Soluciones
Reconocimiento Facial Licencia de Modelos
Licencias comerciales para los paquetes de modelos de código abierto de InsightFace (buffalo_l, antelopev2, buffalo_s, buffalo_m, etc.) y modelos propietarios de código cerrado de alta precisión. Desde la investigación académica hasta el despliegue comercial completo.
Características Clave
Reconocimiento Facial Licencia de Modelos
Licencia Comercial de Modelos de Código Abierto
Obtenga derechos de uso comercial para los paquetes de modelos del proyecto de código abierto InsightFace, incluyendo buffalo_l, antelopev2, buffalo_s, buffalo_m y más. El código tiene licencia MIT; los modelos requieren licencia comercial por separado.
Modelos de Código Cerrado de Alta Precisión
Acceda a modelos propietarios con mayor precisión que las variantes de código abierto, optimizados para entornos de producción exigentes que requieren el mejor rendimiento posible en reconocimiento facial.
Líder en NIST FRVT
Nuestros modelos se clasifican consistentemente entre los mejores en el NIST Face Recognition Vendor Test (FRVT), el estándar de referencia mundial para la evaluación de reconocimiento facial.
Términos de Licencia Flexibles
Opciones de licencia adaptadas a su escala de implementación y caso de uso — desde licencias de producto único hasta derechos de implementación empresarial con soporte dedicado.
Ejemplo de código
Comparar dos embeddings faciales con buffalo_l
Use buffalo_l para extraer vectores de características normalizados de dos imágenes faciales y calcular la similitud de coseno para flujos de verificación y matching.
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)Evalúe nuestros modelos propietarios de mayor precisión con sus propios datos
Más allá de los paquetes de código abierto, nuestros modelos cerrados de reconocimiento facial ofrecen una precisión sustancialmente mayor en escenarios de producción exigentes. Para facilitar la decisión de compra, los clientes empresariales cualificados pueden ejecutar un piloto estructurado contra los mismos modelos propietarios que desplegamos en producción.
Hasta 2 semanas de acceso a la API
Tras la firma de una Carta de Intención (LOI) no vinculante de cooperación, habilitamos credenciales de API dedicadas para los modelos propietarios de alta precisión durante un máximo de dos semanas de evaluación.
Modelos propietarios de calidad de producción
Evalúe contra los mismos modelos cerrados que se sitúan de forma constante entre los mejores en NIST FRVT — no una versión preliminar reducida.
Pruebe con su propio benchmark
Ejecute cargas de verificación de identidad, KYC, búsqueda 1:N o control de acceso sobre sus conjuntos de datos internos y compare directamente con su proveedor actual o con una línea base de código abierto.
Soporte de ingeniería incluido
Nuestro equipo le asiste con la integración del SDK, el ajuste de umbrales y la interpretación de resultados durante toda la prueba, para que pueda decidir la licencia comercial con plena confianza.
La prueba requiere la firma de una Carta de Intención y está destinada exclusivamente a la evaluación empresarial. Contáctenos con una breve descripción de su caso de uso, el volumen de solicitudes previsto y el despliegue objetivo para iniciar el proceso.
Solicitar prueba de modelo privadoCasos de Uso
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