Компоненты Face SDK

Базовые компоненты

Face Detector

Face Detector – базовый компонент Face SDK, реализующий детекцию лиц на поданных на вход изображениях или видео (совместно с компонентом VEE, см. ниже). Результатом обработки данных является специальный внутренний объект представления лица – нормализованное (нормально повернутое в плоскости кадра, кадрированное, вырезанное) изображение лица, стандартизованное для дальнейшей биометрической обработки. За счет встроенного механизма трекинга (слежения) одно и то же лицо, даже при исчезновении из кадра и появлении вновь, воспринимается как один объект. Для работы с поточными видеоданными вместо компонента Face Detector целесообразно применение компонента VideoEngine.
Лицензирование: по числу обрабатываемых каналов данных (фото или видео).
Более подробная информация представлена в пунктах Детекция лиц и Класс Capturer.

Encoder

Encoder – базовый компонент Face SDK, реализующий построение биометрического шаблона Face. В качестве входных данных Encoder использует нормализованное изображение лица, получаемое от Face Detector. Результатом работы Encoder является биометрический шаблон Face (числовой массив признаков идентификации), который впоследствии хранится в биометрической БД и/или используется в биометрических операциях. Внутренняя детализация и, соответственно, размер шаблона Face зависят от выбранного метода биометрической обработки.
Лицензирование: по числу обрабатываемых каналов данных (фото или видео).
Более подробная информация представлена в пункте Идентификация лиц.

MatcherDB

MatcherDB – базовый компонент Face SDK, реализующий основные операции сравнения биометрических шаблонов: 1:1 (верификация), 1:N (идентификация) или их комбинации. MatcherDB использует в качестве входных данных биометрический шаблон Face, вычисленный с помощью Encoder. Для верификации (1:1) достаточно использовать MatcherDB(1). Идентификация (1:N) производится в массиве биометрических шаблонов. Размер MatcherDB определяет размер поискового индекса, т.е. разрешенных границ поиска, но не является ограничителем размера собственно биометрической БД.
Лицензирование: по числу биометрических шаблонов лиц в составе поискового индекса биометрической БД.
Более подробная информация представлена в пункте Идентификация лиц.

3D Liveness Detector

3D Liveness Detector – опциональный компонент Face SDK, реализующий определение т.н. “витальности” субъекта. “Витальность” определяется за счет анализа поверхности лица и позволяет предотвратить злонамеренные действия с использованием фото или видео вместо реального лица. 3D Liveness Detector использует в качестве входных данных нормализованное изображение, полученное от FaceDetector, и карту глубины, получаемую с помощью 3D (RGBD) сенсора.
Лицензирование: по числу обрабатываемых каналов данных (фото или видео).
Более подробная информация представлена в пункте Принадлежность лица реальному человеку.

Gender-Age Detector и Emotions Detector

Gender-Age Detector и Emotions Detector – опциональные компоненты Face SDK, позволяющие определить пол и возраст лица и получить приблизительную оценку преобладающего эмоционального состояния лица в данный момент времени. Gender-Age Detector и Emotions Detector используют в качестве входных данных нормализованные изображения лица, полученные от компонента FaceDetector. Определение возраста происходит в диапазоне +/- 5 лет. Эмоциональные состояния: Happy, Surprise, Neutral, Angry.
Лицензирование: по числу обрабатываемых каналов данных (фото или видео).
Более подробная информация представлена в пунктах Пол и возраст и Эмоции.

Макро-компоненты

Video Engine Standard (VES)

Video Engine Standard (VES) – макро-компонент (компонент-сборка) Face SDK, реализующий базовую обработку видеопотока в 1 канале (например, видеоданных в реальном времени от 1 камеры).
Цикл обработки данных VES включает в себя:

• детекцию и трекинг лиц в кадре
• выбор наилучшего кадра и кодирование выделенного лица (вычисление биометрического шаблона Face)
• определение пола, возраста и эмоций лица (требуется отдельная лицензия)

В качестве входных данных VES принимает последовательность видеокадров, поэтому предварительно требуется декодирование видеопотока. VES в стандартной конфигурации имеет следующий компонентный состав: Face Detector, Encoder, один внутренний балансировщик нагрузки (для управления очередью входных видеокадров).

Для сложных задач поточной обработки видеоданных в реальном времени в составе высоконагруженных систем внутренний состав VES можно расширять, включая дополнительные компоненты для повышения производительности. В отличие от компонента VideoEngine Exteded, VES не предоставляет возможность сравнения биометрических шаблонов.
Лицензирование: по числу обрабатываемых каналов данных (фото или видео).
Более подробная информация представлена в пункте Обработка видеопотока.

Video Engine Extended (VEE)

Video Engine Extended (VEE) – макро-компонент (компонент-сборка) Face SDK, реализующий базовую обработку видеопотока в 1 канале (например, видеоданных в реальном времени от 1 камеры) с организацией очереди данных для последующего поиска (по контрольному списку или БД).

Цикл обработки данных VEE включает в себя:

• детекцию и трекинг лиц в кадре
• выбор наилучшего кадра и кодирование выделенного лица (вычисление биометрического шаблона Face)
• последующее сравнение полученного шаблона с базой данных (требуется отдельная лицензия)
• определение пола, возраста и эмоций лица (требуется отдельная лицензия)

В качестве входных данных VEE принимает последовательность видеокадров, поэтому предварительно требуется декодирование видеопотока. VEE в стандартной конфигурации имеет следующий компонентный состав: Face Detector, Encoder и MatcherDB(N), где N – размер поискового индекса, в типовом случае равный количеству лиц (биометрических шаблонов) в БД. В VEE также включены два внутренних балансировщика нагрузки: балансировщик №1 предназначен для управления очередью входных видеокадров, балансировщик №2 предназначен для управления очередью запросов на поиск по биометрической БД на основе вычисленного шаблона лица.

Для сложных задач поточной обработки видеоданных в реальном времени в составе высоконагруженных систем внутренний состав VEE можно расширять, включая дополнительные компоненты для повышения производительности.
Лицензирование: по числу обрабатываемых каналов данных (фото или видео) и размеру поискового индекса MatcherDB.
Более подробная информация представлена в пункте Обработка видеопотока.