¿Cuál es el mejor software de reconocimiento facial?

Los principales factores clave que debe considerar antes de anunciar el mejor software de reconocimiento facial de video en vivo son:

1. Algoritmo de precisión
2. Operación (velocidad, escalabilidad, esfuerzo de implementación / implementación)
3. Experiencia del usuario (GUI, configuración posterior a la implementación y experiencia general)
4. Precio

Aunque soy un * pequeño * parcial, definitivamente elegiría Fa6 o churchix.com

Por supuesto, puede buscar en Google y ver que hay muchas opciones, pero realmente creo que ofrecemos la mejor solución rentable en el mercado.

¿Mejor en qué sentido? Por supuesto, está buscando el “mejor reconocimiento facial”, que es una competencia continua que cualquiera puede buscar en la Prueba de reconocimiento de rostro (FRVT); sin embargo, el software de reconocimiento facial viene en una variedad de formas, cada una relacionada con una aplicación y un propósito diferentes. ¿Que estás tratando de hacer?

Descargo de responsabilidad: desarrollo un software de reconocimiento facial para un proveedor líder de FR llamado CyberExtruder, Inc. Nuestro software también es el motor FR subyacente para múltiples proveedores de FR.

El campo FR ofrece varias soluciones, cada una de las cuales espera que sus necesidades se ajusten a su solución. En CyberExtruder no esperamos tener idea de lo que está tratando de hacer, ni intentamos adaptar sus necesidades a nuestra solución. Más allá de ofrecer una solución de FR de primer nivel consistente (clasificada a través de la Prueba de proveedores de reconocimiento facial), nuestro software es notablemente rápido (25M se compara facial por segundo por núcleo de 3.4 GHz) y está disponible como

• un SDK, lo que significa que el software que cree es completamente local;
• como servidor que aloja una API, lo que significa que puede escribir soluciones similares a la mayoría de las ofertas de FR en línea, pero algunos proveedores de FR no alojan su base de datos de FR sensible, usted lo hace, con el nivel de seguridad que desea;
• como una aplicación de estación de trabajo, donde todo sigue siendo local, y el operador es cualquier persona, desde un guardia de seguridad hasta un analista forense.

Por supuesto, el SDK se integra con la API que se integra con cualquier número de instancias de estaciones de trabajo locales y remotas para crear cualquier nivel de sistema de autenticación, seguimiento y análisis de FR distribuido, híbrido, de autoconexión, conectado y conectado a la malla que uno podría soñar. Además, nuestro software funcionará perfectamente en un Intel Compute Stick de $ 99, así como en una computadora portátil, computadora de escritorio o servidor dedicado de varios núcleos.

No solo estamos brindando un FR muy bueno y de alto rango. Proporcionamos un medio para comenzar con una solución fácil de usar, avanzar en la comprensión y los puntos de ventaja de usted y su organización con extensiones fáciles de desarrollar e integrar en Excel o realmente cualquier otro software con facilidad, y cuando llegue el momento de un proyecto estratégico y / o de alto valor que requiera FR, tendrá la experiencia y la confianza de usar nuestras mismas soluciones en huellas más pequeñas. Tenemos mucho cuidado en proporcionar soluciones de escalado de múltiples niveles, donde “escalar” no solo en el rendimiento de escalado, sino también en los métodos de integración, así como en la variedad de hardware de nuestras soluciones.

Los notables son:

Servicios cognitivos de Microsoft

PixLab | API de resto de visión artificial y procesamiento de medios

Vision API – Análisis de contenido de imagen | Google Cloud

Amazon Rekognition: análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo

Finalmente, el proyecto de reconocimiento facial de código abierto OpenFace.

Tradicionalmente, diferentes investigadores han abordado el problema del reconocimiento facial utilizando diferentes algoritmos. Recientemente se descubrió que estos resultados no se escalan a un gran conjunto de caras. Técnicamente, un algoritmo de reconocimiento facial debería poder trabajar con precisión en millones de imágenes. MegaFace: la prueba de reconocimiento de rostros en la escala del millón, fue lanzada por la Universidad de Washington y produjo resultados impactantes. La precisión de los mejores algoritmos se redujo en un 15-30%. Recomendaría revisar el sitio para más detalles. Esto le dará el escenario actual de la investigación en reconocimiento facial.

Gracias.

Para agregar a la lista de Ben Virdee-Chapman, también hay PicScout (divulgación completa: soy un empleado, claramente).

Hemos estado a la vanguardia de la tecnología de reconocimiento de imágenes desde 2002, y recientemente lanzamos nuestra API visual que presenta detección de rostros, reconocimiento de rostros, análisis de personas (datos demográficos en los rostros detectados) y tecnología de reconocimiento de objetos . Todo gracias al aprendizaje profundo 🙂

Para separar los trucos de la tecnología seria, consulte la publicación mediana de nuestro CEO aquí.

Si está buscando una solución basada en API, puede consultar Sightengine.com

Es posible analizar 2,000 imágenes gratis por mes.

Es una solución automatizada para detectar cosas como contenido para adultos, violencia, rostros y celebridades en imágenes y videos .

La API analiza imágenes y videos más rápido que los humanos. La API puede analizar varios millones de imágenes por día.

Digamos que quieres subir esta imagen y detectar caras:

Aquí hay un ejemplo en Python, usando el SDK:

cliente = SightengineClient (‘{api_user}’, ‘{api_secret}’)
output = client.check (‘face-atributos’). set_url (‘ https://d3m9459r9kwism.cloudfront.net/img/examples/example-coup-1000.jpg&#039 😉

La salida devolverá la clasificación. Un ejemplo:

“status”: “éxito”,
“solicitud”: {
“id”: “req_1VmdzS10f628UBstXdc8c”,
“marca de tiempo”: 1510757582.1956,
“operaciones”: 1
},
“caras”: [
{
“x1”: 0.5698,
“y1”: 0.24,
“x2”: 0.6773,
“y2”: 0.492,
“caracteristicas”: {
“ojo izquierdo”: {
“x”: 0.6507,
“y”: 0.3533
},
“Ojo derecho”: {
“x”: 0.6276,
“y”: 0.328
},
“punta de la nariz”: {
“x”: 0.6391,
“y”: 0.3773
},
“left_mouth_corner”: {
“x”: 0.6222,
“y”: 0.4307
},
“right_mouth_corner”: {
“x”: 0.5964,
“y”: 0.412
}
},
“atributos”: {
“hembra”: 0,14,
“hombre”: 0,86,
“menor”: 0.04,
“gafas de sol”: 0.2
}
},
{
“x1”: 0.6516,
“y1”: 0.3173,
“x2”: 0,7529,
“y2”: 0.5693,
“caracteristicas”: {
“ojo izquierdo”: {
“x”: 0.7493,
“y”: 0.4453
},
“Ojo derecho”: {
“x”: 0,7067,
“y”: 0.4253
},
“punta de la nariz”: {
“x”: 0.7404,
“y”: 0.4787
},
“left_mouth_corner”: {
“x”: 0.7342,
“y”: 0,52
},
“right_mouth_corner”: {
“x”: 0.6951,
“y”: 0.5027
}
},
“atributos”: {
“hembra”: 0,97,
“hombre”: 0.03,
“menor”: 0,37,
“gafas de sol”: 0.01
}
}
],
“medios”: {
“id”: “med_1Vmd6qHpJNWZy053MOT0L”,
“uri”: ” https://d3m9459r9kwism.cloudfront.net/img/examples/example-coup-1000.jpg&quot ;
}
}

Aquí hay un ejemplo del resultado:

Puedes probar la página de demostración: Demo

(descargo de responsabilidad: yo trabajo allí)

“Lo mejor” depende en cierta medida de lo que intente lograr. También recomiendo que uno comience con los objetivos en lugar de la solución. Eso puede ayudar a guiar qué algoritmo sería el más adecuado para su (s) caso (s) de uso.

Muchas personas comienzan aquí: Lista de más de 10 API, bibliotecas y software de detección / reconocimiento de rostros – Mashape Blog y crean un punto de referencia con sus propios conjuntos de datos.

Probar con sus propios datos es muy importante.

También publiqué recientemente una comparación muy detallada de algunas de las API de reconocimiento facial más populares del mercado: Reconocimiento facial: Kairos vs Microsoft vs Google vs Amazon vs OpenCV

Espero que ayude 🙂

Ben

El mejor software de reconocimiento facial realmente depende de para qué quiere usarlo. Para seguridad minorista, seguridad de eventos, vigilancia de casinos y aplicación de la ley, FaceFirst es, con mucho, la mejor solución. Esto se debe al hecho de que FaceFirst tiene las coincidencias más precisas y la menor cantidad de falsos positivos. FaceFirst también es más rápido que la mayoría de los algoritmos de reconocimiento facial y tiene una excelente aplicación móvil de reconocimiento facial que la policía puede usar en el campo.

Si está buscando el reconocimiento facial principalmente como un medio para proteger sus dispositivos, hay aplicaciones como AppLock disponibles en Google Play que pueden ayudarlo a bloquear dispositivos o aplicaciones individuales basadas en la tecnología de reconocimiento facial. Además, el iPhone X de Apple viene con reconocimiento facial incorporado.

No hay muchos programas disponibles sino API. Me he encontrado con algunos de los software que tienen una función que puede detectar rostros en varias fotos en muy poco tiempo. El que más me viene a la mente es Picasa . Aunque el producto ha sido descontinuado, todavía se puede encontrar en línea. Picasa incluso admite el reconocimiento facial también. Lo que significa que puedes etiquetar una cara y siempre que Picasa se encuentre con esa misma cara, la guardará con el nombre etiquetado. ¿No es fascinante? Pero, es una tecnología antigua.

No solo Picasa, hay como 6 más que pueden hacer lo mismo. Ir a través de: 7 El mejor software gratuito de detección de rostros para Windows. Básicamente, hace que sea más fácil administrar una gran colección de fotos. No tiene que etiquetar la misma cara una y otra vez. Uno de los programas realmente busca en todo el sistema para buscar caras en las imágenes, recortarlas y guardarlas como una miniatura en una carpeta.