Rilevamento dei volti SDK
Precisione senza pari anche in condizioni di scarsa illuminazione.
Rilevamento dei volti SDK
Un SDK per il rilevamento dei volti è un modulo facile da integrare che consente agli sviluppatori di aggiungere il rilevamento e il tracciamento dei volti alle loro applicazioni. I prodotti avanzati, come Banuba Face AR SDK, sono in grado di funzionare in modo affidabile anche se il volto della persona è coperto, ad esempio con una maschera protettiva.
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Rilevamento del volto AR SDK
Face AR SDK crea una propria maschera virtuale che si attacca al volto della persona. Si adatta a qualsiasi angolo, così come gli altri prodotti AR (trucco, effetti 3D, cappelli, gioielli per il viso, ecc.) applicati su di essa. Funziona anche a quasi tutte le distanze dalla telecamera.
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SDK per il rilevamento delle maschere facciali
Indossare maschere è ormai comune non solo in Asia, ma anche in altre regioni. Banuba Face AR SDK è in grado di rilevare con precisione un volto umano coperto da una maschera. Anche in condizioni di scarsa illuminazione. Funziona anche come un AR SDK include funzioni come maschere 3D, sfondi virtuali e AR try-on.
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Perché la tecnologia di Banuba
- Tecnologia unica e brevettata
- Sicura dal punto di vista del design
- Su misura per l'hardware del cliente
- Centro di ricerca e sviluppo interno con dottori di ricerca
- 8 anni sul mercato AR
- Fiducia da parte di aziende come Gucci, Samsung e RingCentral
- Assistenza rapida
- Condivisione delle conoscenze nello sviluppo di app
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Un Face SDK può essere un qualsiasi kit di sviluppo software che esegue funzioni relative ai volti. Ad esempio, Banuba Face AR SDK gestisce il rilevamento e il tracciamento dei volti, oltre a maschere AR, filtri di colore e molto altro. Esiste una versione per iOS e Android e un kit ML per il rilevamento dei volti.
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Non esiste un singolo algoritmo che sia considerato il migliore per il rilevamento dei volti, poiché dipende dal caso d'uso e dai requisiti specifici. Alcuni algoritmi popolari utilizzati per il rilevamento dei volti sono Viola-Jones, Istogramma dei gradienti orientati (HOG), Reti neurali convoluzionali (CNN) e Trasformazione della caratteristica invariante della scala (SIFT). Ogni algoritmo ha i suoi punti di forza e di debolezza e la scelta dell'algoritmo dipende da fattori quali velocità, accuratezza e robustezza.