SDK de detecção de faces
Precisão inigualável, mesmo em condições de pouca luz.
SDK de detecção de faces
A detecção facial é um módulo fácil de integrar que permite aos desenvolvedores adicionar detecção e rastreamento facial aos seus aplicativos. Produtos avançados, como o Banuba Face AR SDK, são capazes de funcionar de forma confiável mesmo que o rosto da pessoa esteja coberto - por exemplo, com uma máscara médica.
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SDK de AR para detecção facialO Face AR SDK cria sua própria máscara virtual que adere ao rosto da pessoa. Ela se ajusta a qualquer ângulo, assim como outros produtos de AR (maquiagem, efeitos 3D, chapéus, joias para o rosto etc.) aplicados sobre ela. Ele também funciona a praticamente qualquer distância da câmera.
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SDK de detecção de máscara facial
O uso de máscaras agora é comum não apenas na Ásia, mas também em outras regiões. O Banuba Face AR SDK pode detectar com precisão um rosto humano coberto por uma máscara. Mesmo em condições de pouca luz. Ele também inclui recursos como máscaras 3D, planos de fundo virtuais e teste de AR.
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Por que a tecnologia da Banuba
- Tecnologia exclusiva e patenteada
- Seguro por design
- Personalizada para o hardware do cliente
- Centro interno de P&D com equipe de Ph.Ds
- 9 anos no mercado de AR
- Confiado por empresas como Gucci, Samsung e RingCentral
- Rápido retorno do suporte
- Compartilhamento de conhecimento no desenvolvimento de aplicativos
PERGUNTAS FREQUENTES
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Um Face SDK pode ser qualquer kit de desenvolvimento de software que execute funções relacionadas a faces. Por exemplo, o Banuba Face AR SDK lida com o rastreamento facial, bem como com máscaras de RA, filtros de cores e muito mais. Ele tem versões para iOS e Android, além de um kit de detecção de face de ML.
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Não existe um algoritmo único que seja considerado o melhor, pois ele depende do caso de uso e dos requisitos específicos. Alguns algoritmos populares incluem Viola-Jones, Histograma de Gradientes Orientados (HOG), Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Transformação de Recursos Invariantes de Escala (SIFT). Cada algoritmo tem seus pontos fortes e fracos, e a escolha depende de fatores como velocidade, precisão e robustez.
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