Перейти к основному содержимому
Версия: 3.27 (последняя)

Список изменений

3.27.0 (30.07.2025)​

Новое​

  • Реализован новый процессинг-блок DEEPFAKE_ESTIMATOR для определения подмены лица на изображении. Технология Deepfake активно популяризируется и становится серьезной угрозой для систем лицевой биометрии, позволяя эффективно проводить атаки с подменой идентичности. Новый блок DEEPFAKE_ESTIMATOR в Face SDK — наш ответ на современные вызовы кибербезопасности.

  • Добавлена поддержка фреймворка инференса TensorRT. Теперь все модули Processing Block API, которые могут быть запущены на GPU от Nvidia, поддерживают возможность инференса через TensorRT. Это означает, что воспользовавшись TensorRT для инференса своих Face Recognition пайплайнов, вы получите максимально возможную производительность на своей GPU!

  • Добавлена поддержка OpenVINO. Большинство Processing Block'ов Face SDK теперь поддерживают использование фреймворка OpenVino для инференса. Если вы работаете на процессоре Intel с поддержкой современных вычислительных инструкций, вы сможете добавить до 50% к скорости своего пайплайна распознавания лиц.

  • Добавлено новое Python API для Processing Block'ов с поддержкой запуска без GIL (-no-gil). В рамках этого API пользователи на Python наконец-то смогут эффективно распараллеливать свои пайплайны распознавания лиц!

  • Прекращена поддержка CUDA 10.2. Эта версия вышла почти шесть лет назад — пора двигаться вперёд. Поддерживаются CUDA 11.x и 12.x.

  • Добавлена новая версия процессинг-блока LIVENESS_ESTIMATOR модификации 2d_ensemble, которая на 30% точнее распознает атаки с подменой лица по сравнению с предыдущей версией.

3.26.1 (04.07.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в модуле VideoWorker, которая могла привести к высокому потреблению памяти.
  • Улучшена точность работы процессинг-блока GLASSES_ESTIMATOR.
  • Улучшен подсчёт total_score для процессинг-блока QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR.
  • Исправлена ошибка, из-за которой было невозможно создать LIVENESS_ESTIMATOR с модификацией 2d_light выше первой версии.

3.26.0 (05.06.2025)​

Новое​

  • Добавлены новые версии для модификаций 2d и 2d_ensemble процессинг-блока LIVENESS_ESTIMATOR.
  • Добавлен Go API.
  • Добавлен NodeJS API для платформы Linux.

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, приводившая ProcessingBlock QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR к невалидному состоянию.
  • Исправлена ошибка при частом добавлении / удалении в DynamicTemplateIndex.
  • Исправлена ошибка в C# API, из-за которой Context некорректно преобразовывался из Dictionary.

3.25.3 (16.06.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, приводившая ProcessingBlock QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR к невалидному состоянию.
  • Исправлена ошибка при частом добавлении / удалении в DynamicTemplateIndex.

3.25.2 (19.05.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка при использовании поиска 1:N с DynamicTemplateIndex.
  • Исправлена ошибка добавления шаблонов других версий в DynamicTemplateIndex.
  • Исправлена ошибка поворота изображения для JPG.
  • Исправлена ошибка получения hardware_id в get_license.
  • Исправлен текст ошибок.
  • Исправлена утечка памяти в Python при работе с Context.
  • Исправлено Python template_index demo.

3.25.1 (05.03.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлен перехват исключений во Flutter API для асинхронных модулей.
  • Исправлена ошибка в методе loadContextTemplate в C# API.

3.25.0 (21.02.2025)​

Новое​

  • Более быстрое извлечение биометрических шаблонов и уменьшение весов моделей. Для каждого из актуальных методов распознавания появилась облегченная версия. При минимальном падении точности облегченные модели обеспечивают прирост скорости инференса на ~40-50% на мобильных CPU и ~20-25 на десктопных CPU, а также уменьшение на ~60% весов моделей, используемых при извлечении шаблона.

  • Более высокая точность методов оценки Liveness. В новом релизе точность обнаружения атак выросла на 40% (снижение APCER@BPCER=0.05 на всех типах атак).

  • Функциональный и удобный модуль TemplateIndex. Мы переработали модуль, отвечающий за хранение базы шаблонов и поиск 1:N. Теперь вы можете:

    • Динамически (без пересоздания Template Index) добавлять и удалять шаблоны базы.
    • Именовать каждый шаблон произвольным строковым (буквенно-числовым) ID (ранее приходилось хранить эту информацию отдельно).
    • В случае высоконагруженных приложений воспользоваться асинхронной версией нового TemplateIndex, что позволит одновременно добавлять/удалять элементы и проводить поиск 1:N.

  • Методики тестирования качества работы SDK. Добавлено подробное руководство с информацией об основных задачах Face SDK, применяемых метриках качества, а также набором скриптов валидации. С помощью этих материалов вы сможете быстро протестировать core-технологии Face SDK в рамках вашего сценария и определить, насколько наше решение соответствует вашим потребностям.

  • Поддержка ускоренного инференса на Rockchip NPU. Для модулей Face Detector и Face Template Extractor добавлена поддержка инференса на NPU от производителя Rockchip. Использование нового инференса позволит значительно ускорить вычисления даже на не самых производительных устройствах компании.

Исправлено и улучшено​

  • Фильтрация результатов детекции по размеру bbox’ов. Возможность фильтрации bbox’ов детекции по ширине и высоте. Идеально подойдет, чтобы отсекать мелкие детекции на фоне.
  • Объединение нескольких детекторов в каскад для повышения точности в сложных кейсах. Когда в одной зоне требуется детектировать лица на данных из разных доменов (например, селфи, фото с камеры СКУД и фото удостоверения личности), бывает сложно обеспечить высокое качество. Комбинируйте разные детекторы в каскад, чтобы не упустить ни одного лица!
  • Обновление С# API с поддержкой .NET 8. В связи с окончанием поддержки LTS для .NET 6 мы перевели наше C# Face SDK API на .NET 8.
  • Исправлена ошибка в методе SetBytes у класса Context в Java и Kotlin API, приводившая к segfault на 32-битных устройствах.

3.24.3 (05.03.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлен перехват исключений во Flutter API для асинхронных модулей.
  • Исправлена ошибка в методе SetBytes у класса Context в Java и Kotlin API, приводившая к segfault на 32-битных устройствах.
  • Исправлена ошибка, из-за которой в процессинг-блоке QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR не удавалось перехватить некоторый исключения.

3.24.2 (20.12.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка во Flutter API, которая приводила к утечке памяти на iOS.
  • Исправлена ошибка во Flutter API, из-за которой на некоторых устройствах изображение некорректно конвертировалось в формат RGB.
  • Исправлена ошибка, из-за которой периодически возникала блокировка лицензии при аварийной перезагрузке устройства.
  • Исправлена ошибка в процессинг-блоке QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR с модификацией assessment второй версии, которая периодически приводила к ошибке сегментации.

3.24.1 (23.10.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в работе процессинг-блока MATCHER_MODULE, которая приводила к некорректным результатам поиска.
  • Устранена проблема с определением углов при сильных поворотах головы для фиттера tddfa.
  • Исправлена ошибка в EYE_OPENNESS_ESTIMATOR, которая периодически приводила к ошибке сегментации.
  • Улучшено отображение результатов в processing_block_demo.
  • Обновлена версия Flutter, теперь Face SDK поддерживает версии 3.24.x.

3.24.0 (09.09.2024)​

Новое​

  • Добавлен процессинг-блок GLASSES_ESTIMATOR для оценки наличия очков на лице.
  • Добавлена новая версия для процессинг-блока QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR с модификацией assessment. Эта версия позволяет оценивать изображение в соответствии с международным стандартом ICAO.
  • Добавлена новая модификация ssyv_light для процессинг-блока FACE_DETECTOR, которая имеет высокую точность в сценариях СКУД и удалённой идентификации, а также подходит для мобильных устройств.
  • Добавлена поддержка процессинг-блоков для Swift API.
  • Добавлены новые версии для процессинг-блока LIVENESS_ESTIMATOR с модификациями 2d и 2d_light, которые в два раза сокращают ошибки при распознавании атак.
  • Добавлены модификации 2d_ensemble и 2d_ensemble_light для процессинг-блока LIVENESS_ESTIMATOR для отражения атак с использованием 2d и 3d масок.

Исправлено и улучшено​

  • Уменьшен размер билиотеки libfacerec.so для платформы Android.
  • Улучшена точность определения углов для fda фиттера.
  • Исправлены ошибки в Flutter API, приводившие к segfault на 32-битных устройствах.
  • Исправлена ошибка в процессинг-блоке FACE_FITTER, приводившая к исключению при отсутствии массива objects во входном контексте.

3.23.2 (05.03.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлен перехват исключений во Flutter API для асинхронных модулей.
  • Исправлена ошибка в методе SetBytes у класса Context в Java и Kotlin API, приводившая к segfault на 32-битных устройствах.
  • Исправлена ошибка, из-за которой в процессинг-блоке QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR не удавалось перехватить некоторый исключения.

3.23.1 (23.10.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в работе процессинг-блока MATCHER_MODULE, которая приводила к некорректным результатам поиска.
  • Устранена проблема с определением углов при сильных поворотах головы для фиттера tddfa.
  • Исправлена ошибка в EYE_OPENNESS_ESTIMATOR, которая периодически приводила к ошибке сегментации.

3.23.0 (19.07.2024)​

Новое​

  • Добавлен процессинг-блок EYE_OPENNESS_ESTIMATOR для определения открытости глаз.
  • Для процессинг-блока FACE_FITTER добавлена модификация для вычисления антропометрических точек из набора fda.
  • Добавлены функции для сохранения и загрузки Context-контейнера в файлы формата json.
  • Добавлена поддержка языка Kotlin для Android.

Исправлено и улучшено​

  • Процессинг-блоки FACE_FITTER дополнительно выдают углы поворота головы.

3.22.3 (05.03.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлен перехват исключений во Flutter API для асинхронных модулей.
  • Исправлена ошибка в методе SetBytes у класса Context в Java API, приводившая к segfault на 32-битных устройствах.
  • Исправлена ошибка, из-за которой в процессинг-блоке QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR не удавалось перехватить некоторый исключения.

3.22.2 (23.10.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в работе процессинг-блока MATCHER_MODULE, которая приводила к некорректным результатам поиска.
  • Устранена проблема с определением углов при сильных поворотах головы для фиттера tddfa.

3.22.1 (12.07.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлены ошибки, которые приводили к падению приложения в Python API.
  • Исправлены ошибки, которые приводили к падению приложения в Java API на Windows.
  • Исправлено поведение детектора uld, при котором уменьшение параметра min_size приводило к снижению качества детекций лиц.
  • Исправлена ошибка для процессинг-блока FACE_TEMPLATE_EXTRACTOR, при которой параметр конфигурации intra_op_num_threads не влиял на работу процессинг-блока.

3.22.0 (16.05.2024)​

Новое​

  • Добавлена возможность использовать Processing Blocks API в Java API.
  • Добавлены классы с поддержкой изолятов для Flutter API.
  • Добавлены вспомогательные функции для чтения и конвертации изображений и формирования входного Context-контейнера.

Исправлено и улучшено​

  • Исправление мелких ошибок в Python API.

3.21.2 (05.03.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, из-за которой в процессинг-блоке QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR не удавалось перехватить некоторый исключения.

3.21.1 (23.10.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в работе процессинг-блока MATCHER_MODULE, которая приводила к некорректным результатам поиска.
  • Устранена проблема с определением углов при сильных поворотах головы для фиттера tddfa.

3.21.0 (15.04.2024)​

Новое​

  • Добавлена версия 2 модификации 2d процессинг-блока оценки Liveness.
  • Добавлена новая модификация 2d_light для процессинг-блока оценки Liveness с более быстрыми и лёкими алгоритмами.

Исправлено и улучшено​

  • Добавлен вывод версии Face SDK в сообщении об ошибке.

3.20.3 (05.03.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, из-за которой в процессинг-блоке QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR не удавалось перехватить некоторый исключения.

3.20.2 (23.10.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в работе процессинг-блока MATCHER_MODULE, которая приводила к некорректным результатам поиска.
  • Устранена проблема с определением углов при сильных поворотах головы для фиттера tddfa.

3.20.1 (02.04.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена генерация app_id для Android 11+.
  • Исправлена ошибка лицензии при запуске нескольких процессов Face SDK от разных пользователей.
  • Исправлена некорректная работа VideoWorker во Flutter.

3.20.0 (29.02.2024)​

Новое​

  • Актуализирована версия Flutter, теперь SDK поддерживает версии 3.0.0 - 3.16.6.
  • Актуализировано С# API, теперь SDK поддерживает .NET 6.
  • В рамках С# API появилась возможность использовать Processing Blocks API.
  • В Processing Block API появились все блоки необходимые для распознавания лиц.
  • Добавлена новая модель для оценки пола, которая позволяет получать более точные результаты

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка с лицензированием на Android 9.

3.19.3 (05.03.2025)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, из-за которой в процессинг-блоке QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR не удавалось перехватить некоторый исключения.

3.19.2 (02.04.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена генерация app_id для Android 11+.
  • Исправлена ошибка лицензии при запуске нескольких процессов Face SDK от разных пользователей.
  • Исправлена некорректная работа VideoWorker во Flutter.
  • Исправлена ошибка при использовании онлайн лицензии на Android 9.

3.19.1 (14.12.2023)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка с использованием библиотеки Tensorflow на Nvidia Jetson.
  • Добавлены новые конфигурации VideoWorker с детекторами ssyv.
  • Мелкие исправления для Flutter API.
  • Добавлен FaceAttributesEstimator в Flutter API.
  • Добавлена поддержка флага use_legacy для модулей оценки пола, возраста и эмоций.
  • Исправлена ошибка, из-за которой не работал флаг VideoWorker store_original_image.

3.19.0 (27.10.2023)​

Новое​

  • Добавлены новые, более совершенные версии модулей Liveness Detection и оценки качества (QAA)
  • Ускорена процедура сравнения шаблонов. Теперь работать с огромными базами лиц станет быстрее.
  • Добавлены конфигурации детекторов для различных бизнес-задач. Теперь пользователь может использовать сконфигурированный под конкретную задачу детектор лиц, не тратя время на самостоятельный подбор наилучших параметров.
  • Значительно расширено Processing Block API. В новое API перенесены зарекомендовавшие себя детекторы из старого API (ULD и BLF), а также добавлен ряд новых блоков, например, блок фиттера. Блоки распознавания лиц доступны в бета-режиме.
  • Добавлено демо Processing Block для Flutter API.
  • Обновлены версии CUDA и ONNX, используемые Face SDK по умолчанию.

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, приводящая к чрезмерному потреблению оперативной памяти при использовании детектора REFA
  • Исправлен дефект, приводивший к ошибке сегментации памяти при использовании пустого template_index в Python API
  • Улучшена производительность работы детекторов лиц при использовании в многопоточном режиме

3.18.2(02.04.2024)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена генерация app_id для Android 11+.
  • Исправлена ошибка лицензии при запуске нескольких процессов Face SDK из-под разных пользователей.
  • Исправлена ошибка при использовании онлайн лицензии на Android 9.

3.18.1 (23.11.2023)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена некорректная хеш-сумма библиотек tensorflow для jetpack 4.4, 4.3.
  • Устранено избыточное потребление оперативной памяти при использовании моделей ONNX в рамках VideoWorker.
  • Исправлен дефект аллокации памяти для метода распознавания 12v50.
  • Улучшена производительность работы детекторов лиц при использовании в многопоточном режиме (см. параметр use_advanced_multithreading модуля Capturer).

3.18.0 (13.07.2023)​

Новое​

Исправлено и улучшено​

  • Обновлена поддержка Flutter до 3.3.0 ≤ версий ≤ 3.10.0

3.17.4 (23.10.2023)​

Исправлено и улучшено​

  • Внесены различные мелкие исправления

3.17.3 (23.11.2023)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена некорректная хеш-сумма библиотек tensorflow для jetpack 4.4, 4.3.
  • Устранено избыточное потребление оперативной памяти при использовании моделей ONNX в рамках VideoWorker.
  • Исправлен дефект аллокации памяти для метода распознавания 12v50.
  • Улучшена производительность работы детекторов лиц при использовании в многопоточном режиме (см. параметр use_advanced_multithreading модуля Capturer).

3.17.2 (19.06.2023)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, из-за которой при использовании recognizer в VideoWorker оценка совпадения была больше 1
  • Исправлена ошибка, из-за которой 12 версии recognizer не запускались на 32-битных системах
  • Обновлена формула "score" для recognizer

3.17.1 (14.04.2023)​

Новое​

  • Добавлены новые параметры для рекогнайзеров: num_threads, inter_op_num_threads и execution_mode
  • Добавлена возможность в Python API подавать незакодированные изображения в Capturer
  • Добавлены примеры реализации Processing Blocks на Python

Исправлено и улучшено​

  • Обновлена формула "score" для рекогнайзеров
  • Исправлена ошибка в детекторе BLF
  • Исправлена ошибка в С#, которая возникала при использовании Recognizer < 12.x с ускорением CUDA
  • Исправлена ошибка, которая приводила к segfault при пересоздании FacerecService
  • Исправлена ошибка лицензии в Flutter
  • Исправлена ошибка в Python API, которая приводила к утечке памяти
  • Исправлены ошибки визуализации в processing_block_demo
  • Исправлена ошибка в Python Samples, которая возникала из-за отсутствия пути библиотеки на Windows

3.17.0 (28.12.2022)​

Новое​

  • Добавлены улучшенные алгоритмы распознавания: method12v30, method12v50, method12v100, method12v1000 (точность распознавания до 97,4% при 1e-8 FAR)
  • Добавлен API процессинг-блоков для Python

Исправлено и улучшено​

  • Добавлен метод getFaceVisibilityScore для RawSample
  • Исправлена ошибка в C# API на Android

3.16.1 (31.10.2022)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в процессинг-блоке Quality Assessment Estimation

3.16.0 (8.09.2022)​

Новое​

Исправлено и улучшено​

  • Улучшен алгоритм оценки пола и возраста
  • Улучшен алгоритм детекции маски на лице
  • Более точное вычисление параметра "score" в рекогнайзерах

3.15.0 (01.07.2022)​

Новое​

  • Добавлен новый процессинг-блок Object Detector
  • Добавлен новый процессинг-блок Emotion Estimator
  • Добавлен новый процессинг-блок Gender Estimator
  • Добавлен новый процессинг-блок 2D RGB Liveness Estimator
  • Добавлен новый алгоритм для оценки эмоций с файлом конфигурации "emotion_estimator_v2.xml"
  • Добавлен новый алгоритм для определения пола с файлом конфигурации "age_gender_estimator_v3.xml"
  • Добавлен новый алгоритм для 2D RGB Liveness Estimation с файлом конфигурации "liveness_2d_estimator_v3.xml"

Исправлено и улучшено​

  • Улучшен алгоритм оценки качества

3.14.0 (19.04.2022)​

Новое​

  • Добавлен новый детектор Human Body Detector
  • Добавлена новая модель для оценки положения глаз с файлом конфигурации "eyes_openness_estimator_v2.xml"

Исправлено и улучшено​

  • Улучшена работа ULD-детектора
  • Исправлены ограничивающие прямоугольники (bbox) для детекторов ULD и BLF
  • Исправлена ошибка в VideoWorker, которая приводила к увеличению потребления памяти
  • Исправлены ошибки в Active Liveness
  • Исправлена ошибка в Flutter Plugin, которая возникала при использовании онлайн-лицензии
  • Исправлена ошибка в методе get_original_image() в Python API

3.13.0 (12.01.2022)​

Новое​

  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания method10v1000 (точность распознавания лиц до 99,6%)
  • Добавлена поддержка Flutter

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в методе CutFaceRawImage

3.12.0 (22.10.2021)​

Новое​

  • Добавлено новое демо для Python identify_face.py.
  • Добавлено подробное описание ошибок лицензирования

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена утечка памяти у детекторов
  • Исправлены ошибки в демо программах на C++
  • Исправлена ошибка в методе setParameter

3.11.1 (8.09.2021)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена сериализация шаблонов для методов 10v

3.11.0 (26.07.2021)​

Новое​

  • Добавлены улучшенные алгоритмы распознавания: method10v30, method10v100, method10v1000 (точность распознавания лиц до 99,5%)
  • Добавлена поддержка Swift для IOS
  • Улучшенный Python API
  • Добавлена поддержка Android 11

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена поддержка полутоновых изображений для 2D Liveness
  • Исправлена ошибка нарушения доступа в Java
  • Исправлена ошибка компиляции для IOS

3.10.0 (19.05.2021)​

Новое​

  • Добавлен инсталлятор Face SDK с GUI. Поддерживаемые платформы:
    • Windows 7 и выше
    • Ubuntu 16.04 и выше (только с архитектурой x64)
  • Добавлены демо программы на Python
  • Обновлена логика VideoWorker STI: добавлен перезапуск таймера для STI групп, которые отслеживаются

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка при вызове TemplateCreatedCallback (Python)
  • Исправлена проблема с несколькими потоками в video_recognition_demo (Python)
  • Исправлен отказ в работе VideoWorker на 32-битных системах (Python)
  • Исправлены ошибки при использовании Iris или Active liveness

3.9.0 (29.03.2021)​

Новое​

Исправлено и улучшено​

  • Увеличена скорость работы fda_tracker_capturer при попадании большого числа людей в рамку
  • Исправлены ошибки в приложении для Telpo RGB+IR на Android 9
  • Исправлена ошибка сегментации, периодически появляющаяся при работе с REFA-детектором
  • Исправлена ошибка при загрузке библиотеки на Java

3.8.0 (05.02.2021)​

Новое​

  • Добавлено отображение используемой версии библиотеки FaceSDK
  • Добавлена поддержка GPU на Android для liveness_2d_estimator.xml
  • Добавлена поддержка GPU на Jetson (JetPack 4.3/4.4)
  • Добавлен сэмпл FaceMask Unity на Windows и Android
  • Добавлена возможность оценки наличия маски на лице
  • Добавлена новая версия RGB Passive Liveness (liveness_2d_estimator_v2.xml)

Исправлено и улучшено​

  • Добавлено отображение параметра "score" для Liveness2DEstimator
  • Добавлена поддержка base_angle для детекторов ULD, BLD и REFA в FDATracker

3.7.1 (18.01.2021)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка считывания из 3divi_face_sdk.lic при использовании USB-токена

3.7.0 (21.12.2020)​

Новое​

  • Добавлен ULD-детектор
  • Добавлена beta-версия JS плагина и демо Face SDK VideoEngine

Исправлено и улучшено​

  • Исправлены ложные детекции при обработке видео из множества потоков

3.6.0 (25.11.2020)​

Новое​

  • Добавлен Python API (Windows, Linux)
  • Добавлен новый детектор с более высоким качеством детекции – REFA (рекомендован для экспертных систем)
  • Добавлена поддержка использования GPU на Windows x86 64-bit
  • Добавлено демо по распознаванию лиц для терминалов по распознаванию лиц Telpo TPS980
  • Добавлен новый примитив для оценки Liveness на основе RGB изображений – Liveness2DEstimator (ранее доступен в VideoWorker)

Исправлено и улучшено​

  • Добавлена поддержка набора инструкций AVX2 (только для Linux x86 64-bit), которую можно использовать для ускорения создания шаблона в методах распознавания 9.x (на экспертных системах).

3.5.0 (21.10.2020)​

Новое​

  • Beta-версия поддержки GPU для linux-x86-64 и Android
  • Добавлена новая модель оценки возраста и пола: age_gender_estimator_v2.xml. Модель входит в предварительный релиз.

Исправлено и улучшено​

  • Улучшены скорость и качество модуля 2D Liveness
  • Улучшены методы оценки качества: quality_estimator_iso.xml, quality_estimator.xml

3.4.1 (07.10.2020)​

Исправлено и улучшено​

  • Обновлен проект туториала для iOS
  • Исправлено демо для Android 11: добавлено использование Scoped Storage

3.4.0 (10.08.2020)​

Новое​

  • Добавлен модуль IR Liveness (beta-версия)
  • Добавлен BLF-детектор
  • Добавлен набор точек mesh
  • Добавлены методы распознавания лиц в масках:
    • method9v30mask_recognizer.xml
    • method9v300mask_recognizer.xml
    • method9v1000mask_recognizer.xml
  • Добавлен новый улучшенный метод оценки качества: quality_estimator_iso.xml

3.3.0.1 (03.06.2020)​

Исправлено и улучшено​

  • Добавлен файл конфигурации video_worker_fdatracker.mask.xml для работы с лицами в масках

3.3.0.0 (27.04.2020)​

Новое​

  • Добавлены новые улучшенные алгоритмы распознавания: method9v30, method9v300, method9v1000
  • Исправлены демо Android для Android 10

3.2.2.4 (02.04.2020)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлен фреймворк iOS

3.2.2.3 (27.03.2020)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена сборка примеров кода C++ на Linux

3.2.2.2 (23.03.2020)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка лицензирования в приложениях на Android

3.2.2.1 (10.03.2020)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена поддержка Android 10

3.2.2.0 (17.02.2020)​

Новое​

  • Добавлена поддержка iOS
  • Добавлен пример на C# для 3D-liveness с RealSense
  • Добавлен запрос на разрешение к демо-приложениям на Android

3.2.1.1 (12.01.2020)​

Исправлено и улучшено​

  • Добавлена поддержка Astra Linux 1.5

3.2.1.0 (05.12.2019)​

Новое​

  • Добавлена beta-версия 2D-liveness в VideoWorker
  • Добавлены сэмплы Android Studio для Android
  • Добавлены сэмплы MS Visual Studio для C#
  • Добавлены логи статуса лицензии
  • Добавлен параметр "match score"

3.2.0.0 (17.10.2019)​

Новое​

  • Добавлено лицензирование по USB-токену
  • Добавлены возраст, пол и эмоции в VideoWorker
  • Добавлен API для получения статуса лицензии
  • Исправлена ошибка генерации подписи для Android

3.1.1.1 (29.07.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Добавлен туториал "Распознавание лиц в видеопотоке"

3.1.1.0 (09.07.2019)​

Новое​

  • Добавлены бинарные файлы для Linux Astra 1.11 x86_64 (совместимость с Linux Astra 1.5)

3.1.0.2 (26.06.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена утечка памяти в VideoWorker (из версии 2.4.0.9)

3.1.0.1 (20.06.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка "0xe078ff45" в VideoWorker

3.1.0.0 (10.06.2019)​

Новое​

  • Исправлена работа параметра VideoWorker "max_frames_queue_size" (из версии 3.0.1.10)

  • Добавлен туториал "Оценка возраста, пола и эмоций" (из версии 3.0.1.9)

  • Исправлено использование нескольких лицензий на одном устройстве (из версии 3.0.1.8)

  • Добавлены улучшенные алгоритмы распознавания: method7.7, method6.7, method8.7.

ПРИМЕЧАНИЕ: Для работы этих методов используется набор антропометрических точек лица FDA. Если сэмпл данных создан с другим набором точек, антропометрические точки будут переопределены FDA-алгоритмом во время обработки Recognizer::processing. Обратите внимание, что аналогичным образом обрабатываются сэмплы, созданные с помощью функции Capturer::manualCapture(..., <vector of points>), даже если <vector of points> содержит набор точек FDA. Поэтому рекомендуем использовать конфигурации FDA capturers, а также RawSample::saveWithoutImage и FacerecService::loadRawSampleWithoutImage вместо Capturer::manualCapture, если возможно.

  • Добавлены новые функции сериализации: RawSample::saveWithoutImage и FacerecService::loadRawSampleWithoutImage.
  • Изменен формат сериализации RawSample. Новые версии SDK поддерживают старый формат, при этом старые версии SDK не поддерживают новый формат.
  • Добавлен новый алгоритм оценки антропометрических точек - Cм. файлы конфигурации capturer и VideoWorker с подстрокой 'fda'.

3.0.1.7 (7.05.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Добавлен туториал "Отображение антропометрических точек и углов наклона и поворота головы"

3.0.1.6 (24.04.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Иправлена работа онлайн-лицензии на Linux arm64

3.0.1.5 (23.04.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Добавлен туториал "Детекция и трекинг лиц в видеопотоке"
  • Добавлен параметр 'need_stable_results' файла конфигурации VideoWorker

3.0.1.4 (18.04.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлены ошибки в предкомпилированных демо на C#
  • Исправлено зависание в VideoWorker (из версии 2.5.3.7)
  • Исправлена ошибка "0xf4d482c2" при вызове VideoWorker.resetStream (из версии 2.5.3.7)

3.0.1.3 (07.03.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в онлайн-лицензии, когда в пути к SDK содержались пропуски (исправления из версии 2.5.3.7)

3.0.1.2 (15.02.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка с переполнением локальной референсной таблицы в Java API (исправления их 2.5.3.6)

3.0.1.1 (11.02.2019)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлено преждевременное удаление объектов в C# api (из версии 2.5.3.5)
  • Исправлено использование удаленных объектов в C# api (из версии 2.5.3.4)
  • Исправлена ошибка "use of disposed object - zero pointer videoWorker_ptr, code: 0x44cdb4de" в com.vdt.face_recognition.sdk.VideoWorker (из версии 2.5.3.3)
  • Исправлено блокирование при асинхронном вызове VideoWorker.addDepthFrame и VideoWorker.resetStream/VideoWorker.resetTrackerOnStream (из версии 2.5.3.2)

3.0.1.0 (16.01.2019)​

Новое​

  • Депрекация FacerecNetWrapper.dll и FacerecNetDemo
  • Исправлена сборка примеров (исправления из версии 2.5.2.4)
  • Добавлен метод resetStream в VideoWorker (из версии 2.5.3.1)
Нажмите, чтобы отобразить примечания к релизам за 2015-2018 гг.

3.0.0.0 (26.11.2018)​

Новое​

  • Изменена версия лицензии. Предупреждение: лицензия предыдущих версий не совместима с данной версией SDK.
  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - Method8.6 с самой высокой скоростью на сегодняшний момент
  • Исправлена ошибка в методе "finalize", если ранее для Java API был вызван "dispose" (из версии 2.4.1.5)

2.5.3.0 (19.11.2018)​

Новое​

  • Добавлен "max_occlusion_time_wait" для трекеров.
  • Добавлены "max_occlusion_time_wait", "offline_work_i_e_dont_use_time", "max_occlusion_count_wait", "squeeze_match_found_callback_groups", "debug_log_enabled" для VideoWorker.

2.5.2.2 (12.11.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена онлайн-лицензия для платформы linux armhf x86. (исправления из версии 2.5.0.6)

2.5.2.1 (29.10.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка компиляции в include/pbio/DllHandle.h при использовании компилятора mingw для Windows. (исправления из версии 2.4.3.8)

2.5.2.0 (18.10.2018)​

Новое​

  • Добавлена поддержка linux aarch64
  • Исправлено: не показывать диалоговое окно UAC в Windows

2.5.1.0 (03.10.2018)​

Новое​

  • Добавлен новый интерфейс для обратных вызовов VideoWorker (старый интерфейс обратных вызовов помечен как устаревший)
  • Улучшена многопоточность трекинга лиц в VideoWorker

2.5.0.5 (22.09.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена обрезка всего лица для RawSample с точками singlelbf. (исправления из версии 2.2.0.4)

2.5.0.4 (05.09.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • По причине использования новых методов распознавания исправлен установленный по умолчанию порог распознавания для C # демонстраций.

2.5.0.3 (04.09.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлены зависимости C# демонстраций в examples/csharp

2.5.0.2 (04.09.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Изменены версии рекогнайзера в демо и сэмплах с 6v5 и 7v3 на 6v6 и 7v6.

2.5.0.1 (28.08.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Оптимизирован размер шаблона в RAM
  • Исправлена ошибка в test_sdk и template_generator.
  • Исправлена редкая ошибка в трекере лиц (из версии 2.1.1.4).

2.5.0.0 (10.08.2018)​

Новое​

  • Удалены динамические зависимости к libpng, libtiff, libjpeg из linux x86 и linux x86_64 версий libfacerec.so
  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method7.6.
  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method6.6.
  • VideoWorker теперь использует лицензию video_capturer, если значение processing_threads_count равно нулю
  • Триальная лицензия добавлена в дистрибутив
  • Добавлен метод для быстрого обновления онлайн-лицензии FacerecService::forceOnlineLicenseUpdate

2.4.5.8 (27.07.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в демо по распознаванию лиц на видеопотоке (исправления из версии 2.4.3.7)

2.4.5.7 (27.07.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлен DepthLivenessEstimator в конфигурационном файле depth_liveness_estimator_cnn.xml (исправления из версии 2.4.3.6)

2.4.5.5 (16.07.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлено значение константы VideoWorker.MATCH_NOT_FOUND_ID во враппере .Net (исправления из версии 2.4.4.8)

2.4.5.4 (12.07.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлено переопределение параметров с помощью Config.overrideParameter во враппере .Net (исправления из версии v2.4.4.7)

2.4.5.2 (04.07.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена логика пропуска кадра в VideoWorker (исправления из версии v2.4.3.4)
  • Исправлено выбрасывание неверного исключения: "object can't be runned in two threads"

2.4.5.1 (25.06.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлено обновление онлайн-лицензии на Android arm (исправления из версии 2.4.0.8)

2.4.5.0 (20.06.2018)​

Новое​

  • Добавлено демо для враппера .Net
  • Добавлен метод setParameter для Capturer

2.4.4.3 (13.06.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка 'CallbackOnCollectedDelegate' во враппере .NET в VideoWorker
  • Исправлена видимость VideoWorker.MATCH_NOT_FOUND_ID

2.4.4.2 (15.05.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка "EXCEPTION_ILLEGAL_INSTRUCTION", возникающая на некоторых CPU (из версии 2.4.2.2)
  • Исправлено: отключенное автоматическое создание пула потоков на Windows (из версии 2.1.1.3)

2.4.4.1 (11.05.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка 'CallbackOnCollectedDelegate' во враппере .NET

2.4.4.0 (04.05.2018)​

Новое​

  • Добавлен полнофункциональный враппер для .NET

2.4.3.0 (24.04.2018)​

Новое​

  • Встроенный liveness с использованием карты глубины в videoworker

2.4.2.1 (11.04.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка при получении списка камер в демо-приложениях на Android (из версии 2.4.1.2)
  • Исправлена ошибка в Android video_recognition_demo

2.4.2.0 (26.03.2018)​

Новое​

  • Ускоренное создание шаблона для всех методов, оценки эмоций, возраста и пола в 3 раза на архитектуре x86 CPU, и в 2 раза на архитектуре ARM CPU.

2.4.1.1 (12.03.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в VideoWorker, из-за которой периодическо запрещалась генерация шаблона лица, если лицо не было найдено в базе с возвращением первых N шаблонов (N = consecutive_match_count_for_match_found_callback) (исправления из версии 2.4.0.6)

2.4.1.0 (22.02.2018)​

Новое​

  • Добавлен Java-интерфейс

2.4.0.5 (21.02.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправить вычисление ограничивающего прямоугольника лица в pbio::Capturer::manualCapture(image, left_eye_x, left_eye_y, right_eye_x, right_eye_y) (исправления из версии 2.3.0.9)

2.4.0.4 (19.02.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Изменено расстояние между глазами в pbio::RawSample для фронтальных capturers (110 пикселей) (из версии 2.3.0.8)
  • Изменена модель заполнения границ в pbio::RawSample (черный фон вместо повторяющихся пикселей) (из версии 2.3.0.8)
  • Добавлено измерение времени в test_identify
  • Исправлена "bus error" с подсчетом нулевой лицензии

2.4.0.3 (13.02.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка детектора liveness с использованием карты глубины для ближней дистанции
  • Исправлена проблема с детектором liveness с использованием карты глубины

2.4.0.2 (07.02.2018)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена генерация подписи технических средств внутри docker контейнера.

2.4.0.1 (19.12.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, приводящая к поломке в VideoWorker::resetTrackerOnStream (исправления из версии 2.3.0.7)
  • Исправлен ускоренный поиск для методов 6.5 и 7.3 - ранее результаты были неверны на больших базах; исправлено время поиска в документации (исправления из версии 2.3.0.7)

2.4.0.0 (06.12.2017)​

Новое​

  • Исправлена проверка информации об аппаратном оборудовании для Linux
  • Добавлена оценка возраста в годах по pbio::AgeGenderEstimator.
  • Добавлен TemplateCreatedCallback в pbio::VideoWorker.
  • Обратный вызов MatchFound для нераспознанных персон в pbio::VideoWorker (переключатель по тэгу <not_found_match_found_callback>).
  • Добавлен pbio::DepthLivenessEstimator.
  • Добавлен флаговый параметр processing_less_memory_consumption в pbio::FacerecService::createRecognizer, и соответствующий тэг <recognizer_processing_less_memory_consumption> в файле конфигурации VideoWorker.
  • Добавлены методы класса getROCCurvePointByDistanceThreshold, getROCCurvePointByFAR и getROCCurvePointByFRR в pbio::Recognizer
  • Добавлен тэг <store_original_frame_in_raw_sample> в файле конфигурации VideoWorker и методы hasOriginalImage иgetOriginalImage в pbio::RawSample.
  • Онлайн-лицензии - см. страницу "Регистрация" в документации.
  • Добавлена сборка для android arm

2.3.0.6 (29.11.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлены исключения .Net wrapper и NULL, вызванные неверной обработкой пустого шаблона в методе tracking lost callback.

2.3.0.5 (11.11.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Враппер .Net: исправлено использование потерянного обратного вызова
  • Враппер .Net: исправлено включение/отображение возвращенных кропов лиц в обратных вызовах трекинга
  • Демо .Net: пример отображения истории неизвестных лиц с помощью потерянного обратного вызова

2.3.0.4 (21.10.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Демо .Net, добавлено отображение истории идентификации.
  • VideoWorker, исправлена работа с выключенной обработкой, ранее генерировались поврежденные шаблоны.

2.3.0.3 (05.10.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлены утечки памяти в лицензии
  • Исправлена проблема с многопоточными лицензиями
  • Ускорение модуля .Net
  • Модуль .Net, исправлено тупиковое состояние для нескольких видеопотоков
  • Модуль .Net, возвращаются кропы лиц в обратных вызовах идентификации и верификации
  • Враппер .Net, в конструктор добавлен параметр FPS, теперь можно изменять FPS обработки.

2.3.0.0 (21.09.2017)​

Новое​

  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method7.3.
  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method6.5.
  • Добавлено создание индекса для быстрого поиска по большим базам, размер базы индексов ограничен лицензией.
  • Добавлен pbio::FacerecService::Config, который можно использовать для числовых параметров переопределения в файлах конфигурации для создания pbio::Capturer и pbio::VideoWorker.
  • Добавлены методы pbio::VideoWorker::disableProcessingOnStream и pbio::VideoWorker::enableProcessingOnStream.
  • Новые наборы антропометрических точек теперь полностью совместимы со всеми эстиматорами.
  • Исправлено время сравнения шаблонов в документации (новые результаты получены на более крупном датасете).
  • Добавлен pbio::RawSample::getFrameID - для сэмплов, которые возвращает pbio::VideoWorer (см. документацию).
  • Добавлены параметры matching_queue_size_limit и processing_queue_size_limit в VideoWorker.
  • Добавлен pbio::CameraCalibrator - для калибровки камер и нормализации изображений.

2.2.0.3 (27.06.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена проверка лицензий от разных пользователей
  • Добавлен враппер .Net с примером

2.2.0.2 (11.05.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена лицензия VideoWorker.

2.2.0.1 (25.04.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в VideoWorker (код ошибки 0x7721f65c).

2.2.0.0 (19.04.2017)​

Новое​

  • Добавлен EmotionsEstimator.
  • Добавлено описание демо-программ в документации.
  • Добавлено описание работы лицензий в документации.
  • video_recognition_show переписан и переименован в video_recognition_demo, исходный код добавлен в примерах.
  • Добавлен VideoWorker.

2.1.3.1 (28.02.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка, связанная с неправильным динамическим связыванием, которая вызывает ошибку при использовании конкретных версий opencv.

2.1.3.0 (16.02.2017)​

Новое​

  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method6.4.

2.1.2.1 (26.01.2017)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена периодическая ошибка с лицензией на Windows

2.1.2.0 (25.01.2017)​

Новое​

  • Добавлены сборка ARM Linux и оптимизация NEON.
  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method7.2.
  • Удалены методы 5.1 и 5.2.

2.1.1.3 (18.11.2016)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка в детекторе лиц.

2.1.1.1 (26.04.2016)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена ошибка с генерацией и проверкой лицензий.

2.1.1.0 (20.04.2016)​

Новое​

  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method7

2.1.0.0 (22.01.2016)​

Новое​

  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method6.3

2.0.0.0 (01.08.2015)​

Новое​

  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method6.2

1.0.2.0 (16.03.2015)​

Новое​

  • Изменено переключение на файл с лицензией.
  • Добавлен улучшенный алгоритм распознавания - method5.

1.0.1.2 (12.11.2014)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлена проверка кода авторизации для приложения .Net.

1.0.1.2 (01.10.2014)​

Исправлено и улучшено​

  • Исправлен возвращаемый результат положения глаз в Estimator::get_pose().

1.0.1 (04.09.2014)​

Новое​

  • Удалена зависимость из QT
  • Добавлен 4-й метод идентификации лиц, больше всего подходит для идентификации.

0.1.18 (29.07.2014)​

Новое​

  • Исправлена нестабильность детектора точек (libesr)

0.1.16 (18.07.2014)​

Новое​

  • pbio: добавлены новые коды ошибок
  • Capturer теперь возвращает объекты в порядке уменьшения размера

0.1.15 (11.07.2014)​

Новое​

  • Упрощена инициализация SDK. Предварительная инициализация алгоритма выполняется в сервисах. Добавлен вспомогательный класс pbio::facerec::Service
  • Добавлен пример идентификации

0.1.14 (02.07.2014)​

Новое​

  • Добавлена поддержка RAW image
  • Изменен интерфейс pbio::facerec::Estimator
  • Обновлены алгоритмы синтеза и предварительной обработки