Серверный SDK для распознавания отпечатков пальцев

SDK позволяет разработчикам биометрических решений и системным интеграторам добавить функционал распознавания отпечатков пальцев в свои продукты и сервисы. Алгоритм распознавания в SDK основан на нейронных сетях и позволяет с высокой точностью распознавать отпечатки на стандартных сканах любых типов (контактных, прокатках), фотографиях пальцев, а также фотографиях отпечатков. Алгоритм генерирует компактный биометрический шаблон стандартного размера - 512 байт - и обеспечивает высокую скорость сравнения: до 10 миллиардов операций сравнения в секунду.

1

Детектирование
SDK детектирует отпечатки на стандартных сканах (от 200 dpi и выше), фотоизображениях и фотографиях сканов (с ID карты или бумажного носителя). Детектор возвращает 2 лэндмарки и bounding box (рамка детектора) для каждого задетектированного пальца. Количество пальцев/отпечатков на изображении не ограничено. Опционально: детектирование правой/левой руки.
2

Построение биометрического шаблона
SDK конвертирует полученное изображение в компактный дескриптор (биометрический шаблон), описывающий уникальные особенности отпечатка. Все биометрические шаблоны, независимо от того, из какого изображения они были извлечены (скана, фотографии и пр.), совместимы друг с другом и имеют стандартный размер - 512 байт.
3

Сравнение 1:1, 1:N, M:N
SDK сравнивает шаблоны друг с другом в режимах верификации (1:1), идентификации (1:N) и идентификации в батч режиме (M:N) и возвращает score (нативное значение степени похожести). Score SDK привязан к FAR (false acceptance rate, или коэффициент ложного принятия) и эквивалентен -logFAR. Для удобства непрофессиональных пользователей, score также возвращается в процентах.
4

Декомпрессия изображения
SDK декомпрессирует изображения из различных форматов, включая WSQ.
5

Сериализация

SDK может вести вычисления как на CPU, так и на GPU. Для высоконагруженных систем рекомендуется использовать GPU, так как они существенно превосходят обычные процессоры по скорости детектирования и построения биометрических шаблонов. SDK не требует многопоточного запуска и автоматически утилизирует все доступные ресурсы процессора и видеокарты.
Использование пакетной обработки данных (batch mode) существенно увеличивает пропускную способность системы. Пакетная обработка возможна для операций детектирования и построения биометрических шаблонов на GPU, а также для сравнения - на CPU и GPU.
Консультируйтесь с нашими специалистами, чтобы подобрать оптимальный режим и оборудование для вашего проекта.

1

Биометрический шаблон
Размер биометрического шаблона одинаков, независимо от того, из какого изображения он извлечен, и равен 512 байтам в памяти (и 546 байтам при сериализации на диск). Все шаблоны, добавленные в базу для сравнения, хранятся в оперативной памяти. При проектировании системы размер требуемой оперативной памяти зависит от величины эталонной базы данных, с которой вы планируете сравнивать.
2

Скорость детектирования
Операция детектирования отпечатков пальцев может запускаться как на CPU, так и на GPU (детектор работает на базе нейронной сети). Средняя скорость детектирования: 10-20 мс на изображение на GPU, 70-100 мс - на CPU. Средняя скорость детектирования на GPU в пакетном режиме: 2-4 мс на изображение на GPU.
3

Скорость построение биометрического шаблона
Построение биометрического шаблона может запускаться как на CPU, так и на GPU. Средняя скорость построения шаблонов: 50 мс на изображение на GPU, 250-500 мс - на CPU. Средняя скорость построения в пакетном режиме: 5-10 мс на изображение.
4
Скорость сравнения
От 100 миллионов операций сравнения в 1 с на одном современном CPU. В режиме M:N - до 1,5 миллиардов операций сравнения за 1 с на одном CPU. Бенчмарки для различных процессоров:
- Intel Xeon Gold 6256 - 538 мс на 100 миллионов сравнений; 1,7 с на 3,2 миллиарда сравнений в батче.
- Intel Core i9 10900X - 925 мс на 100 миллионов сравнений; 3 с на 3 миллиарда сравнений в батче.

Как минимум 6 каналов памяти, наличие инструкций avx512

Бенчмарки на следующих моделях GPU: GTX 1080Ti, RTX 2080Ti, RTX 3090, разрешение изображения 800x800 pix, 500 dpi

Скорость сравнения в режиме M:N не равна скорости 1:N, повторенной M раз. Данные бенчмарки сделаны для сравнения M:N =32:100M сравнений (batch=32).

Бенчмарки на следующих моделях GPU: GTX 1080Ti, RTX 2080Ti, RTX 3090, размер батча=32 изображения, разрешение изображения=800x800 pix, 500 dpi

Бенчмарки на следующих моделях GPU: GTX 1080Ti, RTX 2080Ti, RTX 3090. Указаны средние значения для вышеперечисленных моделей.

Диапазон значений получен для следующих моделей процессоров: Intel Core i9-10900X, AMD Ryzen Threadripper 2920X, Intel Core i7-8700K, Intel Core i9-11900K

Диапазон значений получен для следующих моделей GPU: GTX 1080Ti, RTX 2080Ti, RTX 3090. Размер батча=32 изображения.

Интерфейсы: C++, C#. Доступен REST API интерфейс для серверной платформы на базе SDK.

Платформы: Windows 7 или более поздняя (amd64), Linux (amd64)

Полная документация к SDK: https://doc.diametrix.ru/

Минимальные системные требования: CPU Intel или AMD с инструкциями AVX2, 8 GB RAM, 4 GB свободного места на диске.

Системные требования для каждого проекта калькулируются под проект и зависят от: размера эталонной базы данных, количества входных изображений для сравнения с базой данных за единицу времени, типа и разрешения входных изображений.

Поддерживаемые GPU: NVidia GPUs архитектуры Pascal или более поздней, не менее 6 GB RAM.

Требования к изображениям:

Для стандартных сканов: 200 dpi или выше, поддерживаются все типы отпечатков
Для фотографий пальцев: качество изображений - их разрешение и четкость - должно быть таким, чтобы рисунок отпечатков был виден глазами. Размер фаланги - как минимум 200 пикселей. Мы рекомендуем использовать наш мобильный SDK захвата отпечатков пальцев для получения изображений, пригодных для распознавания.
Для фотографий скана: разрешение не ниже 200 пикселей на опечаток (по высоте), рисунок отпечатка должен быть виден глазами.

Поддерживаемые форматы: png, jpeg, bmp, wsq и другие.

Схема лицензирования SDK:

По размеру эталонной базы данных (то количество отпечатков пальцев в галерее, с которым будем сравнивать)
По количеству GPU
По количеству серверов

Для того, чтобы рассчитать требования к серверам и стоимость лицензий, необходима следующая информация о проекте:

Размер эталонной базы данных (количество биометрических шаблонов в галерее)
Нагрузка: количество входящих изображений для сравнения с эталонной базой данных за единицу времени (сек, мин и пр.)
Типы входных картинок (фотографии, сканы) и их разрешение

Для расчета требования к оборудованию и стоимости лицензий, пишите нам info@diametrix.tech

Запрос тестовой лицензии

Если вы хотите протестировать SDK распознавания отпечатков пальцев, оставьте заявку в форме ниже или напишите нам на info@diametrix.tech