MEGAMATCHER SDK 13.0

REQUISITOS DO SISTEMA PARA COMPONENTES DO LADO DO CLIENTE MEGAMATCHER PARA PC OU MAC

• Específico para PC:

  • Processadores x86-64 (64 bits) são necessários.
  • O suporte AVX2é altamente recomendado. Os processadores que não suportam AVX2 ainda executarão os algoritmos do MegaMatcher, mas em um modo que não fornecerá o desempenho especificado. A maioria dos processadores modernos oferece suporte a esse conjunto de instruções, mas verifique se um modelo de processador específico oferece suporte a ele.
  • O plug-in da CPU suporta inferência em Intel Xeon com Intel AVX2 e AVX-512, processadores Intel Core com Intel AVX2, processadores Intel Atom com Intel SSE.
  • São necessários 0,6 segundos para criar um modelo com um único registro de impressão digital, face, íris ou impressão de voz usando o processador Intel Core i7-8700K rodando a 3,7 GHz. Consulte as especificações técnicaspara mais detalhes.
  • São necessários 4 segundos para criar um modelo a partir de uma imagem de impressão palmar completa no processador Intel Core i7-4771 rodando a 3,5 GHz.

• Específico para Mac:

  • Arquiteturas de processador x86-64 (Intel) e ARM (família Apple M1) suportadas.
  • São necessários 0,6 segundos para criar um modelo com um único registro de impressão digital, face, íris ou impressão de voz usando o processador Intel Core i7-8700K rodando a 3,7 GHz. Consulte as especificações técnicaspara mais detalhes.
  • São necessários 4 segundos para criar um modelo a partir de uma imagem de impressão palmar completa no processador Intel Core i7-4771 rodando a 3,5 GHz.
• 2 GB de RAM livre são recomendadospara cenários de uso geral. É possível reduzir o uso de RAM para cenários específicos.
• Opcionalmente, dependendo das modalidades e requisitos biométricos:
  • Um scanner de impressões digitais. MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para mais de 120 modelos de leitores de impressões digitais nas plataformas Microsoft Windows , Linux e macOS .
  • Uma webcam ou câmera IPou qualquer outra câmera (tamanho de quadro recomendado: 640 x 480 pixels) para captura de imagens faciais. MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para uma lista de câmeras . Uma câmera IP deve suportar RTSP e transmitir vídeo em H.264 ou M-JPEG. As câmeras, que podem operar no espectro do infravermelho próximo , também podem ser usadas para a captura de imagens. Qualquer outra webcam ou câmera deve fornecer interfaces DirectShow, Windows Media ou Media Foundation para plataforma Windows, interface GStreamer para plataformas Linux e Mac.
  • Uma câmera de íris(tamanho de imagem recomendado: 640 x 480 pixels) para captura de imagem de íris. MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para várias câmeras de íris .
  • Um microfone. Qualquer microfone compatível com o sistema operacional pode ser usado.
  • Um scanner de impressão palmar.
  • Pode ser usado um scanner de mesa para captura de dados de impressões digitais ou impressões palmares do papel. Scanners certificados pelo FBI de500 ppi ou 1000 ppi são recomendados. MegaMatcher SDK inclui uma amostra de programação, que mostra como usar um scanner de mesa na plataforma Microsoft Windows.
  • Um bloco de assinatura. Os resultados capturados são fornecidos como imagem vetorial ou bitmap, dependendo dos formatos suportados. MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para estes modelos de pads de assinatura:
    • Dermalog LF10
    • SignoTec Sigma
    • Wacom STU-300, STU-430, STU-540
  • Os integradores também podem escrever plug-ins para dar suporte a seus dispositivos de captura biométricausando a estrutura de plug-in fornecida com o Device Manager do MegaMatcher SDK.
• Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para comunicação com Matching Server ou unidade(s) MegaMatcher Accelerator. Os componentes do lado do cliente do MegaMatcher podem ser usados ​​sem rede se forem usados ​​apenas para coleta de dados.

• Requisitos específicos do Linux:

  • Linux 4.9 ou kernel mais recente (64 bits) é necessário.
  • glibc 2.24 ou mais recente
  • GStreamer 1.10.x ou mais recente com gst-plugin-base e gst-plugin-good é necessário para captura de rosto usando câmera/webcam ou vídeo rtsp.
  • libgudev-1.0 230 ou mais recente (para uso de câmera e/ou microfone)
  • alsa-lib 1.1.6 ou mais recente (para captura de voz)
  • gcc 6.3 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos)
  • GNU Make 3.81 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos)
  • Java SE JDK 8 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos com Java)
  • Python 3.x (para desenvolvimento de aplicativos com Python)

• Requisitos específicos do Microsoft Windows:

  • Windows 7/8/10/11.
  • Microsoft .NET framework 4.5 (para uso de componentes .NET)
  • Microsoft Visual Studio 2012 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos com C++ / C# / VB .NET)
  • Java SE JDK 8 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos com Java)
  • Python 3.x (para desenvolvimento de aplicativos com Python)

• Requisitos específicos do macOS:

  • macOS (versão 10.13 ou mais recente)
  • XCode 9.3 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos)
  • GStreamer 1.10.x ou mais recente com gst-plugin-base e gst-plugin-good é necessário para captura de rosto usando câmera/webcam ou vídeo rtsp.
  • GNU Make 3.81 ou mais recente (para criar amostras e desenvolver tutoriais)
  • Java SE JDK 8 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos com Java)

• REQUISITOS DO SISTEMA PARA COMPONENTES DO LADO DO CLIENTE MEGAMATCHER PARA ANDROID

• Um smartphone ou tablet com sistema operacional Android 5.0 (API de nível 21)ou mais recente.
  • Se você tiver um dispositivo ou placa de desenvolvimento baseado em Android personalizado, entre em contato conoscopara saber se ele é compatível.
• Processador baseado em ARM de 1,5 GHz recomendadopara processar uma impressão digital, rosto, íris ou impressão de voz no tempo especificado . Processadores mais lentos também podem ser usados, mas o processamento de impressões digitais, rostos, íris e impressões de voz levará mais tempo.
• Pelo menos 1 GB de RAM livredeve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que executam identificação de 1 para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para correspondência. Consulte as especificações técnicas dos tamanhos dos gabaritos com modalidades biométricas específicas.
• Opcionalmente, dependendo das modalidades e requisitos biométricos:
  • Um leitor de impressão digital. MegaMatcher é capaz de trabalhar com vários leitores de impressão digital suportados no sistema operacional Android. Os integradores também podem usar arquivos de imagem ou receber dados de imagem de dispositivos externos, como scanners de mesa ou outras câmeras independentes.
  • Uma câmerapara captura de rosto . O MegaMatcher é capaz de trabalhar com todas as câmeras compatíveis com o sistema operacional Android. É necessária uma câmera de pelo menos 0,3 MegaPixel (640 x 480 pixels) para o algoritmo biométrico MegaMatcher. Os integradores também podem usar arquivos de imagem ou receber dados de imagem de dispositivos externos, como scanners de mesa ou câmeras independentes.
  • Um microfone. O MegaMatcher é capaz de funcionar com todos os microfones compatíveis com o sistema operacional Android. Os integradores também podem usar arquivos de áudio ou receber dados de áudio de dispositivos externos.
  • Um scanner de íris. Um projeto pode exigir a captura de imagens de íris usando alguns dispositivos portáteis:
    • MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para várias câmeras de írisno sistema operacional Android.
    • A tecnologia MegaMatcher também aceita íris para processamento adicional como imagens BMP, JPG , PNG ou WebP , portanto, quase qualquer hardware de captura de íris de terceiros pode ser usado com a tecnologia MegaMatcher se ela gerar imagens nos formatos mencionados.
    • Os integradores podem implementar o suporte do scanner de íris por conta própria ou usar o software fornecido pelos fabricantes dos scanners. Os integradores devem observar que o reconhecimento de íris mais preciso só é possível quando as imagens da íris são capturadas com câmeras de infravermelho próximo e iluminação apropriada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com razoável precisão, quando as íris são capturadas com câmeras, que são incorporadas em smartphones ou tablets, usando iluminação e foco adequados e escolhendo o ambiente adequado.
  • Conexão de rede. Um aplicativo móvel baseado em MegaMatcher pode exigir conexão de rede para ativar as licenças de componentes MegaMatcher. Consulte a lista de opções de ativação disponíveis no modelo de licenciamento para obter mais informações. Além disso, a conexão de rede pode ser necessária para aplicativos cliente/servidor .
  • Requisitos do ambiente de desenvolvimento do lado do PC:
    • Java SE JDK 8 (ou superior)
    • AndroidStudio 4.0 IDE
    • Nível da API do AndroidSDK 21+
    • Sistema de automação de compilação Gradle 6.8.2ou mais recente
    • Plug-in do Android para Gradle 4.1.2
    • Conexão com a Internet para ativar licenças de componentes do MegaMatcher

• REQUISITOS DO SISTEMA PARA COMPONENTES DO LADO DO CLIENTE MEGAMATCHER PARA IOS

• Um dos seguintes dispositivos, executando o iOS 11.0ou mais recente:
  • iPhone 5Sou iPhone mais recente.
  • iPad Airou modelos de iPad mais recentes.
• Pelo menos 1 GB de RAM livredeve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que executam identificação de 1 para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para correspondência. Consulte as especificações técnicas dos tamanhos dos gabaritos com modalidades biométricas específicas.
• Opcionalmente, dependendo das modalidades e requisitos biométricos:
  • Um leitor de impressão digital. MegaMatcher é capaz de trabalhar com vários leitores de impressão digital suportados no iOS . Os integradores também podem usar arquivos de imagem ou receber dados de imagem de dispositivos externos, como scanners de mesa ou outras câmeras independentes.
  • Uma câmerapara captura de rosto . O MegaMatcher captura imagens faciais das câmeras integradas.
  • Um microfone. Microfone embutido ou headset de qualquer smartphone ou tablet compatível com iOS. Os integradores também podem usar arquivos de áudio ou receber dados de áudio de dispositivos externos.
  • Um scanner de íris. No momento, o suporte ao scanner de íris na plataforma iOS deve ser implementado por integradores . Os integradores devem observar que o reconhecimento de íris mais preciso só é possível quando as imagens da íris são capturadas com câmeras de infravermelho próximo e iluminação apropriada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com razoável precisão, quando as íris são capturadas com câmeras, que são incorporadas em smartphones ou tablets, usando iluminação e foco adequados e escolhendo o ambiente adequado.
  • A tecnologia MegaMatcher também aceita imagensde impressão digital, rosto e íris para processamento adicional como arquivos BMP , JPG , PNG ou WebP , portanto, quase qualquer hardware de captura biométrica de terceiros pode ser usado com a tecnologia MegaMatcher se gerar imagens nos formatos mencionados.
• Conexão de rede. Um aplicativo móvel baseado em MegaMatcher pode exigir conexão de rede para ativar as licenças de componentes MegaMatcher. Consulte a lista de opções de ativação disponíveis no modelo de licenciamento para obter mais informações. Além disso, a conexão de rede pode ser necessária para aplicativos cliente/servidor .
• Requisitos do ambiente de desenvolvimento:
  • um Mac executando o macOS 10.13 ou mais recente.
  • Xcode 9.3 ou mais recente.

• REQUISITOS DO SISTEMA PARA COMPONENTES DO LADO DO CLIENTE MEGAMATCHER PARA ARM LINUX

Recomendamos entrar em contato conosco e relatar as especificações de um dispositivo de destino para descobrir se ele será adequado para executar aplicativos baseados em MegaMatcher.

Há uma lista de requisitos comuns para a plataforma ARM Linux:

• Um dispositivo com processador baseado em ARM, executando kernel Linux 3.2ou mais recente.
• Processador baseado em ARM de 1,5 GHz recomendadopara processamento de impressão digital no tempo especificado.
  • A arquitetura ARMHF( EABI 32-bit hard-float ARMv7 ) é necessária.
  • Processadores com clocks mais baixos também podem ser usados, mas o processamento de impressão digital, face, íris ou impressão de voz levará mais tempo.
• Pelo menos 1 GB de RAM livredeve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que executam identificação de 1 para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para correspondência. Consulte as especificações técnicas dos tamanhos dos gabaritos com modalidades biométricas específicas.

• Opcionalmente, dependendo das modalidades e requisitos biométricos:

  • Um scanner de impressões digitais. MegaMatcher é capaz de trabalhar com vários leitores de impressão digital suportados no ARM Linux Os integradores também podem usar arquivos de imagem ou receber dados de imagem de dispositivos externos, como scanners de mesa ou outras câmeras independentes.
  • Uma câmerapara captura de rosto . É necessária uma câmera de pelo menos 0,3 MegaPixel (640 x 480 pixels) para o algoritmo biométrico MegaMatcher. Estas câmeras são suportadas pelo MegaMatcher na plataforma ARM Linux:
    • Qualquer câmera acessível usando a interface GStreamer.
    • Qualquer câmera IPque suporte RTSP (Real Time Streaming Protocol):
      • Apenas RTP sobre UDPé suportado.
      • 264/MPEG-4 AVCou Motion JPEG deve ser usado para codificar o fluxo de vídeo.
    • Um scanner de íris. No momento, o suporte ao scanner de íris na plataforma ARM Linux deve ser implementado por integradores . Os integradores devem observar que o reconhecimento de íris mais preciso só é possível quando as imagens da íris são capturadas com câmeras de infravermelho próximo e iluminação apropriada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável, quando as íris são capturadas com câmeras comuns, usando iluminação e foco adequados e escolhendo o ambiente adequado.
    • Um Qualquer microfone compatível com o sistema operacional pode ser usado.
    • Imagens de impressão digital, face ou íris nos formatos BMP, JPG , PNG ou WebP podem ser processadas pela tecnologia MegaMatcher.
  • glibc 2.17 ou mais recente.
  • GStreamer 1.10.x ou mais recente com gst-plugin-base e gst-plugin-good é necessário para captura de rosto usando câmera/webcam ou vídeo rtsp.
  • alsa-lib 1.1.6 ou mais recente (para captura de voz)
  • libgudev-1.0 219 ou mais recente (para uso de câmera e/ou microfone)
  • Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para aplicações cliente/servidor. Além disso, a conexão de rede é necessária para usar o componente Matching Server.
  • Requisitos específicos do ambiente de desenvolvimento:
    • gcc 4.8 ou mais recente
    • GNU Make 3.81 ou mais recente
    • Java SE JDK 8 ou mais recente

• REQUISITOS DO SISTEMA PARA COMPONENTES DE EXTRAÇÃO RÁPIDA DE TEMPLATE DO LADO DO SERVIDOR

• Hardware de servidorcom pelo menos estes processadores (consulte as especificações técnicas para obter mais detalhes):
  • Processadores duplos Intel Xeon Gold 6126(2,6 GHz) para extrair um modelo de uma única impressão digital, face ou imagens de impressão palmar no tempo especificado;
  • Processador único Intel Xeon Gold 6126(2,6 GHz) para extrair modelos de imagem de íris única ou amostras de voz no tempo especificado.

Os processadores devem suportar AVX2 .

• pelo menos 8 GB de RAM livredevem estar disponíveis para o aplicativo de servidor de alto volume.
• Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para comunicação com aplicativos do lado do cliente, Matching Server ou unidade(s) Aceleradora(s) MegaMatcher.
• Requisitos específicos do Linux:
  • Linux 3.10 ou kernel mais recente é necessário.
  • glibc 2.17 ou mais recente
  • GStreamer 1.10.x ou mais recente com gst-plugin-base e gst-plugin-good (para captura de rosto usando vídeo rtsp)
• Requisitos específicos do Microsoft Windows:
  • Microsoft Windows Server 2008 / Server 2012 / Server 2016 / Server 2019, 64 bits.
  • Microsoft .NET framework 4.5 (para uso de componentes .NET)

• REQUISITOS DO SISTEMA PARA MATCHING SERVER

• PC, Mac ou servidor com CPU compatível com x86-64 (64 bits).
  • Processador Intel Core i7-8700K (3,7 GHz) ou superior é recomendado.
  • O suporte AVX2é altamente recomendado. Os processadores que não suportam AVX2 ainda executarão os algoritmos do MegaMatcher, mas em um modo que não fornecerá o desempenho especificado. A maioria dos processadores modernos oferece suporte a esse conjunto de instruções, mas verifique se um modelo de processador específico oferece suporte a ele.
• RAM livre suficientepara o código Matching Server, mecanismos correspondentes e modelos. Consulte as especificações técnicas dos tamanhos dos gabaritos com modalidades biométricas específicas.
• Mecanismo de banco de dadosou conexão com ele. Normalmente, um mecanismo de banco de dados necessário para o Matching Server está sendo executado no mesmo computador. MegaMatcher SDK contém módulos de suporte para:
  • Microsoft SQL Server (somente para plataforma Microsoft Windows);
  • PostgreSQL (Microsoft Windows e Linux);
  • MySQL (Microsoft Windows e Linux);
  • Oracle (Microsoft Windows e Linux);
  • SQLite (todas as plataformas);
  • banco de dados de memória (todas as plataformas).

A opção mais rápida é o banco de dados de memória, mas não suporta consultas relacionais, portanto, a opção recomendada é o SQLite, pois requer menos recursos do que outras opções, mas fornece funcionalidade suficiente.

• Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para a comunicação com aplicações do lado do cliente.
• Requisitos específicos do Linux:
  • Linux 3.10 ou kernel mais recente é necessário.
  • glibc 2.17 ou mais recente
• Requisitos específicos do Microsoft Windows:
  • Microsoft Windows 7/8/10/11/Servidor 2008/Servidor 2012/Servidor 2016/Servidor 2019.
• Requisitos específicos do macOS:
  • macOS (OS X 10.9 ou versão macOS mais recente)