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VERIEYE SDK 2025 REQUISITOS DO SISTEMA

Requisitos do sistema

Cada plataforma que executará aplicativos baseados no VeriEye possui requisitos específicos.
Clique na plataforma desejada para visualizar os requisitos correspondentes.

Requisitos da plataforma Microsoft Windows

  • Microsoft Windows 8 / 10 / 11.
  • Computador ou laptop com processadores compatíveis com x86-64 (64 bits) .
    • Recomenda-se um processador de 2 GHz ou superior.
    • É necessário suporte a AVX2. A maioria dos processadores modernos suporta esse conjunto de instruções, mas verifique se o modelo específico do seu processador o suporta.
    • O plugin de CPU suporta inferência em processadores Intel Xeon com Intel AVX2 e AVX-512, processadores Intel Core com Intel AVX2 e processadores Intel Atom com Intel SSE.
  • Para cenários de uso geral , recomenda-se 2 GB de RAM livre. É possível reduzir o uso de RAM para cenários específicos. Além disso, pode ser necessária RAM adicional para aplicativos que realizam identificação de um para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para comparação.
  • Leitor de íris:
    • O SDK VeriEye inclui módulos de suporte para diversos scanners de írisna plataforma Microsoft Windows.
    • É possível processar imagens da íris nos formatos BMP, JPG , PNG ou WebP; portanto, quase qualquer dispositivo de captura de íris de terceiros pode ser usado com a tecnologia VeriEye, desde que gere imagens nos formatos mencionados.
    • Os integradores também podem desenvolver plug-ins para dar suporte às suas câmeras de írisusando a estrutura de plug-ins fornecida com o Gerenciador de Dispositivos do SDK VeriEye. 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 adequada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável quando as imagens são capturadas com câmeras comuns, usando iluminação e foco adequados e escolhendo um ambiente apropriado.
  • Mecanismo de banco de dadosou conexão com ele. Os modelos do VeriEye podem ser salvos em qualquer banco de dados (incluindo arquivos) que suporte o salvamento de dados binários. O SDK estendido do VeriEye contém os seguintes módulos de suporte para o Servidor de Correspondência na plataforma Microsoft Windows:
    • Microsoft SQL Server;
    • MySQL;
    • Oráculo;
    • PostgreSQL;
  • Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para aplicações cliente/servidor. Além disso, a conexão de rede é necessária para usar o componente de servidor de correspondência (incluído no SDK estendido da VeriEye). O SDK da VeriEye não fornece criptografia de comunicação com o servidor de correspondência; portanto, os integradores devem proteger a comunicação por conta própria.
  • Microsoft .NET Framework 4.8ou mais recente (para utilização de componentes .NET).
  • Um dos seguintes ambientes de desenvolvimentopara desenvolvimento de aplicações:
    • Microsoft Visual Studio 2012 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicações em C/C++, C#, Visual Basic .Net)
    • Java SE JDK 11 ou mais recente
    • Python 3.x (recomendado apenas para fins de pesquisa, pois a funcionalidade do wrapper Python pode ser insuficiente para o desenvolvimento de aplicações prontas para produção)

Requisitos da plataforma Android

  • Um smartphone ou tablet que esteja executando o sistema operacional Android 5.0 (API nível 21)ou mais recente.
    • Se você possui um dispositivo ou placa de desenvolvimento personalizada baseada em Android, entre em contato conoscopara verificar a compatibilidade.
  • Para processar a íris dentro do tempo especificado, recomenda-se um processador ARM de 1,5 GHz. Processadores mais lentos também podem ser usados, mas o processamento da íris levará mais tempo.
  • Pelo menos 1 GB de RAM livredeve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que realizam identificação de um para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para comparação.
  • Leitor de íris:
    • O SDK VeriEye inclui módulos de suporte para diversos leitores de írisna plataforma Android.
    • É possível processar imagens da íris nos formatos BMP, JPG , PNG ou WebP; portanto, quase qualquer dispositivo de captura de íris de terceiros pode ser usado com a tecnologia VeriEye, desde que gere imagens nos formatos mencionados.
    • Os integradores também podem desenvolver plug-ins para dar suporte às suas câmeras de írisusando a estrutura de plug-ins fornecida com o Gerenciador de Dispositivos do SDK VeriEye. 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 adequada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável quando as imagens são capturadas com câmeras integradas em smartphones ou tablets, usando iluminação e foco adequados e escolhendo um ambiente apropriado.
  • Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para aplicações cliente/servidor. Além disso, a conexão de rede é necessária para usar o componente de servidor de correspondência (incluído no SDK estendido da VeriEye). O SDK da VeriEye não fornece criptografia de comunicação com o servidor de correspondência; portanto, os integradores devem proteger a comunicação por conta própria.
  • Requisitos do ambiente de desenvolvimento para PC :
    • Java SE JDK 11 (ou superior)
    • IDE Android Studio 4.0
    • Nível da API do AndroidSDK 21+
    • Sistema de automação de compilação Gradle 6.8.2ou mais recente
    • Plugin Gradle para Android 4.1.2
    • Conexão com a internet necessária para ativar as licenças dos componentes do VeriEye.

Requisitos da plataforma iOS

  • Um dos seguintes dispositivos, executando o iOS 14.0ou posterior:
    • iPhone 6s e 6s Plusou iPhone mais recente.
  • Pelo menos 1 GB de RAM livredeve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que realizam identificação de um para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para comparação.
  • Leitor de íris:
    • No momento, o suporte ao leitor 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 de infravermelho próximo e iluminação adequada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável quando as imagens são capturadas com câmeras integradas em smartphones ou tablets, utilizando iluminação e foco adequados e escolhendo um ambiente apropriado.
    • É possível processar imagens da íris nos formatos BMP, JPG , PNG ou WebP; portanto, quase qualquer dispositivo de captura de íris de terceiros pode ser usado com a tecnologia VeriEye, desde que gere imagens nos formatos mencionados.
  • Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para aplicações cliente/servidor. Além disso, a conexão de rede é necessária para usar o componente de servidor de correspondência (incluído no SDK estendido da VeriEye). O SDK da VeriEye não fornece criptografia de comunicação com o servidor de correspondência; portanto, os integradores devem proteger a comunicação por conta própria.
  • Requisitos do ambiente de desenvolvimento :
    • Um Mac com macOS Big Sur 11 ou posterior.
    • Xcode 12.5 ou mais recente.

Requisitos da plataforma macOS

  • Um Mac com macOS Big Sur 11ou posterior.
    • Recomenda-se um processador de 2 GHz ou superior.
    • Arquiteturas de processador x86-64 ( Intel) e ARM ( família Apple M1 ) são suportadas.
  • Para cenários de uso geral , recomenda-se 2 GB de RAM livre. É possível reduzir o uso de RAM para cenários específicos. Além disso, pode ser necessária RAM adicional para aplicativos que realizam identificação de um para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para comparação.
  • Leitor de íris:
    • No momento, o suporte ao leitor de íris na plataforma macOS 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 de infravermelho próximo e iluminação adequada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável quando as imagens são capturadas com câmeras comuns, utilizando iluminação e foco adequados e escolhendo um ambiente apropriado.
    • É possível processar imagens da íris nos formatos BMP, JPG , PNG ou WebP; portanto, quase qualquer dispositivo de captura de íris de terceiros pode ser usado com a tecnologia VeriEye, desde que gere imagens nos formatos mencionados.
  • Mecanismo de banco de dadosou conexão com ele. Os modelos do VeriEye podem ser salvos em qualquer banco de dados (incluindo arquivos) que suporte o salvamento de dados binários. O SDK estendido do VeriEye contém módulos de suporte a SQLite para o Servidor de Correspondência na plataforma macOS.
  • Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para aplicações cliente/servidor. Além disso, a conexão de rede é necessária para usar o componente de servidor de correspondência (incluído no SDK estendido da VeriEye). O SDK da VeriEye não fornece criptografia de comunicação com o servidor de correspondência; portanto, os integradores devem proteger a comunicação por conta própria.
  • Requisitos específicos para o desenvolvimento de aplicações:
    • Xcode 12.5 ou mais recente
    • GNU Make 3.81 ou mais recente (para compilar exemplos e tutoriais de desenvolvimento)
    • Java SE JDK 11 ou mais recente

Requisitos da plataforma Microsoft Windows em ARM

Existe uma lista de requisitos comuns para o Microsoft Windows na plataforma ARM:

  • Recomenda-se um dispositivo com processadorARM64 de 1,5 GHz para o processamento de amostras biométricas no tempo especificado.
    • É necessária a arquitetura AArch64 (ARM64).
    • Processadores com frequência de clock mais baixa também podem ser usados, mas o processamento da íris levará mais tempo.
  • Pelo menos 2 GB de RAM livredevem estar disponíveis para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que realizam identificação de um para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para comparação.
  • Um scanner de íris. No momento, o suporte para scanner de íris no Microsoft Windows em plataforma ARM64 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 de infravermelho próximo e iluminação adequada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável quando elas são capturadas com câmeras comuns, usando iluminação e foco adequados e escolhendo um ambiente apropriado.
    Imagens de íris nos formatos BMP , JPG , PNG ou WebP podem ser processadas pela tecnologia VeriEye.
  • Microsoft Windows 11
  • Microsoft .NET Framework 4.8 (para utilização de componentes .NET)
  • Microsoft Visual Studio 2012 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicações com C++ / C# / VB .NET)
  • Java SE JDK 11 ou mais recente (para desenvolvimento de aplicações com Java)
  • Python 3.x (recomendado apenas para fins de pesquisa, pois a funcionalidade do wrapper Python pode ser insuficiente para o desenvolvimento de aplicações prontas para produção)

Requisitos da plataforma Linux x86-64

  • É necessário o kernel Linux 4.19 ou mais recente.
  • Computador ou laptop com processadores compatíveis com x86-64 (64 bits) .
    • Recomenda-se um processador de 2 GHz ou superior.
    • É necessário suporte a AVX2. A maioria dos processadores modernos suporta esse conjunto de instruções, mas verifique se o modelo específico do seu processador o suporta.
    • O plugin de CPU suporta inferência em processadores Intel Xeon com Intel AVX2 e AVX-512, processadores Intel Core com Intel AVX2 e processadores Intel Atom com Intel SSE.
  • Para cenários de uso geral , recomenda-se 2 GB de RAM livre. É possível reduzir o uso de RAM para cenários específicos. Além disso, pode ser necessária RAM adicional para aplicativos que realizam identificação de um para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para comparação.
  • Leitor de íris:
    • O SDK VeriEye inclui módulos de suporte para diversos scanners de írisna plataforma Linux x86-64.
    • É possível processar imagens da íris nos formatos BMP, JPG , PNG ou WebP; portanto, quase qualquer dispositivo de captura de íris de terceiros pode ser usado com a tecnologia VeriEye, desde que gere imagens nos formatos mencionados.
    • Os integradores também podem desenvolver plug-ins para dar suporte às suas câmeras de írisusando a estrutura de plug-ins fornecida com o Gerenciador de Dispositivos do SDK VeriEye. 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 adequada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável quando as imagens são capturadas com câmeras comuns, usando iluminação e foco adequados e escolhendo um ambiente apropriado.
  • Biblioteca glibc 2.28 ou mais recente
  • Mecanismo de banco de dadosou conexão com ele. Os modelos do VeriEye podem ser salvos em qualquer banco de dados (incluindo arquivos) que suporte o salvamento de dados binários. O SDK estendido do VeriEye contém os seguintes módulos de suporte para o Servidor de Correspondência na plataforma Linux:
    • MySQL;
    • Oráculo;
    • PostgreSQL;
  • Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para aplicações cliente/servidor. Além disso, a conexão de rede é necessária para usar o componente de servidor de correspondência (incluído no SDK estendido da VeriEye). O SDK da VeriEye não fornece criptografia de comunicação com o servidor de correspondência; portanto, os integradores devem proteger a comunicação por conta própria.
  • Requisitos específicos para o desenvolvimento de aplicações:
    • gcc 8.3 ou mais recente
    • GNU Make 3.81 ou mais recente
    • Java SE JDK 11 ou mais recente
    • Python 3.x (recomendado apenas para fins de pesquisa, pois a funcionalidade do wrapper Python pode ser insuficiente para o desenvolvimento de aplicações prontas para produção)

Requisitos da plataforma Linux ARM

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

  • Um dispositivo com processador baseado em ARM, executando o kernel Linux 4.19ou mais recente.
  • Recomenda-se um processador ARM de 1,5 GHzpara processamento da íris dentro do tempo especificado.
    • É necessária a arquitetura ARMHF( EABI 32 bits hard-float ARMv7 ).
    • Processadores com frequência de clock mais baixa também podem ser usados, mas o processamento da íris levará mais tempo.
  • Pelo menos 1 GB de RAM livredeve estar disponível para o aplicativo. RAM adicional é necessária para aplicativos que realizam identificação de um para muitos, pois todos os modelos biométricos precisam ser armazenados na RAM para comparação.
  • Leitor de íris:
    • Atualmente, o suporte para leitura de íris em plataformas ARM Linux 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 de infravermelho próximo e iluminação adequada. No entanto, ainda é possível reconhecer íris com precisão razoável quando as imagens são capturadas com câmeras comuns, utilizando iluminação e foco adequados e escolhendo um ambiente apropriado.
    • É possível processar imagens da íris nos formatos BMP, JPG , PNG ou WebP; portanto, quase qualquer dispositivo de captura de íris de terceiros pode ser usado com a tecnologia VeriEye, desde que gere imagens nos formatos mencionados.
  • glibc 2.28 ou mais recente.
  • Conexão de rede/LAN (TCP/IP)para aplicações cliente/servidor. Além disso, a conexão de rede é necessária para usar o componente de servidor de correspondência (incluído no SDK estendido da VeriEye). O SDK da VeriEye não fornece criptografia de comunicação com o servidor de correspondência; portanto, os integradores devem proteger a comunicação por conta própria.
  • 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