

Подготовка серверов

02

Разворот решения

03

Калибровка системы

04

Отчет по итогам пилота

Особенности модуля

  • Вариативность мощностей

    Биометрия работает на различных типах мощностей: как на процессорах, так и на видеокартах. Также систему распознавания можно запускать на ARM архитектуре: Raspberry Pi или Nvidia Jetson.
Item 1 of 4

Не нашли нужного модуля?

Отправляя это, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности
Напишите нам и обсудим варианты интеграции существующих модулей по API в ваши системы или разработку новых алгоритмов машинного обучения для решения ваших задач