开发者 Neurotechnology

实时 3D 人脸跟踪 SDK，用于开发娱乐应用程序（游戏、动画表情符号）中的 3D 角色面部动画运动捕捉、增强现实应用（虚拟化妆、面部动画头像映射）、面部姿势、地标、形状和表情估计和分析等应用。性别和年龄评估。眼镜，帽子，胡子和胡子检测。与其他软件（如 3D 建模软件或游戏引擎）轻松集成。适用于带摄像头或 Android 智能手机或 iPhone 的 PC 或 Mac。

自动 3D 对象模型创建 SDK。从使用普通智能手机或静止相机拍摄的一组照片进行 3D 扫描。该技术执行对象模型创建的几个步骤。首先创建点云。根据点云生成网格（线框模型）。纹理从捕获的对象曲面重新创建并应用于生成的模型，因此最终模型具有逼真的外观。SentiSculpt 允许以广泛使用的文件格式保存生成的对象模型，以便大多数 3D 图形和 CAD 应用程序可以使用该模型。SDK 包括 C、C++、C# 和可视化基本 .NET 中的编程

用于机器人和计算机视觉系统的对象识别技术和 SDK。该软件提供同步检测，识别和跟踪多个对象在实时视频。对象数量计数。利用多线程、SSSE3 支持和 64 位架构实现更高的性能。可用于 Windows 和 Linux 上大多数摄像机的应用程序开发。包括 C#、可视化基本 .NET、C/C++、Java 中的编程示例。试用所需的持续互联网连接。

支持网络摄像头的多平台人脸识别 SDK 适用于 PC 和基于 Web 的应用程序。包括一个现成的软件，用于服务器端的面匹配，用于基于 Web 的系统和其他基于网络的系统。基于可靠的人脸识别技术，匹配 440，000 张人脸/秒，能够检测人的性别和面部生命。也可以提取68个固定的面部特征点。SDK 可与 Windows、Linux 和 Mac OS X 上的大多数摄像头和网络摄像头一起使用，包括 C、C++、C#、Sun Java 2、可视基本 6

嵌入式面部识别 SDK，30 天试用。试用套件适用于使用 ARM Linux 或 Windows Mobile 驱动的手持 PC、PDA 或带内置或外部摄像头的智能手机的开发项目。包括库、C++编程示例和教程。试用期间需要恒定的互联网连接。商业 EDK 类型包括：带 ARM 开发人员库的工具包，包含源代码的工具包，用于使用基于 ARM 或其他移动或嵌入式硬件进行大规模开发。有关详细信息，请查看我们的网站或联系我们。

用于虚拟Dub的插件，用于隐藏视频中的面孔或对象。使用可配置参数自动进行人脸检测，所有检测到的面都将进行像素化。手动选择遮盖面部区域或非面部对象（徽标、汽车牌照等）。自动跟踪 - 每个检测到的面或选定的对象将在后续帧中跟踪和模糊，直到它消失。框架侧或纵横比没有一般限制，但建议至少 030 万像素用于自信人脸检测。高清视频（1280 x 720 像素）文件在酷睿 2 2.66 GHz 处理器上以 12 FPS 处理。插件试用版具有完整

使用网络摄像头和 PC 进行眼动跟踪，无需专用硬件。技术演示应用程序显示实时凝视跟踪和热图生成，用于研究单个和多个主题。相机应放置在屏幕下。SentiGaze 易于使用，因为该技术设计用于常规网络摄像头，无需专用的跟踪摄像机或将人的头部固定在刚性位置等特定硬件。专有算法用于检测拍摄视频的拍摄对象的眼睛并跟踪其移动。在任何凝视跟踪阶段不需要身体接触。简单的简短过程可校准 SentiGaze 的特定屏幕大小和与屏幕的距离，然后再进行注视跟

实时生物识别面部识别和实时视频流中的行人或车辆跟踪。在一台电脑上支持多达 10 台 IP 摄像机。提供 SDK（软件开发套件），用于将技术集成到小型和大型监控系统中。该专有技术提供多人脸检测、跟踪、人性别识别、注册和识别的自动操作。可用于执法、安检、出勤控制、访客计数、交通监控等解决方案。有些应用程序可能需要提前注册用户（如员工名单或不需要的人或犯罪嫌疑人的监视名单），而其他应用程序只是针对路过的一般公众（即检测路人是否提请注

NCheck 生物考勤是一个自动即用时间跟踪系统，具有生物识别指纹。面部和虹膜识别。可用于员工出勤控制，以在活动、俱乐部、诊所等办理登机手续。防止人为因素错误或用户欺诈。用户 GPS 日志记录（可选）、组和班次、计划。报告和数据导出到 XLS、PDF 或 CSV。网络摄像头、90 多个指纹读取器型号和 50 家制造商的 10 多个虹膜扫描仪型号支持。• 即用考勤控制自动化系统。• 指纹、面部和虹膜生物识别可防止错误或用户欺诈。• 用

支持网络摄像头的多平台人脸识别 SDK 适用于独立和基于 Web 的应用程序。基于可靠的人脸识别技术，匹配 440，000 张人脸/秒，能够检测人的性别和面部生命。也可以提取68个固定的面部特征点，并检测面部属性，如微笑，闭眼，张嘴和眼镜。SDK 可与 Windows、Linux 和 Mac OS X 上的大多数摄像头和网络摄像头以及基于 Android 的智能手机、平板电脑和其他嵌入式/移动设备一起使用。包括 C、C# 、Sun Java C+

实时生物识别面部识别和实时视频流中的行人或车辆跟踪。在一台电脑上支持多达 10 台 IP 摄像机。提供 SDK（软件开发套件），用于将技术集成到小型和大型监控系统中。该专有技术提供多人脸检测、跟踪、人性别识别、注册和识别的自动操作。可用于执法、安检、出勤控制、访客计数、交通监控等解决方案。有些应用程序可能需要提前注册用户（如员工名单或不需要的人或犯罪嫌疑人的监视名单），而其他应用程序只是针对路过的一般公众（即检测路人是否提请

30 天 SDK 试用版仅提供用于评估 Microsoft Windows 平台上的 FingerCell 技术功能，而 FIngerCell 算法设计用于基于低功耗微控制器或处理器的嵌入式设备和平台上运行，并且有或没有操作系统。SDK 试验使开发人员和集成商能够使用主要的指纹扫描仪和传感器来评估该技术。可应要求提供带预装 FingerCell 算法的示例硬件评估套件。评估期间需要恒定的互联网连接。

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适用于 PC 和基于 Web 的应用程序的多平台指纹识别 SDK。包括一个现成的软件，用于服务器端的指纹匹配，用于基于 Web 和其他基于网络的系统。服务器端软件包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite、微软 SQL Server 和 Oracle 数据库的数据库支持模块。SDK 基于可靠的 NIST MINEX 指纹识别技术，匹配速度高达 60，000 指纹/秒。在 Windows、Linux 和 Mac OS X 上

计算机控制，在网络摄像头和语音命令附近使用简单的手势。freeware 应用程序通过模拟通常使用鼠标或触摸板执行的操作来提供手势和声乐计算机控制和导航：指针移动、单击、双击、拖动和滚动。适用于微软 Windows 与常规和笔记本电脑网络摄像头。语音命令可与鼠标、触摸板、键盘或其他辅助功能选项一起与常规指针控件一起使用。残疾人也可以使用头部移动来增加无障碍环境。不需要安装。

NCheck Bio Attendance 是一个自动即用时间跟踪系统，具有生物识别指纹和面部识别功能。可用于员工出勤控制，以在活动、俱乐部、诊所等办理登机手续。防止人为因素错误或用户欺诈。员工 GPS 日志记录（可选）。用户组、班次和计划计划。XLS、PDF 或 CSV 中的报表。来自 40 多家制造商的网络摄像头和 90 多个指纹读取器型号支持。• 即用考勤控制自动化系统。• 指纹、面部和虹膜生物识别可防止错误或用户欺诈。• 用

适用于独立和基于 Web 的应用程序的多平台指纹识别 SDK。基于可靠的指纹识别技术，匹配速度高达 40，000 指纹/秒。支持来自 Windows、Android、Linux 和 Mac OS X 上 40 多家制造商的 100 多个指纹扫描仪和传感器型号。包括 C、C++、C# 、Sun Java 2、可视化基本 .NET 中的编程示例。试用需要不断的互联网连接。

眼虹膜识别算法演示应用程序为MS Windows。强大的专有虹膜识别技术可通过凝视眼睛或缩小眼睑来接受图像，并提供可靠的虹膜匹配，速度高达 600，000 光圈/秒。演示应用程序从图像文件读取虹膜图像，不需要互联网连接。

30 天 SDK 试用版仅提供用于评估 Microsoft Windows 平台上的 FingerCell 技术功能，而 FIngerCell 算法设计用于基于低功耗微控制器或处理器的嵌入式设备和平台上运行，并且有或没有操作系统。SDK 试验使开发人员和集成商能够使用主要的指纹扫描仪和传感器来评估该技术。可应要求提供带预装 FingerCell 算法的示例硬件评估套件。评估期间需要恒定的互联网连接。

MegaMatcher SDK 专为开发大型 AFIS 或多生物识别指纹、面部、语音、虹膜和掌纹识别系统而设计，适用于民用或法医应用。生物识别模板提取和匹配的多平台组件可以在与 Linux、Windows 和 Mac OS X 计算机以及 Android 设备的网络上运行。MegaMatcher 包括快速可靠的指纹、面部、虹膜和扬声器识别引擎，可独立使用或融合在一起进行多模式匹配。通过将多台计算机连接到群集，可以提高性能。支持 WSQ

指纹识别算法演示应用程序注册和识别手指从支持的扫描仪或图像文件。NIST MINEX 兼容技术。快速匹配（英特尔酷睿 i7-2600 上以 280，000 个模板/秒），可靠性在 FVC2006 和 NIST FPVTE 2003 中得到验证。平移、旋转和变形容差注册，具有图像质量确定和特征泛化。可配置的指纹模板大小（从 200 字节到 6000 字节）。该技术支持来自 40 多家制造商的 90 多种不同的指纹读取器型号。