Face++

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].