MEGAMATCHER SDK 2025.1

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

Existem requisitos específicos para executar componentes específicos em plataformas específicas.
Clique em componentes específicos para visualizar os requisitos correspondentes.

Requisitos do sistema para componentes do lado do cliente MegaMatcher para PC ou Mac

• Específico para PC:
  • Processadores x86-64 (64 bits) são necessários.
  • É necessário suporte ao A maioria dos processadores modernos suporta esse conjunto de instruções, mas verifique se um modelo de processador específico o suporta.
  • O plugin CPU suporta inferência no 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 uma única impressão digital, rosto, íris ou gravação de impressão de voz usando o processador Intel Core i7-8700K rodando a 3,7 GHz. Consulte asespecificações técnicas para obter mais detalhes.
  • São necessários 4 segundos para criar um modelo a partir de uma imagem de impressão completa da palma da mão 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 uma única impressão digital, rosto, íris ou gravação de impressão de voz usando o processador Intel Core i7-8700K rodando a 3,7 GHz. Consulte asespecificações técnicas para obter mais detalhes.
  • São necessários 4 segundos para criar um modelo a partir de uma imagem de impressão completa da palma da mão 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:
  • Umscanner de impressão digital. O MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para mais de 120 modelos de scanners de impressão digital nas plataformas Microsoft Windows, Linux e
  • Umawebcam ou câmera IP ou qualquer outra câmera (tamanho de quadro recomendado: 640 x 480 pixels) para capturar imagens faciais. O 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. Câmeras, que podem operar no espectro infravermelho próximo, também podem ser usadas para captura de imagem. Qualquer outra webcam ou câmera deve fornecer interfaces DirectShow, Windows Media ou Media Foundation para plataforma Windows, interface GStreamer para plataformas Linux e Mac.
  • Umacâmera de íris (tamanho de imagem recomendado: 640 x 480 pixels) para captura de imagem de íris. O MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para várias câmeras de íris.
  • Ummicrofone. Qualquer microfone que seja suportado pelo sistema operacional pode ser usado.
  • Umscanner de impressão de palma.
  • Umscanner de mesa para impressão digital ou dados de impressão digital de palma pode ser usado a partir de papel pode ser usado. Scanners certificados pelo FBI de 500 ppi ou 1000 ppi são recomendados. O MegaMatcher SDK inclui uma amostra de programação, que mostra como usar um scanner de mesa na plataforma Microsoft Windows.
  • Umbloco de assinatura. Os resultados capturados são fornecidos como imagem vetorial ou bitmap, dependendo dos formatos suportados. O MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para esses modelos de pad de assinatura:
    • Dermalog LF10
    • SignoTec Sigma
    • Wacom STU-300, STU-430, STU-540
  • Os integradores também podem escreverplug-ins para suportar seus dispositivos de captura biométrica usando a estrutura de plug-in fornecida com o Gerenciador de Dispositivos do MegaMatcher SDK.
• Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para comunicação com a(s) unidade(s) de Servidor Correspondente ou MegaMatcher Accelerator. Os componentes do lado do cliente MegaMatcher podem ser usados sem rede se forem usados apenas para coleta de dados.

Requisitos específicos do Linux:

• Linux 4.19 ou kernel mais recente (64 bits) é necessário.
• glibc 2,28 ou mais recente
• GStreamer 1.14.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-1.0 232 ou mais recente (para uso de câmera e/ou microfone)
• alsa-lib 1.1.8 ou mais recente (para captura de voz)
• gcc 8.3 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos)
• GNU Make 3.81 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos)
• Java SE JDK 11 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos com Java)
• Python 3.x (recomendado apenas para fins de pesquisa, pois a funcionalidade do wrapper Python pode ser insuficiente para o desenvolvimento de aplicativos prontos para produção)

• Requisitos específicos do Microsoft Windows:
  • Microsoft Windows 8/10/11.
  • Microsoft. Estrutura NET 4.8 (para . Uso de componentes NET)
  • Microsoft Visual Studio 2012 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos com C++ / C# / VB. REDE)
  • Java SE JDK 11 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos com Java)
  • Python 3.x (recomendado apenas para fins de pesquisa, pois a funcionalidade do wrapper Python pode ser insuficiente para o desenvolvimento de aplicativos prontos para produção)

• Requisitos específicos do macOS:
  • macOS Big Sur 11 ou mais recente
  • XCode 12.5 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicativos)
  • GStreamer 1.14.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 construir amostras e desenvolvimento de tutoriais)
  • Java SE JDK 11 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 que está executando o sistema operacional Android 5.0 (API nível 21) ou mais recente.
  • Se você tiver um dispositivo ou placa de desenvolvimento baseado em Android personalizado, entre em contato conosco para descobrir se ele é suportado.
• Processador de 1,5 GHz baseado em ARM recomendado para 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 livre deve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que realizam identificação de 1 para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para correspondência. Veja as especificações técnicas para os tamanhos dos modelos com modalidades biométricas específicas.
• Opcionalmente, dependendo das modalidades e requisitos biométricos:
  • Um leitor de impressões digitais. O MegaMatcher é capaz de trabalhar com vários leitores de impressões digitais suportados no sistema operacional Android. Os integradores também podem usar arquivos de imagem ou receber dados de imagem de dispositivos externos, como scanners de plataforma ou outras câmeras independentes.
  • Uma câmera para captura de impressão digital sem contato. O MegaMatcher aceita imagens de quatro dedos que geralmente são capturadas com a câmera integrada de um smartphone ou outra câmera suportada pelo sistema operacional Android. A câmera deve suportar foco automático e ter pelo menos 4 MegaPixels de resolução.
  • Uma câmera para captura de rosto. O MegaMatcher é capaz de trabalhar com todas as câmeras suportadas pelo sistema operacional Android. Pelo menos 0,3 MegaPixel (640 x 480 pixels) são necessárias 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 autônomas.
  • Um microfone. O MegaMatcher é capaz de trabalhar com todos os microfones suportados pelo 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 da íris usando alguns dispositivos portáteis:
    • O MegaMatcher SDK inclui módulos de suporte para várias câmeras de íris no sistema operacional Android.
    • A tecnologia MegaMatcher também aceita íris para processamento posterior 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 gerar imagem nos formatos mencionados.
    • Os integradores podem implementar o suporte do scanner de íris por conta própria ou usar o software fornecido pelos fabricantes de scanners. Os integradores devem observar que o reconhecimento de íris mais preciso só é possível quando as imagens da íris são capturadas com câmeras infravermelhas próximas e iluminação apropriada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável, quando as íris são capturadas com câmeras, que são construídas em smartphones ou tablets, usando iluminação e foco adequados e escolhendo o ambiente adequado.
  • Conexão de rede. Um aplicativo móvel baseado no MegaMatcher pode exigir uma conexão de rede para ativar as licenças do componente 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 11 (ou superior)
    • AndroidStudio 4.0 IDE
    • Nível de API AndroidSDK 21+
    • Grade 6.8.2 sistema de automação de construção ou mais recente
    • Plugin Android Gradle 4.1.2
    • Conexão com a Internet para ativar as licenças de componentes MegaMatcher

Requisitos do sistema para componentes do lado do cliente MegaMatcher para iOS

• Um dos seguintes dispositivos, executando o iOS 14.0 ou mais recente:
  • iPhone 6s e 6s Plus ou iPhone mais recente.
• Pelo menos 1 GB de RAM livre deve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que realizam identificação de 1 para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para correspondência. Veja as especificações técnicas para os tamanhos dos modelos com modalidades biométricas específicas.
• Opcionalmente, dependendo das modalidades e requisitos biométricos:
  • Um leitor de impressões digitais. O 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 plataforma ou outras câmeras independentes.
  • Uma câmera para captura de impressão digital sem contato. O MegaMatcher aceita imagens de tapa de quatro dedos que foram capturadas com as câmeras integradas.
  • Uma câmera para captura de rosto. O MegaMatcher captura imagens faciais das câmeras integradas.
  • Um microfone. Microfone integrado ou fone de ouvido de qualquer smartphone ou tablet que seja compatível com o 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 pelos integradores. Os integradores devem observar que o reconhecimento de íris mais preciso só é possível quando as imagens da íris são capturadas com câmeras infravermelhas próximas e iluminação apropriada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável, quando as íris são capturadas com câmeras, que são construídas em smartphones ou tablets, usando iluminação e foco adequados e escolhendo o ambiente adequado.
  • A tecnologia MegaMatcher também aceita imagens de impressão digital, rosto e íris para processamento posterior 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 no MegaMatcher pode exigir uma conexão de rede para ativar as licenças do componente 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 Big Sur 11 ou mais recente.
  • Xcode 12.5 ou mais recente.

Requisitos do sistema para componentes do lado do cliente MegaMatcher para Linux ARM

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 Linux ARM:

• Um dispositivo com processador baseado em ARM, executando o kernel Linux 4.19 ou mais recente.
• Processador de 1,5 GHz baseado em ARM recomendado para processamento de impressões digitais no tempo especificado.
  • A arquitetura ARMHF (EABI 32-bit hard-float ARMv7) é necessária.
  • Processadores de taxa de clock mais baixas também podem ser usados, mas o processamento de impressão digital, rosto, íris ou impressão de voz levará mais tempo.
• Pelo menos 1 GB de RAM livre deve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que realizam identificação de 1 para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para correspondência. Veja as especificações técnicaspara os tamanhos dos modelos com modalidades biométricas específicas.
• Opcionalmente, dependendo das modalidades e requisitos biométricos:
  • Um scanner de impressão digital. O 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 plataforma ou outras câmeras independentes.
  • Uma câmera para captura de rosto. Pelo menos 0,3 MegaPixel (640 x 480 pixels) são necessárias para o algoritmo biométrico MegaMatcher. Essas câmeras são suportadas pelo MegaMatcher na plataforma ARM Linux:
    • Qualquer câmera que seja acessível usando a interface GStreamer.
    • Qualquer câmera IP, que suporte RTSP (Real Time Streaming Protocol):
      • Somente RTP sobre UDP é suportado.
      • 264/MPEG-4 AVC ou Motion JPEG devem ser usados 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 infravermelhas próximas 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 que seja suportado pelo sistema operacional pode ser usado.
    • Imagens de impressão digital, rosto ou íris nos formatos BMP, JPG, PNG ou WebP podem ser processadas pela tecnologia MegaMatcher.
  • glibc 2.28 ou mais recente.
  • GStreamer 1.14.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 1.1.8 ou mais recente (para captura de voz)
  • libgudev-1.0 232 ou mais recente (para uso de câmera e/ou microfone)
  • Conexão de rede/LAN (TCP/IP) para aplicativos cliente/servidor. Além disso, a conexão de rede é necessária para usar o componente Matching Server.
  • Requisitos específicos do ambiente de desenvolvimento:
    • gcc 8.3 ou mais recente
    • GNU Make 3.81 ou mais recente
    • Java SE JDK 11 ou mais recente

Requisitos do sistema para componentes de extração de modelo rápido do lado do servidor

• Hardware de servidor com pelo menos esses processadores (veja as especificações técnicaspara mais detalhes):
  • Processadores duplos Intel Xeon Gold 6416H (2,2 GHz) para extrair um modelo de imagens de impressão digital, rosto ou palma única no tempo especificado;
  • Processador único Intel Xeon Gold 6416H (2,2 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 livre devem estar disponíveis para o aplicativo de servidor de alto volume.
• Conexão de rede/LAN (TCP/IP) para comunicação com aplicativos do lado do cliente, servidor correspondente ou unidade(s) MegaMatcher Accelerator.
• Requisitos específicos do Linux:
  • O kernel Linux 4.19 ou mais recente é necessário.
  • glibc 2,28 ou mais recente
  • GStreamer 1.14.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 2016 ou mais recente, 64 bits.
  • Estrutura NET 4.8 (para . Uso de componentes NET)

Requisitos do sistema para o servidor correspondente

• PC, Mac ou servidor com CPU compatível com x86-64 (64 bits).
  • O processador Intel Core i7-8700K (3,7 GHz) ou melhor é recomendado.
  • É necessário suporte ao A maioria dos processadores modernos suporta esse conjunto de instruções, mas verifique se um modelo de processador específico o suporta.
• RAM livre suficiente para o código do Servidor Correspondente, mecanismos e modelos correspondentes. Veja as especificações técnicaspara os tamanhos dos modelos com modalidades biométricas específicas.
• Mecanismo de banco de dados ou conexão com ele. Normalmente, um mecanismo de banco de dados necessário para o servidor de correspondência está sendo executado no mesmo computador. O MegaMatcher SDK contém módulos de suporte para:
  • Microsoft SQL Server (somente para a 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 comunicação com aplicativos do lado do cliente.
• Requisitos específicos do Linux:
  • O kernel Linux 4.19 ou mais recente é necessário.
  • glibc 2,28 ou mais recente
• Requisitos específicos do Microsoft Windows:
  • Microsoft Windows 8 / 10 / 11, ou Server 2016 (ou mais recente).
• Requisitos específicos do macOS:
  • macOS Big Sur 11 ou mais recente