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Reconnaissance Faciale Licence de Modèles
Licences commerciales pour les packages de modèles open source d'InsightFace (buffalo_l, antelopev2, buffalo_s, buffalo_m, etc.) et les modèles propriétaires de haute précision. De la recherche académique au déploiement commercial complet.
Fonctionnalités Clés
Reconnaissance Faciale Licence de Modèles
Licence Commerciale des Modèles Open Source
Obtenez les droits d'utilisation commerciale des paquets de modèles du projet open source InsightFace, y compris buffalo_l, antelopev2, buffalo_s, buffalo_m et plus. Le code est sous licence MIT ; les modèles nécessitent une licence commerciale séparée.
Modèles Propriétaires de Haute Précision
Accédez à des modèles propriétaires offrant une précision supérieure aux variantes open source, optimisés pour les environnements de production exigeants nécessitant les meilleures performances de reconnaissance faciale.
Leader NIST FRVT
Nos modèles se classent régulièrement parmi les meilleurs du NIST Face Recognition Vendor Test (FRVT), la référence mondiale pour l'évaluation de la reconnaissance faciale.
Conditions de Licence Flexibles
Options de licence adaptées à votre échelle de déploiement et votre cas d'utilisation — des licences mono-produit aux droits de déploiement à l'échelle de l'entreprise avec support dédié.
Exemple de code
Comparer deux embeddings faciaux avec buffalo_l
Utilisez buffalo_l pour extraire des vecteurs de caractéristiques normalisés à partir de deux images faciales et calculer la similarité cosinus pour les workflows de vérification et de 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)Évaluez nos modèles propriétaires les plus précis sur vos propres données
Au-delà des packages open source, nos modèles propriétaires de reconnaissance faciale offrent une précision nettement supérieure dans les scénarios de production exigeants. Pour faciliter la décision d'achat, les clients entreprise éligibles peuvent mener un pilote structuré sur exactement les mêmes modèles propriétaires que nous déployons en production.
Jusqu'à 2 semaines d'accès à l'API
Après la signature d'une lettre d'intention (LOI) non contraignante de coopération, nous provisionnons des identifiants d'API dédiés pour les modèles propriétaires de reconnaissance faciale haute précision, pour une période d'évaluation pouvant aller jusqu'à deux semaines.
Modèles propriétaires de qualité production
Vous évaluez les modèles propriétaires figurant régulièrement parmi les meilleurs au NIST FRVT — il ne s'agit pas d'une version préliminaire bridée.
Apportez votre propre benchmark
Exécutez des charges de vérification d'identité, KYC, recherche 1:N ou contrôle d'accès sur vos jeux de données internes et comparez directement avec votre fournisseur actuel ou une référence open source.
Support d'ingénierie inclus
Notre équipe vous accompagne pour l'intégration du SDK, le réglage des seuils et l'interprétation des résultats tout au long de l'essai, afin que vous puissiez statuer sur la licence commerciale en toute confiance.
L'essai nécessite la signature d'une lettre d'intention et est destiné exclusivement à l'évaluation par des entreprises. Contactez-nous avec une brève description de votre cas d'usage, du volume de requêtes anticipé et du déploiement cible pour démarrer le processus.
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