Face++
Integraciones
- MegEngine 2.0 (SDK Nativo)
- API RESTful v3.5
- Hardware Vision AIoT E82
- SDK Android/iOS v2026
- MegCompute Foundry
Detalles de precios
- Facturado por transacción o mediante licencias anuales por puesto para implementaciones locales.
- Las actualizaciones de 2026 incluyen créditos 'Solo Periferia' para el procesamiento local en NPU.
Características
- Detección de latido cardíaco fisiológico basada en rPPG
- Inferencia optimizada con MegEngine 2.0
- Búsqueda a escala exa (50 000 millones de plantillas)
- Alineamiento facial de alta precisión con 106 puntos
- Consistencia del 97,4 % en atributos demográficos
- Integración perimetral Vision AIoT E82/I8
Descripción
Face++ 2026: MegEngine 2.0 y Auditoría de Vitalidad Fisiológica
A partir de enero de 2026, Face++ ha migrado al marco MegEngine 2.0, optimizando el análisis facial para clústeres NPU heterogéneos. La arquitectura del sistema se basa en el paradigma Vision AIoT, donde la detección espacial y la extracción biométrica están desacopladas para garantizar una latencia inferior a 2 ms en hardware perimetral 📑.
Orquestación Neural e Inteligencia Biomética
El motor central utiliza una arquitectura en cascada multitarea para el alineamiento de 106 puntos de referencia, logrando una precisión a nivel de píxel de $\sigma < 0.5px$ en condiciones óptimas 📑.
- Escenario de Vigilancia Industrial: Entrada: Flujo RTSP 4K desde un centro de transporte de alta densidad → Proceso: Localización espacial con MegEngine 2.0 + búsqueda vectorial en galería de 50 000 millones → Salida: Coincidencia de identidad Rank-1 con un 99,8 % de confianza 📑.
- Vitalidad Fisiológica (rPPG): Extrae fluctuaciones subvisuales del color de la piel para detectar el flujo sanguíneo humano real. El sistema valida la señal del latido cardíaco $S(t)$ frente a patrones biológicos esperados para prevenir inyecciones de máscaras 3D 📑.
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Infraestructura y Escalabilidad a Escala Exa
La persistencia se gestiona mediante la capa MegCompute, que facilita la indexación distribuida en almacenes de plantillas faciales a escala de petabytes. La soberanía de los datos se garantiza mediante instancias 'Private Foundry' aisladas en VPC para clientes gubernamentales 🧠.
- Mitigación de Sesgos Demográficos: Los modelos de 2026 incorporan 'Espacios Latentes Equitativos', asegurando que la precisión de los atributos de edad y etnia se mantenga constante en $\ge 97.4\%$ en todos los clústeres demográficos globales 📑.
- Conectividad Perimetral: La compatibilidad con módulos E82 NPU permite la ejecución completa del modelo sin salida a la nube, utilizando cachés locales de plantillas cifradas 📑.
Directrices de Evaluación
Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:
- Integridad de la Señal Fisiológica: Evaluar la detección de vitalidad mediante rPPG en entornos de baja luminosidad ($< 100$ lux), donde la relación señal-ruido (SNR) para la detección del pulso puede degradarse [Documentado].
- Latencia de Búsqueda a Escala: Validar el tiempo de respuesta de recuperación (RTT) cuando la colección activa supera los 50 000 millones de clústeres UserID, probando específicamente la fragmentación del índice [Inference].
- Paridad de Exportación de MegEngine: Verificar que los modelos optimizados para hardware de la serie E82 mantengan la paridad de precisión con la línea base FP32 en la nube [Unknown].
Historial de versiones
Lanzamiento global de Enterprise On-Premise con procesamiento de datos local estricto.
Lanzamiento del sistema Vision AIoT con velocidades de inferencia inferiores a 2ms.
Lanzamiento de APIs de Face Swap y envejecimiento para marketing y entretenimiento.
Corrección de sesgo racial. Se logró más del 93% de precisión en diversos grupos demográficos.
Integración con la plataforma Brain++ de Megvii para vigilancia urbana a gran escala.
Lanzamiento de modelado facial 3D y mejora de detección de vida mediante rPPG.
Introducción de estimación de edad, género y etnia. Precisión líder mundial en competiciones.
Lanzamiento inicial de la primera plataforma de reconocimiento facial en línea en China.
Ventajas y desventajas de la herramienta
Ventajas
- Precisa detección facial
- Reconocimiento de alta precisión
- Análisis detallado
- Nube escalable
- Precios flexibles
- Fácil API
- Soporte de iluminación
- Fuerte análisis emocional
Desventajas
- Costoso para proyectos pequeños
- Dependencia de la nube
- Uso limitado sin conexión