Lösungen
Gesichtserkennung Modelllizenzierung
Kommerzielle Lizenzierung für die Open-Source-Modellpakete von InsightFace (buffalo_l, antelopev2, buffalo_s, buffalo_m usw.) und proprietäre hochpräzise Closed-Source-Modelle. Von der akademischen Forschung bis zum vollständigen kommerziellen Einsatz.
Hauptmerkmale
Gesichtserkennung Modelllizenzierung
Kommerzielle Lizenz für Open-Source-Modelle
Erhalten Sie kommerzielle Nutzungsrechte für Modellpakete aus dem InsightFace Open-Source-Projekt, einschließlich buffalo_l, antelopev2, buffalo_s, buffalo_m und weitere. Der Code steht unter MIT License; Modelle erfordern eine separate kommerzielle Lizenzierung.
Hochpräzise Closed-Source-Modelle
Zugang zu proprietären Modellen mit höherer Genauigkeit als die Open-Source-Varianten, optimiert für anspruchsvolle Produktionsumgebungen, die die bestmögliche Gesichtserkennungsleistung erfordern.
NIST FRVT Top-Performer
Unsere Modelle rangieren durchgängig unter den Top-Performern im NIST Face Recognition Vendor Test (FRVT), dem weltweiten Goldstandard für die Bewertung von Gesichtserkennung.
Flexible Lizenzbedingungen
Lizenzoptionen, die auf Ihren Einsatzumfang und Anwendungsfall zugeschnitten sind — von Einzelproduktlizenzen bis hin zu unternehmensweiten Einsatzrechten mit dediziertem Support.
Codebeispiel
Zwei Gesichts-Embeddings mit buffalo_l vergleichen
Verwenden Sie buffalo_l, um normalisierte Merkmalsvektoren aus zwei Gesichtsbildern zu extrahieren und die Kosinus-Ähnlichkeit für Verifizierungs- und Matching-Workflows zu berechnen.
1import cv22import numpy as np3from insightface.app import FaceAnalysis45app = FaceAnalysis(name="buffalo_l")6app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))78img1 = cv2.imread("person_a.jpg")9img2 = cv2.imread("person_b.jpg")10if img1 is None or img2 is None:11 raise FileNotFoundError("input image not found")1213faces1 = app.get(img1)14faces2 = app.get(img2)15if not faces1 or not faces2:16 raise RuntimeError("face detection failed")1718feat1 = faces1[0].normed_embedding19feat2 = faces2[0].normed_embedding20similarity = float(np.dot(feat1, feat2))2122print("face 1 feature:", feat1[:5])23print("face 2 feature:", feat2[:5])24print("cosine similarity:", similarity)Bewerten Sie unsere präzisesten proprietären Modelle mit Ihren eigenen Daten
Ergänzend zu den Open-Source-Paketen liefern unsere Closed-Source-Modelle für die Gesichtserkennung in anspruchsvollen Produktionsszenarien eine deutlich höhere Genauigkeit. Um die Beschaffungsentscheidung zu erleichtern, können qualifizierte Unternehmenskunden einen strukturierten Pilotbetrieb gegen exakt dieselben proprietären Modelle durchführen, die wir auch produktiv einsetzen.
Bis zu 2 Wochen API-Zugang
Nach Unterzeichnung einer unverbindlichen Absichtserklärung (Letter of Intent, LOI) zur Zusammenarbeit stellen wir für bis zu zwei Wochen dedizierte API-Zugangsdaten für die hochpräzisen proprietären Gesichtserkennungsmodelle bereit.
Proprietäre Modelle in Produktionsqualität
Sie testen gegen genau die Closed-Source-Modelle, die im NIST FRVT durchgängig zu den Top-Performern zählen — kein abgespeckter Vorschau-Build.
Eigener Benchmark möglich
Führen Sie Identitätsprüfung, KYC, 1:N-Suche oder Zugangskontroll-Workloads auf Ihren internen Datensätzen aus und vergleichen Sie direkt mit Ihrem aktuellen Anbieter oder einer Open-Source-Baseline.
Engineering-Support inklusive
Unser Team unterstützt Sie während der gesamten Testphase bei SDK-Integration, Schwellwert-Tuning und Ergebnisinterpretation, damit Sie Ihre Lizenzentscheidung mit Sicherheit treffen können.
Die Testphase setzt eine unterzeichnete Absichtserklärung voraus und ist ausschließlich für die Evaluierung durch Unternehmen gedacht. Kontaktieren Sie uns mit einer kurzen Beschreibung Ihres Use Cases, des erwarteten Anfragevolumens und der Ziel-Deployment-Umgebung, um den Prozess zu starten.
Private-Model-Test anfragenAnwendungsfälle
Anwendungsfälle
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