¿Cuál es el mejor software de reconocimiento facial en el mercado?

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')

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"
     }
 }

Aquí hay un ejemplo del resultado:

Puedes probar la página de demostración: Demo

(descargo de responsabilidad: yo trabajo allí)

El estado de mercado y la perspectiva de los sistemas de reconocimiento facial de Estados Unidos y global, desde ángulos de jugadores, regiones, tipos de productos e industrias finales; Este informe analiza los principales actores en el mercado global y de los Estados Unidos, y divide el mercado de los sistemas de reconocimiento facial por tipo de producto y aplicaciones / industrias finales.

El mercado global de sistemas de reconocimiento facial está valorado en XX millones de dólares en 2017 y se espera que alcance los XX millones de dólares a finales de 2025, creciendo a una tasa compuesta anual del XX% entre 2017 y 2025.

Asia-Pacífico ocupará más participación de mercado en los próximos años, especialmente en China, también en las regiones de rápido crecimiento de la India y el sudeste asiático.

Los principales actores en el mercado global y de los Estados Unidos, incluidos

  • Corporación NEC
  • Grupo Safran
  • Gemalto
  • Ayonix
  • Tecnologías Crossmatch
  • Aware Inc

Para más detalles HAGA CLIC AQUÍ

Basado en la prueba de proveedor de reconocimiento de rostro en curso NIST (FRVT), Voocord actualmente tiene el mejor método en el mercado. También son actualmente un top 1 en la desafiante competencia de reconocimiento facial, MegaFace.

ACTUALIZAR:

He estado respondiendo a este tipo de preguntas durante meses. Entonces, escribí una comparación de los mejores proveedores de reconocimiento facial; incluyendo Microsoft, Google, Amazon y OpenCV → Reconocimiento facial: Kairos vs Microsoft vs Google vs Amazon vs OpenCV

—-

“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.

Mucha gente comienza aquí: Lista de más de 10 API, bibliotecas y software de detección / reconocimiento de rostros – Mashape Blog y crea un punto de referencia con sus propios conjuntos de datos.

Probar con sus propios datos es muy importante. Más información sobre conjuntos de datos de mi empresa, Kairos, aquí: Reconocimiento facial: bases de datos privadas v públicas

Espero que ayude 🙂
Ben

Una compañía sueca llamada OculusAI podría tener algo útil para usted. A pesar de que no incluyen tecnología de reconocimiento facial en su página web, estoy bastante seguro de que tenían algo en la tienda, solo dejen una línea.

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