Face++

Face++ 2026: MegEngine 2.0 и аудит физиологической живости

По состоянию на январь 2026 года Face++ перешёл на фреймворк MegEngine 2.0, оптимизировав анализ лиц для гетерогенных кластеров NPU. Системная архитектура построена на парадигме Vision AIoT, где пространственное обнаружение и биометрическая экстракция разделены для обеспечения задержки менее 2 мс на краевом оборудовании 📑.

Оркестрация нейросетей и биометрический интеллект

Основной движок использует многоуровневую каскадную архитектуру для выравнивания 106 ключевых точек лица, достигая пиксельной точности $\sigma < 0.5px$ в оптимальных условиях 📑.

• Сценарий промышленного видеонаблюдения: Вход: поток 4K RTSP из транспортного узла высокой плотности → Процесс: пространственная локализация MegEngine 2.0 + векторный поиск по галерее из 50 млрд записей → Выход: идентификация с рангом 1 и достоверностью 99.8% 📑.
• Физиологическая живость (rPPG): Извлекает субвизуальные колебания цвета кожи для обнаружения реального кровотока. Система проверяет сигнал сердцебиения $S(t)$ на соответствие ожидаемым биологическим паттернам для предотвращения инъекций 3D-масок 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Инфраструктура и эксамасштабная масштабируемость

Персистентность обеспечивается слоем MegCompute, который поддерживает распределённое индексирование в хранилищах шаблонов лиц петабайтного масштаба. Суверенитет данных обеспечивается изолированными в VPC экземплярами 'Private Foundry' для государственных клиентов 🧠.

• Снижение демографического смещения: Модели 2026 года оснащены 'Эквивалентными латентными пространствами', гарантирующими стабильность точности атрибутов возраста и этнической принадлежности на уровне $\ge 97.4\%$ для всех глобальных демографических кластеров 📑.
• Подключение на границе сети: Поддержка модулей E82 NPU позволяет выполнять полную модель без обращения к облаку, используя зашифрованные локальные кэши шаблонов 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Целостность физиологического сигнала: Провести бенчмарк детекции живости rPPG в условиях низкой освещённости ($< 100$ люкс), где соотношение сигнал/шум (SNR) для обнаружения пульса может ухудшаться [Documented].
• Задержка поиска при масштабировании: Проверить время отклика при поиске, когда активная коллекция превышает 50 млрд кластеров UserID, особенно тестируя фрагментацию индекса [Inference].
• Паритет экспорта MegEngine: Убедиться, что модели, оптимизированные для аппаратного обеспечения серии E82, сохраняют паритет точности с облачной FP32-базой [Unknown].