200 + 유명한 잡지에 발표 된 과학 논문은 사용 하 고 참조 FaceSDK 우리의 고객은 크게 API가 생각 아웃 얼마나 잘 감사 하 고, 얼마나 쉽게 그들의 프로젝트에 솔루션을 통합 하는 것입니다. 통합을 가속화 하 고 간소화 하기 위해 FaceSDK 아키텍처를 신중 하 게 설계 했습니다. 모든 작은 기능은 프로젝트에서 복사 하 여 사용할 수 있는 작업 샘플에서 보여 줍니다. FaceSDK는 윈도우/리눅스 32/64 비트, 맥 Os 64 비트, 안 드 로이드와 애플 iOS 시스템을 포함 하 여 플랫폼 및 개발 환경의 가장 넓은 범위를 지원 합니다. 지원 되는 개발 환경에는 마이크로 소프트 비주얼 c + + c #, 목표 C, VB.NET, VB6, 자바 델파이, 이클립스 ADT (안 드 로이드) 및 안 드 로이드 스튜디오 (안 드 로이드)가 있습니다. 포괄적인 문서는 개발자가 모든 기능, 설정 및 옵션을 이해 하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 얼굴 이미지 ISO 컴플라이언스 검증 벤치 마크 지역-FVC-진행은 생체 인식 알고리즘을 평가 하기 위해 개발 된 웹 기반 자동 평가 시스템입니다. ISO 표준 (FICV) 벤치 마크 영역에 대 한 얼굴 컴플라이언스 검증에 제출 된 알고리즘은 ISO/IEC 19794-5 표준에 대 한 얼굴 이미지의 적합성을 확인 하는 데 필요 합니다. 이를 위해 문서 발급 프로세스를 반자동으로 자동화 하는 과정에서 알고리즘의 정확성을 직접 평가 하 여 ISO 표준에 대 한 얼굴 이미지의 적합성을 자동으로 확인 하는 최초의 벤치 마크입니다. DOD Counterdrug 기술 프로그램은 얼굴 인식 기술 (FERET) 프로그램을 후원 했습니다.

이를 통해 FERET 데이터베이스를 개발 하 고 얼굴 이미지 데이터베이스를 수집 했습니다. 데이터베이스는 약 8.5 기가바이트입니다. “와일드 a” 이미지 컬렉션의 레이블이 지정 된 얼굴은 제한 되지 않은 이미지에서 얼굴 인식을 공부 하기 위한 레이블이 지정 된 얼굴 이미지의 데이터베이스입니다. 그것은 야생 데이터 세트의 원래 레이블이 지정 된 얼굴에서 사용할 수 있는 동일한 이미지를 포함, 그러나, 여기 우리는 상업 얼굴 정렬 소프트웨어를 사용 하 여 정렬 후 제공. 우리의 결과 중 일부는 이러한 이미지를 사용 하 여 생산 되었다. 이 정렬은 얼굴 인식 알고리즘의 성능을 향상 시키기 위해 표시 됩니다. 우리는 원래 LFW 데이터 세트와 같은 디렉토리 구조를 유지 하 고, 그래서 이러한 이미지는 원본 이미지 세트에 있는 사람들을 위해 직접 대용으로 사용 될 수 있다. 그러나 여기에서 사용할 수 있는 이미지는 원본의 회색조 버전입니다.

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