La Empresa. 35 años de experiencia Tecnologías garantizadas Clientes en más de 100 países Soporte gratuito e ilimitado

Transcripción

1

2 La Empresa 35 años de experiencia Tecnologías garantizadas Clientes en más de 100 países Soporte gratuito e ilimitado GoIT Chile, Ltda., es un proveedor de algoritmos biométricos de identificación de alta precisión para huellas dactilares, iris, rostros, voz, palma de la mano y tecnología de reconocimiento de objetos así como productos para el desarrollo de software. Más de 2,500 integradores de sistemas, compañías de seguridad y fabricantes de hardware integran nuestros algoritmos en sus productos. Con millones de clientes finales alrededor del mundo, nuestros productos se utilizan tanto en aplicaciones civiles como forenses, incluyendo pasos fronterizos, investigaciones criminales, sistemas electorales, comprobación y verificación de duplicados, emisión de pasaportes y otros proyectos de escala nacional. A partir de años de investigación académica en los campos de la neuroinformática, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, GoIT nace en Venezuela en el año 1982 como Ábaco y luego en Chile en el año 2010 para dar continuidad a la expansión comercial de Ábaco, liberando el primer sistema de identificación dactilar en Desde entonces, se han liberado más de 80 productos y actualizaciones de versiones para identificación y verificación de objetos e identidad personal. Nuestros algoritmos de identificación han ganado consistentemente los más altos honores en algunas de las más rigurosas competencias de la industria, incluyendo la Evaluación de Fabricantes de Tecnología Dactilar del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) (FpVTE) y las Competencias de Verificación de Huellas (FVC). También realizamos investigación y desarrollo en los campos de inteligencia artificial y robótica autónoma móvil. Ponemos a su disposición un Kit de desarrollo de robótica listo para usar, visión computarizada, tecnología de reconocimiento de objetos y SDK para diversas aplicaciones.

3 Premios Tecnológicos Evaluación IREX. En 2013 nuestro algoritmo de reconocimiento de iris fue seleccionado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) como uno de los más rápidos, confiables y precisos entre todos los concursantes. La cuarta etapa del NIST Iris Exchange (IREX) evaluó 66 algoritmos y versiones de 12 compañías. La precisión de nuestro algoritmo de comparación de iris figuró en los primeros 4 lugares. Además, fue el segundo más rápido y proporcionó una precisión de reconocimiento 6 veces mayor que el competidor más rápido. Además obtuvimos resultados similares en las primeras evaluaciones IREX durante 2009 y Certificación WSQ 3.1. En 2011 el FBI certificó nuestra implementación del soporte de formato de imagen WSQ. Compatibilidad MINEX. En 2007 la tecnología dactilar MegaMatcher SDK fue reconocida por NIST como totalmente compatible con MINEX. Esta característica del reconocimiento permite utilizar MegaMatcher en aplicaciones del Programa para Identificación Personal (PIV). La tecnología dactilar MegaMatcher también se utiliza en VeriFinger SDK. Competencia de Verificación de Huellas FVC2006. Conseguimos la más alta posición utilizando el punto de referencia más realista para aplicaciones biométricas de la vida real, Cero FMR en promedio También ganamos 4 medallas de oro, dos de plata y dos de bronce en la Categoría Abierta FVC2006, y obtuvimos el segundo lugar en la Categoría Light FVC2006, según referencia Promedio Cero FMR, ganando una medalla de oro y 4 de bronce en esta categoría. La competencia fue organizada por el Laboratorio de Sistemas Biométricos (Universidad de Bolonia), EL Laboratorio de Reconocimiento de Patrones y Procesamiento de Imágenes (Universidad del Estado de Michigan) y el Centro de Pruebas Biométricas (Universidad del Estado de San José). También mostramos uno de los mejores resultados de precisión en las competencias anteriores: FVC2000, FVC2002 and FVC2004. FpVTE 2003 La Evaluación de Proveedores de Tecnología Dactilar. Nuestro algoritmo alcanzó uno de los mejores resultados de confiabilidad es las pruebas de Mediana Escala entre los participantes de FpVTE La evaluación fue conducida por NIST en nombre de la División de Gestión de Justicia (JMD) del Departamento de Justicia de los Estados Unidos. Los resultados mostrados en NIST FpVTE 2003 no constituyen endoso de ningún sistema gubernamental en particular.

4 MegaMatcher SDK Probado en proyectos de escala nacional, incluida la emisión de pasaportes y la comprobación de identidad de electores. Identificación AFIS y multibiométrica de gran escala Algoritmo compatible con NIST MINEX Multi-biométrico: huellas, rostros, patrones de voz, iris y palma de la mano. Multiplataforma: Microsoft Windows, Android, Linux y Mac OS X. Arquitectura de Clúster Escalable. Soporte de estándares biométricos ANSI e ISO Las huellas, iris y rostros pueden ser comparados en tarjetas inteligentes utilizando MegaMatcher On Card. La tecnología MegaMatcher está diseñada para desarrolladores de sistemas AFIS y multibiométricos de gran escala. La tecnología garantiza alta confiabilidad y velocidad de identificación biométrica incluso al utilizar grandes bases de datos. MegaMatcher está disponible como Kit de Desarrollo de Software que permite crear productos de gran escala simples o multibiométricos para identificación de huellas, rostros, voz, iris y palma de la mano sobre plataformas Microsoft Windows, Linux, Mac OS X y Android. Los ejemplos más prominentes de integración de MegaMatcher SDK son: Proyecto de Registro de Votantes en Bangladesh registró más de 80 millones de ciudadanos utilizando tecnología biométrica de huellas y rostros. Solución AFIS Criminal para India fue instalada en los departamentos de policía de siete estados de la India y el Instituto Nacional de Criminología y Ciencias Forenses de la India. Sistema de Emisión de Pasaportes de Indonesia con un componente centralizado de comparación biométrica basado en la tecnología MegaMatcher. Sistema Nacional de Pasaportes de El Salvador El sistema nacional multibiométrico de pasaportes e inmigración de El Salvador está basado en la tecnología multibiométrica de MegaMatcher. Sistema Biométrico de Pasaportes e Identificación de Bosnia y Herzegovina está basado en la tecnología MegaMatcher. El Sistema de Control Fronterizo de los Aeropuertos Españoles utiliza MegaMatcher para la identificación multibiométrica de huellas y rostros. MegaMatcher SDK está disponible a un precio competitivo con opciones de licenciamiento flexibles y soporte técnico gratuito.

5 Están disponibles las siguientes versiones de MegaMatcher SDK: MegaMatcher Standard SDK para desarrollar un producto de identificación basado en multibiometría huellas-rostros-voz-iris de arquitectura cliente/servidor. Este SDK es apropiado para sistemas basados en redes LAN y WEB con bases de datos que van desde varios miles hasta algunos millones de registros. El SDK incluye un software servidor listo-para-usar y un conjunto de componentes para desarrollar aplicaciones cliente sobre Microsoft Windows, Android, Linux y Mac OS X. Además se pueden adquirir una o más unidades o licencias de instalación MegaMatcher Accelerator para crear sistemas de alto rendimiento que comparen cientos de millones de huellas y/o iris por segundo. MegaMatcher Extended SDK para desarrollar productos de identificación AFIS o multibiométricos de gran escala basados en redes. El software de clúster escalable, tolerante a fallas permite ejecutar comparaciones rápidas en paralelo, procesar un alto número de peticiones de identificación y manipular bases de datos de tamaño prácticamente ilimitado. El SDK incluye todos los componentes de MegaMatcher Standard SDK, un software clúster listo-para-usar y el software MegaMatcher Accelerator. Este SDK además permite desarrollar sistemas basados en redes LAN y basados en Web. Especificaciones técnicas de los motores biométricos de MegaMatcher 5.0 SDK (1) Huellas Rostros Iris Voz (2) Resolución mínima de la imagen o tamaño 500 ppi 640 x 480 pixeles 640 x 480 pixeles - Tiempo de extracción de la plantilla en un PC (3) (segundos) Tiempo de extracción de la plantilla en un servidor (4) (segundos) Tamaño de la plantilla (kilobytes) Velocidad de comparación de plantillas (3) (plantillas por segundo) 200, , ,000 8,000 (1) Aquí una plantilla contiene un registro biométrico (huella, rostro, voz o iris respectivamente). MegaMatcher SDK permite almacenar múltiples registros biométricos (huellas, rostros, voces e iris) en una misma plantilla. (2) Las especificaciones del motor de voz corresponden a muestras de 5 segundos de duración. (3) PC con procesador de al menos Intel Core i7-4771, ejecutándose a 3.5 GHz. Pueden conectarse múltiples PC a un clúster para una comparación más rápida. (4) Hardware Servidor con procesadores Dual Intel Xeon E5-2680V2 ejecutándose a 2.8 GHz. Puede descargar desde nuestro sitio web una versión TRIAL de MegaMatcher SDK y el catálogo del producto.

6 MegaMatcher Accelerator Solución para sistemas AFIS o multibiométricos de gran escala Listo para usar Comparación rápida Soporte para múltiples modalidades Arquitectura escalable Soporte de estándares ISO & ANSI Apropiado para búsqueda de duplicados MegaMatcher Accelerator 7.0 es una solución hardware/software que proporciona alta velocidad, y alto volumen de identificación biométrica para proyectos de escala nacional. La versión Extended está diseñada para ejecutarse en un hardware servidor y realizar una comparación rápida de plantillas biométricas en un sistema AFIS o multi-modal de gran escala. La versión Standard y la Edición de Desarrollo están diseñadas para ejecutarse en un PC tradicional. Todas las versiones requieren una configuración mínima y aceptan peticiones desde el software cliente vía red privada o Internet. Los ejemplos más destacables de integraciones con MegaMatcher Accelerator son: Sistema Electoral Venezolano; demostró su velocidad y precisión con datos biométricos de casi 18 millones de personas registradas durante las elecciones presidenciales de Venezuela en el año Sistema de Inscripción Multibiométrica de México implementado para la identificación de altos volúmenes de iris, rostros y huellas dactilares, pretende registrar 5 millones de contribuyentes al fisco para finales del año Sistema Biométrico de Registro de Votantes de Sierra Leona es una solución multibiométrica para la inscripción fidedigna de todos los electores elegibles realizando búsquedas de duplicados o doble identidad dentro de la base de datos y proporcionando listas electorales impresas y tarjetas de votantes personalizadas. MegaMatcher Accelerator se puede utilizar en un sistema biométrico que contenga plantillas con cualquier número de registros de huellas dactilares, rostros, iris y/o patrones de voz. La tecnología proporciona suficiente velocidad para entregar una respuesta bastante rápida dentro de sistemas de escala nacional, así como ejecutar búsquedas de duplicados en espacios de tiempo convenientes. La arquitectura escalable permite combinar varias unidades MegaMatcher Accelerator en procesos que trabajen con bases de datos muy grandes.

7 El software MegaMatcher Accelerator 7.0 Extended está diseñado para ejecutarse en un hardware servidor con procesador dual Xeon y 128 GB de memoria RAM. Cada unidad MegaMatcher Accelerator 7.0 Extended puede almacenar 40,000,000 de huellas dactilares o 50,000,000 de iris o 10,000,000 de rostros. El software MegaMatcher Accelerator 7.0 Standard y Development Edition están pensados para ejecutarse en un PC con procesador Intel Core i7 y 16 GB de RAM. Cada PC con MegaMatcher Accelerator 7.0 Standard o Development Edition puede almacenar 4,000,000 de huellas o 5,000,000 de iris o 1,000,000 de rostros. Se pueden combinar múltiples unidades MegaMatcher Accelerator para alcanzar una mayor productividad utilizando el software de clúster incluido. Las unidades o licencias de MegaMatcher Accelerator 7.0 Extended y las licencias MegaMatcher Accelerator 7.0 Standard pueden ser adquiridas por clientes nuevos y existentes de MegaMatcher Extended SDK. La siguiente tabla muestra el comportamiento de los motores de comparación rápida de huellas, iris y rostros de MegaMatcher Accelerator 7.0 Velocidad de comparación de una unidad MegaMatcher Accelerator 7.0 (plantillas por segundo) MegaMatcher Accelerator 7.0 Extended MegaMatcher Accelerator 7.0 Standard Una plantilla contiene: Velocidad maximizada Configuración predeterminada Precisión maximizada Velocidad maximizada Configuración predeterminada Precisión maximizada 1 registro dactilar 100,000,000 84,000,000 15,000,000 35,000,000 27,000,000 3,500,000 2 registros dactilares 55,000,000 42,000,000 6,000,000 18,000,000 13,000,000 1,600,000 4 registros dactilares 27,000,000 21,000,000 2,600,000 8,000,000 6,000, ,000 8 registros dactilares 13,000,000 11,000,000 1,600,000 4,000,000 3,000, , registros dactilares 10,500,000 9,000,000 1,500,000 3,500,000 2,500, ,000 1 registro facial 100,000,000 35,000,000 1 registro de iris 200,000,000 70,000,000 2 registros de iris 100,000,000 35,000,000 La versión de Evaluación por 30 días de MegaMatcher Accelerator 7.0 está disponible para su descarga..

8 MegaMatcher On Card SDK Multibiometría para tarjetas inteligentes Precisión de verificación similar al PC Modos de verificación configurables Soporte Multibiométrico Seguridad y privacidad Soporte de estándares ISO/IEC Fácil integración Multiplataforma MegaMatcher On Card SDK ofrece tecnología de comparación en tarjetas que almacena la plantilla de huella, iris y rostro de una persona, dentro de una tarjeta inteligente y en lugar de comparar la información biométrica en el procesador de un PC, realiza la comparación de plantillas en un microprocesador integrado en la tarjeta. Este método garantiza que la información biométrica personal no se transfiere a un computador externo como se haría en un sistema tradicional de plantillas en tarjeta. El SDK MegaMatcher On Card ha sido desarrollado utilizando un conjunto de estándares ISO/IEC para permitir la interoperabilidad con un fácil integración a sistemas biométricos existentes basados en tarjetas inteligentes. El algoritmo MegaMatcher On Card está basado en la tecnología multibiométrica de MegaMatcher y proporciona un número de ventajas sobre un sistema estándar de identificación de huellas/rostros/iris o productos similares para tarjetas inteligentes, incluyendo: Precisión. MegaMatcher On Card entrega el mismo nivel de precisión de un sistema AFIS en un proceso de verificación utilizando el formato de plantillas de minucias ISO/IEC CompactSize junto con la seguridad de almacenar las plantillas biométricas y el algoritmo de comparación en una misma tarjeta. La precisión de las modalidades de verificación en tarjeta de rostros e iris, es similar a las tasas de precisión de la comparación de plantillas de formato compacto del sistema multibiométrico de gran escala MegaMatcher SDK. Configurabilidad. El Algoritmo dactilar de MegaMatcher On Card posee diferentes configuraciones de desempeño que se pueden escoger de acuerdo al escenario operativo, los requisitos de precisión en la comparación, la velocidad de la plataforma de la tarjeta y las limitaciones de la memoria. Multibiometría. Los motores de comparación de iris y rostros pueden ser usados como un factor adicional o alternativo de autenticación que mejora la verificación de huellas dactilares. Las plantillas de huellas, iris y rostros se pueden almacenar en una misma tarjeta junto con los algoritmos de comparación correspondientes.

9 MegaMatcher On Card SDK proporciona un sinnúmero de ventajas sobre un sistema de identificación estándar de huellas, iris y rostros o productos similares para tarjetas inteligentes, incluyendo: Fácil integración. Implementar el sistema no requiere de grandes cambios sobre la infraestructura existente, ya que MegaMatcher On Card se ha desarrollado utilizando un conjunto de estándares ISO/IEC (7816-3, , , y ) para posibilitar la interoperabilidad y una fácil integración en sistemas existentes, biométricos y/o de tarjetas inteligentes. Soporta diferentes plataformas de tarjetas. MegaMatcher On Card puede ser integrado en diferentes etapas del ciclo de vida de la tarjeta para varias plataformas del mercado. La librería de post-emisión otorga la posibilidad de integrar rápidamente la comparación en tarjetas dentro de proyectos en los que el tiempo es crítico. Por otro lado, la posibilidad de almacenar el código directamente en la ROM y nuestra alianza con diversos los proveedores, ofrece una solución MatchOnCard más rápida y la posibilidad de mantener más EEPROM disponible para aplicaciones post-emisión. Seguridad y privacidad. La verificación biométrica puede reemplazar o ser combinada con técnicas de autenticación menos seguras (como el PIN) para conseguir una seguridad más alta. La plantilla original permanece en la smartcard, proporcionando protección contra el mal uso de la información o sistemas de escaneo fraudulentos. Requisitos de memoria para los motores de verificación biométrica de MegaMatcher On Card 3.3 Tamaño del código RAM necesaria (3) Tamaño de la plantilla Motor de verificación dactilar (1) kilobytes 960-2,200 bytes 600-2,100 bytes Motor de verificación dactilar (2) menos de 13.3 kilobytes menos de 600 bytes menos de 1 kilobyte Motor de verificación facial (2) menos de 4.4 kilobytes menos de 16 bytes menos de 2.7 kilobytes Motor de verificación de iris (2) menos de 8.3 kilobytes menos de 700 bytes menos de 1.1 kilobytes Motor de verificación Tri-modal (2) menos de 22 kilobytes menos de 800 bytes Vea las modalidades específicas anteriores (1) Integración de Nivel Nativo (configurado para máxima precisión) (2) Librerías Java Card post-emisión (configurado para máxima velocidad) (3) Las librerías Java Card post-emisión utilizan RAM nivel Java para las rutinas internas del motor de comparación. Las integraciones de nivel nativo utilizan temporalmente RAM disponible mientras se ejecutan las rutinas internas, por lo tanto no consumen RAM estática a nivel Java. La velocidad de comparación de plantillas depende de las capacidades del micro controlador y el sistema operativo del modelo específico de tarjeta inteligente. El catálogo del producto MegaMatcher On Card SDK está disponible para su descarga en nuestro sitio Web.

10 VeriLook SDK Más de un millón de implementaciones a nivel mundial. Identificación de rostros para aplicaciones Web o standalone Detección de rostro vivo Compatibilidad con Webcam Clasificación de género Reconocimiento de emociones Sonrisa, boca abierta, ojos cerrados, detección de anteojos. Numerosos ejemplos de programación Multiplataforma: Microsoft Windows, Android, Linux y Mac OS X Opcionalmente disponible SDK para Video Vigilancia. La tecnología de identificación facial VeriLook está diseñada para desarrolladores e integradores de sistemas biométricos. La tecnología garantiza desempeño y confiabilidad con detección de rostro vivo, reconocimiento de rostros múltiple y simultáneo y comparación en modos 1:1 y 1:N. VeriLook está disponible como SDK que permite desarrollar soluciones standalone y Web para las plataformas Microsoft Windows, Android, Linux y Mac OS X. VeriLook implementa una avanzada localización de rostros, captura y comparación utilizando algoritmos robustos de procesamiento digital de imágenes: Detección de múltiples rostros en una sola imagen. Procesamiento simultáneo de múltiples rostros. Opcionalmente se puede determinar el género de cada persona. Opcionalmente se puede detectar sonrisa, boca abierta, ojos cerrados, lentes de sol y transparentes, así como las expresiones faciales. La detección de rostro vivo evita fraudes al sistema colocando una fotografía frente a la cámara. Detección de la calidad de imagen facial. La tolerancia a posturas del rostro permite ±180 grados de giro de la cabeza, ±15 grados de inclinación frontal y ±45 grados inclinación lateral. Se pueden almacenar múltiples muestras de un mismo rostro en una sola plantilla biométrica. Capacidad de identificación. Plantilla de tamaño compacto.

11 VeriLook SDK está disponible en las siguientes versiones: VeriLook Standard SDK diseñado para desarrollo de aplicaciones para PC, o móviles Android. Incluye licencias de componentes Face Matcher y Extractor, ejemplos de programación, tutoriales y documentación del software. El SDK permite desarrollar aplicaciones biométricas para los sistemas operativos Microsoft Windows, Linux, Mac OS X o Android. VeriLook Extended SDK diseñado para la creación de aplicaciones biométricas para ambiente Web y de redes. Incluye todas las características y componentes de la versión Standard. Adicionalmente, el SDK contiene licencias de componente Face Client para PC y dispositivos Android, aplicaciones cliente de ejemplo, tutoriales y un servidor de comparación listo para usar. Especificaciones técnicas del algoritmo VeriLook 5.5 (para un PC con procesador Intel Core 2 Q9400 a 2.67 GHz) Tamaño de imagen mínimo recomendado 640 x 480 píxeles Tamaño mínimo de la imagen del rostro 50 píxeles o más entre los ojos Tiempo de extracción de una plantilla simple 0.6 segundos Velocidad de comparación 40,000 rostros por segundo Tamaño de la plantilla (configurable) kilobytes Tamaño máximo de la base de datos Limitado por la cantidad de RAM disponible Las aplicaciones DEMO del algoritmo VeriLook, la versión de evaluación del SDK válida por 30 días y el catálogo del producto están disponibles en nuestro sitio web para ser descargados.

12 VeriFinger SDK Usado por más de 1500 marcas de productos para el usuario final en más de 100 países durante los últimos 15 años. Identificación de huellas dactilares para soluciones Web y standalone Confiabilidad demostrada NIST MINEX Premios FVC desde el año 2000 Multiplataforma: Microsoft Windows, Android, Linux y Mac OS X Numerosos ejemplos de programación Soporta más de 150 modelos de escáner de más de 40 fabricantes VeriFinger es una tecnología de identificación de huellas dactilares diseñada para desarrolladores e integradores de sistemas biométricos. La tecnología garantiza un excelente desempeño con una comparación rápida y confiable de huellas dactilares en los modos 1:1 y 1:N. VeriFinger está disponible como SDK que permite el desarrollo de soluciones standalone y para ambiente Web sobre las plataformas Microsoft Windows, Linux, Mac OS X y Android. El algoritmo VeriFinger sigue el esquema comúnmente aceptado para identificación de dactilogramas, que utiliza un conjunto de puntos específicos de las huellas digitales (minucias) junto con un número de soluciones algorítmicas propietarias que mejoran el desempeño del sistema y su confiabilidad: Comparación de huellas roladas-planas. Tolerancia a traslación, rotación y deformación de las huellas. Capacidad de Identificación. Detección de la calidad de la imagen. Filtrado adaptivo de la imagen. Modo de generalización de características. Optimizado específico para cada escáner garantiza mejores resultados.

13 VeriFinger SDK está disponible en las siguientes versiones: VeriFinger Standard SDK diseñado para la creación de aplicaciones biométricas para PC, y móviles Android. Incluye licencias de componentes Fingerprint Matcher y Extractor, ejemplos de programación y tutoriales, módulos de soporte de escáneres de huellas y documentación del software. El SDK permite desarrollar aplicaciones biométricas para los sistemas operativos Microsoft Windows, Linux, Mac OS X y Android. VeriFinger Extended SDK diseñado para crear aplicaciones biométricas para ambiente Web y de redes. Contiene todas las características y componentes de la versión Standard. Adicionalmente, el SDK incluye licencias del componente Fingerprint Client para PC y dispositivos móviles, aplicaciones cliente de ejemplo, tutoriales y un servidor de comparación listo para usar. Especificaciones técnicas del algoritmo VeriFinger 7.0 (para un PC con procesador Intel Core 2 Q9400 a 2.67 GHz) Resolución del escáner 500 ppi recomendados 250 ppi mínimos Tiempo de extracción de la plantilla 0.6 segundos Velocidad de comparación 40,000 huellas por segundo Tamaño de la plantilla (configurable) 200 6,000 bytes Tamaño máximo de la base de datos Limitado por la cantidad de RAM disponible Las aplicaciones DEMO del algoritmo VeriFinger, la versión de evaluación del SDK válida por 30 días y el catálogo del producto están disponibles en nuestro sitio web para ser descargados.

14 VeriSpeak SDK Reconocimiento de voz para aplicaciones standalone y de ambiente Web Algoritmos texto-dependientes y texto-independientes. Autenticación de doble factor comprobando biometría de voz check y verificación de frase secreta Permite el uso de micrófonos regulares Multiplataforma: Microsoft Windows, Android, Linux y Mac OS X La tecnología de identificación de voz VeriSpeak está diseñada para desarrolladores e integradores de sistemas biométricos. El algoritmo de reconocimiento de voz textodependiente garantiza la seguridad del sistema comprobando tanto la autenticidad de la voz como de la frase. Las plantillas vocales pueden compararse en los modos 1:1 (verificación) y 1:N (identificación). VeriSpeak está disponible como SDK que permite el desarrollo de soluciones standalone y para ambiente Web sobre Microsoft Windows, Linux, Mac OS X y Android. El algoritmo VeriSpeak implementa el registro y comparación avanzada de patrones de voz utilizando tecnologías propietarias de procesamiento de sonido: Algoritmo texto-dependiente. El reconocimiento texto-dependiente se basa en repetir la misma frase tanto durante el registro como durante la verificación. VeriSpeak determina si una muestra de voz encaja con la plantilla extraída a partir de una frase específica grabada por la persona. Este método garantiza protección contra el uso de una grabación aleatoria realizada secretamente. También puede usarse para comprobación de vida solicitando al usuario pronunciar una frase específica y de esa forma evitar el uso de una grabación. Autenticación de Doble-Factor con una frase secreta. VeriSpeak puede ser configurado para funcionar en un escenario donde cada usuario grabe una frase única (como una frase secreta o la respuesta a una "pregunta secreta" que es sólo conocida por la persona registrada). Posteriormente, el reconocimiento se realiza utilizando la frase específica de cada individuo. Algoritmo Texto-independiente. Frases diferentes para el registro de usuarios son más convenientes, porque éste método no requiere que cada usuario recuerde una frase. Puede combinarse con el algoritmo texto-dependiente para realizar una búsqueda texto-independiente más rápida y luego verificar con el algoritmo texto-dependiente que es más confiable.

15 VeriSpeak SDK está disponible en las siguientes versiones: VeriSpeak Standard SDK diseñado para la creación de aplicaciones biométricas para PC, y móviles Android. Incluye licencias de componentes Voice Matcher y Extractor, ejemplos de programación, tutoriales y documentación del software. El SDK permite desarrollar aplicaciones biométricas para los sistemas operativos Microsoft Windows, Linux, Mac OS X y Android. VeriSpeak Extended SDK diseñado para crear aplicaciones biométricas para ambiente Web y de redes. Contiene todas las características y componentes de la versión Standard. Adicionalmente, el SDK incluye licencias del componente Voice Client para PC y dispositivos móviles Android, aplicaciones cliente de ejemplo, tutoriales y un servidor de comparación listo para usar. Especificaciones del algoritmo VeriSpeak 2.1 (para un PC con procesador Intel Core i a 3.5 GHz) Velocidad mínima de la muestra de audio 11,025 Hz Profundidad mínima de bits de audio 16-bit Tiempo de extracción de la plantilla vocal 0.6 segundos Velocidad de comparación (modo de una sola frase) 1,700 patrones de voz por segundo Velocidad de comparación (modo de frase fija) 8,000 patrones de voz por segundo Tamaño de la plantilla kilobytes Tamaño máximo de la base de datos Limitado por la cantidad de RAM disponible Las especificaciones están dadas para muestras de voz de 5 segundos de duración. Las aplicaciones DEMO del algoritmo VeriSpeak, la versión de evaluación del SDK válida por 30 días y el catálogo del producto están disponibles en nuestro sitio web para ser descargados.

16 VeriEye SDK Identificación de Iris para soluciones standalone y de ambiente Web Precisión demostrada NIST IREX Algoritmo propietario original Reconoce miradas indirectas Multiplataforma: Microsoft Windows, Android, Linux y Mac OS X Numerosos ejemplos de programación La tecnología de identificación de iris VeriEye está diseñada para desarrolladores e integradores de sistemas biométricos. La tecnología incluye varias soluciones propietarias que permiten una lectura robusta del iris ocular bajo diferentes condiciones y una rápida comparación en los modos 1:1 y 1:N. VeriEye está disponible como SDK que permite crear soluciones standalone y de ambiente Web sobre las plataformas Microsoft Windows, Linux, Mac OS X y Android. El algoritmo propietario implemente una segmentación avanzada del iris, captura y comparación utilizando soluciones robustas de procesamiento de imágenes digitales: Detección robusta del iris incluso cuando existen obstrucciones en la imagen, ruido visual y/o diferentes niveles de iluminación. Detección automática de interlazado y corrección de resultados en imágenes de iris en movimiento cuando se utiliza la calidad máxima de plantilla. Detecta y corrige miradas indirectas, se segmentan y se transforman como si estuviesen mirando directamente a la cámara. Segmentación correcta del iris incluso cuando el iris no es un círculo o elipse perfecta o cuando el centro del iris o los bordes internos y externos son diferentes.

17 VeriEye está disponible en las siguientes versiones: VeriEye Standard SDK diseñado para la creación de aplicaciones biométricas para PC, y móviles Android. Incluye licencias de componentes Iris Matcher y Extractor, ejemplos de programación, tutoriales, módulos de soporte para escáneres de iris y documentación del software. El SDK permite desarrollar aplicaciones biométricas para los sistemas operativos Microsoft Windows, Linux, Mac OS X y Android. VeriEye Extended SDK diseñado para crear aplicaciones biométricas para ambiente Web y de redes. Contiene todas las características y componentes de la versión Standard. Adicionalmente, el SDK incluye licencias del componente Iris Client para PC y dispositivos móviles Android, aplicaciones cliente de ejemplo, tutoriales y un servidor de comparación listo para usar. Especificaciones técnicas del algoritmo VeriEye 2.8 (para un PC con procesador Intel Core 2 Q9400 a 2.67 GHz) Diámetro mínimo de la imagen del iris 64 píxeles Iluminación recomendad del iris Semi-infrarrojo Tiempo de extracción de la plantilla de Iris 0.6 segundos Velocidad de comparación 40,000 iris por segundo Tamaño de la plantilla 2.3 kilobytes Tamaño máximo de la base de datos Limitado por la cantidad de RAM disponible Las aplicaciones DEMO del algoritmo VeriEye, la versión de evaluación del SDK válida por 30 días y el catálogo del producto están disponibles en nuestro sitio web para ser descargados.

18 VeriLook Surveillance SDK Identificación de rostros y detección de movimiento para sistemas de video vigilancia Detección de rostros en tiempo real, extracción de plantillas y comparación contra lista negra de la base de datos. Seguimiento simultáneo de múltiples rostros u objetos en el video en vivo. Detección avanzada de objetos en movimiento y peatones. Clasificación de género y detección de sonrisa, boca abierta, ojos cerrados y anteojos. Soporta cámaras digitales de alta resolución. Soporta sistemas de vigilancia basados en redes computacionales. Multiplataforma. Vea el video demostrativo: VeriLook Surveillance SDK ha sido creado para desarrollar software que ejecute identificación biométrica de rostros y detecte peatones u objetos en movimiento en video en vivo de cámaras digitales de video vigilancia de alta resolución. El SDK se utiliza para identificación pasiva cuando los transeúntes no participan en el proceso de reconocimiento. La lista de usos posibles incluye aplicaciones legales, seguridad, control de asistencia, conteo de visitantes, supervisión de tráfico y otros usos comerciales. El SDK VeriLook Surveillance permite crear aplicaciones para Microsoft Windows y Linux y posee las siguientes capacidades: Ejecución en tiempo real. La detección de rostros, clasificación de género, extracción de características y comparación de plantillas con la base de datos interna son procesos que se realizan en tiempo real. La tecnología está diseñada para ejecutarse en procesadores multinúcleo para conseguir el máximo desempeño. Seguimiento de múltiples rostros u objetos. Una vez detectados, los rostros, peatones u objetos son rastreados en todos los fotogramas subsiguientes de la fuente de vídeo hasta que desaparecen del campo visual de la cámara. El algoritmo de seguimiento de rostros utiliza modelos dinámicos de predicción de movimiento que lo hacen robusto ante oclusiones como otros objetos o incluso otros rostros. El algoritmo es capaz de continuar el seguimiento de un rostro incluso cuando reaparece luego de haber estado fuera de vista por oclusiones (como paredes, mobiliario, etc.) Operación automática. La aparición o desaparición de rostros, peatones u objetos en movimiento así como los eventos de seguimiento, son registrados por el sistema. El algoritmo puede detectar y reportar si objetos o personas entran, salen o permanecen en áreas restringidas. También es posible añadir automáticamente a la lista negra, nuevos rostros presentes en el vídeo.

19 VeriLook Surveillance SDK crea plantillas faciales que son totalmente compatibles con VeriLook SDK y MegaMatcher SDK. El SDK incluye el componente VeriLook Surveillance, la librería de administración de dispositivos que permite realizar captura simultánea a partir de múltiples cámaras, así como ejemplos de programación, tutoriales y documentación del SDK. VeriLook Surveillance posee cierta tolerancia a la postura del rostro que garantiza la detección y el seguimiento de los rostros: Giro ±180 grados (configurable); ±15 grados predeterminados es la configuración más rápida, generalmente suficiente para la mayoría de las imágenes frontales del rostro. Inclinación frontal (asentir) ±15 grados desde la posición frontal Inclinación lateral ±45 grados desde la posición frontal; ±15 grados predeterminados es la configuración más rápida, generalmente suficiente para la mayoría de las imágenes frontales del rostro. Especificaciones técnicas del algoritmo VeriLook Surveillance 3.0 (procesador Intel Core i a 3.5 GHz) Tamaño mínimo del cuadro 640 x 480 píxeles Tamaño mínimo del rostro para reconocimiento y seguimiento 40 píxeles entre los ojos Tamaño mínimo de objeto en movimiento para detección y seguimiento 40 x 40 píxeles Velocidad de fotogramas para seguimiento de hasta 3 rostros (1) Más de 20 cuadros por segundo Velocidad de fotogramas para seguimiento de hasta 5 rostros (1) Más de 15 cuadros por segundo Velocidad de fotogramas para seguimiento de hasta 3 peatones (1) Más de 30 cuadros por segundo Velocidad de fotogramas para seguimiento de hasta 4 vehículos y peatones ocasionales (1) Más de 27 cuadros por segundo Tiempo de comparación contra la lista negra Menos de 1 segundo Tamaño máximo de la base de datos Limitado por la cantidad de RAM disponible (1) Para vídeos con tamaño de cuadro 1280x720px La aplicación DEMO de VeriLook Surveillance, la versión de evaluación del SDK válida por 30 días y el catálogo del producto están disponibles para descargar desde nuestro sitio web.

20 NCheck Bio Attendance Biometría de huellas & rostros para la administración de asistentes Sistema de automatización de control de asistencia utilizando huellas o rostros El uso de la biometría protege contra errores o fraude de usuarios Software listo para usar con interfaz amigable Generación de reportes de asistencia Arquitectura clienteservidor para sistemas grandes Soportado por Windows y Android Soporta más de 50 modelos de cámaras web o escáneres de huellas digitales. NCheck Bio Attendance es un sistema biométrico para el usuario final diseñado para automatizar el control de asistencias. El sistema puede ser usado en un amplio rango de aplicaciones de negocio, desde monitoreo del tiempo de los empleados hasta eventos de registro de llegada, clubes, clínicas e instalaciones públicas y comerciales. El software NCheck utiliza identificación biométrica d huellas y rostros para registrar el tiempo de presencia de cada usuario, calcula automáticamente las horas trabajadas para cada usuario y genera reportes que se pueden imprimir. El software está diseñado para instalarse en un computador de escritorio o portátil que ejecute Microsoft Windows. NCheck también puede ser usado en dispositivos móviles basados en Android como smartphones, tablets o similares. Control total sobre la asistencia de usuarios. El software NCheck permite registrar todas las entradas y salidas para cada persona en base de datos. No existen limitaciones de software sobre cuántas veces un usuario puede marcar presencia en el sistema, así que todas las salidas se pueden almacenar. Los usuarios pueden ser notificados vía correo electrónico si olvidaron registrarse en el sistema. Generación de reportes. Automáticamente se pueden generar e imprimir reportes de asistencia con resumen diario de horas para todos los usuarios o un grupo seleccionado de ellos. Los reportes se pueden generar para el día en curso, semana, mes o un periodo personalizado de tiempo. Los datos se pueden exportar a los formatos XLS o CSV. Arquitectura Cliente-servidor. NCheck puede ser instalado en múltiples PC o dispositivos Android, que estén conectados a la misma red. Un PC actuará como servidor, que almacena los datos de los usuarios y realiza la identificación biométrica, mientras que los otros pueden ser configurados para conectarse como clientes. El sistema se puede escalar en cualquier momento simplemente agregando más computadores o dispositivos Android con NCheck a la red existente. El catálogo del producto NCheck y una versión TRIAL completamente funcional válida por 30 días de la aplicación están disponibles para descargar.

21 NVeiler Video Filter Plug-In para VirtualDub que oculta rostros y objetos Algoritmo de detección automática de rostros con parámetros configurables. Selección manual para censurar sólo determinados rostros o partes de ellos. Se puede utilizar para censurar otros elementos que no sean rostros en los videos. Seguimiento automático ayuda a ocultar rostros u objetos en movimiento en los cuadros subsiguientes Plug-in para VirtualDub basado en nuestras tecnologías VeriLook y SentiSight que oculta rostros y objetos en un vídeo NVeiler Video Filter es un plug-in para el software de procesamiento de vídeo VirtualDub. El plug-in detecta automáticamente los rostros en una escena y los oculta utilizando un efecto de pixelado. Además es capaz de seguir los rostros en movimiento en los cuadros subsiguientes y ocultarlos, así como detectar nuevos rostros sin la intervención del usuario. El usuario puede elegir entre ocultar la totalidad del rostro o sólo una parte de él, así como también utilizar el plug-in para ocultar otros objetos. Detección automática de rostros. El motor interno del plug-in es capaz de detectar rostros en un cuadro. Todos los rostros detectados serán pixelados. El usuario puede configurar los parámetros de la detección de rostros o desactivarla. Selección manual de rostros. El usuario puede seleccionar rostros manualmente si la detección automática está deshabilitada. Los rostros seleccionados se ocultarán mientras que los que no hayan sido seleccionados permanecerán visibles. Oculta partes del rostro u objetos. El plug-in permite seleccionar y ocultar sólo una parte del rostro seleccionando una región rectangular correspondiente en un cuadro. Además este método permite seleccionar objetos que no sean rostros y ocultarlos (ej. patentes vehiculares, logotipos, etc.) Seguimiento automático. El usuario no tiene que trabajar en todos los cuadros del video porque cada rostro u objeto detectado o seleccionado resultará censurado en todos los fotogramas subsiguientes de forma automática hasta que desaparezcan. El catálogo del producto NVeiler y una versión TRIAL completamente funcional válida por 30 días del plug-in están disponibles para su descarga.

22 SentiBotics Kit de desarrollo de robótica listo para usar Hardware Robot incluido Algoritmos originales propietarios para navegación autónoma, visión 3D y manipulación de objetos Kit de desarrollo basado en frameworks ROS Incluye código fuente de los algoritmos robóticos El hardware Robot está basado en componentes disponibles en el mercado. SentiBotics es un Kit de Desarrollo de robótica listo para usar diseñado para investigadores y aficionados que desean dedicarse al desarrollo de robots. El kit incluye un robot móvil autónomo con un manipulador, Kit de desarrollo basado en ROS y el código fuente completo de todos los algoritmos usados en el software de robot. El hardware del robot sólo requiere un ensamblado sencillo y una rápida configuración para comenzar a usarlo. El robot es capaz de realizar navegación en un ambiente tradicional, reconoce objetos 3D y puede agarrarlos y manipularlos. El kit de desarrollo incluye una variedad de ejemplos de programación para las acciones mencionadas. Ensamblaje y configuración simple del hardware robot, que se despacha como un conjunto de varios componentes (plataforma de oruga, brazo robótico, cámaras, etc.). Se incluyen todas las instrucciones necesarias. El computador interno incluye preinstalado el sistema operativo Ubuntu Linux y el software SentiBotics. Algoritmo de navegación autónoma basado en el reconocimiento de ciertos elementos del entorno. En principio, el robot necesita explorar el entorno y crear un mapa del lugar. Una vez creado el mapa, el robot será capaz de moverse, navegar y operar en el entorno de forma totalmente autónoma. Aprendizaje y reconocimiento de objetos basado en un conjunto de algoritmos originales de visión computarizada. El usuario puede enseñar al robot a reconocer un objeto previamente desconocido al colocarlo frente a la cámara 3D del robot. Entonces el robot será capaz de reconocer el objeto aprendido en el entorno y opcionalmente podrá tomarlo. El hardware robot está basado en componentes disponibles en el mercado. Los usuarios pueden adquirir componentes adicionales para mejorar el robot, cambiar sus funcionalidades o construir otros robots que ejecuten el software SentiBotics.

23 El hardware del robot SentiBotics incluye los siguientes componentes: Plataforma de oruga, capaz de transportar una carga útil de hasta 10Kg. Brazo robótico modular, capaz de levantar objetos de hasta 0.5 kg. Dos cámaras 3D que permiten al robot observar y reconocer objetos en un rango de 0.15 hasta 3.5 metros. Computador interno (Intel NUC i5 con 8 GB de RAM, 64 GB SSD HDD, interfaz N). Batería (20 Ah 4-cell LiFePO4) con cargador. Control pad. El Kit de Desarrollo SentiBotics incluye: Detalles de todos los algoritmos usados, incluyendo código fuente en C++ y documentación completa. Infraestructura basada en ROS que permite al usuario integrar rápidamente algoritmos robóticos de terceros, migrar otro hardware (o modificar el hardware existente) y proporciona un framework unificado para el desarrollo de algoritmos de robótica. Ejemplos de programación que pueden ser usados para pruebas o demostración de las capacidades del robot, incluyendo: o Conducir la plataforma del robot y operar el brazo robótico con un panel controlador. o Construir un mapa del entorno simplemente conduciendo el robot por el lugar. o Utilizar el mapa para navegación autónoma. o Enseñar al robot a reconocer objetos. o Agarrar un objeto reconocido que esté al alcance del brazo robótico. o Localizar y agarrar un objeto en un lugar previamente visitado. Por favor contáctenos para más información sobre el licenciamiento del Kit SentiBotics.

24 SentiSight SDK Reconocimiento de objetos para robótica y visión computarizada Algoritmo confiable e innovador. Detección, procesamiento y seguimiento de objetos en tiempo real. Tolerante a aparición, redimensionamiento, rotación y postura. Soporta cámaras web. Multiplataforma Opcionalmente disponible SDK incrustado para dispositivos Android Vea el video demostrativo: SentiSight ha sido creado para desarrolladores que desean usar reconocimiento de objetos basado en visión computarizada dentro de sus aplicaciones. Utilizando un aprendizaje de objetos, manual o completamente automático, permite buscar los objetos aprendidos en imágenes a partir de casi cualquier cámara, webcam, imagen estática o vídeo en vivo de una forma fácil y versátil. SentiSight está disponible como SDK que permite el desarrollo de sistemas para el reconocimiento de objetos bajo las plataformas Microsoft Windows o Linux. SentiSight está diseñado para ser tan universal como sea posible y es capaz de ejecutar el aprendizaje de objetos de forma manual o automática. Algunas de las aplicaciones potenciales de SentiSight incluyen sistemas de seguridad, visión para robots, visión de maquinarias (como reconocimiento de partes en líneas de producción), motores de búsqueda que reconocen objetos en archivos de imagen, reconocimiento de señales de tránsito, etc. El algoritmo SentiSight posee las siguientes capacidades para el aprendizaje y reconocimiento visual avanzado de objetos: Detección precisa de objetos permite saber si un objeto particular está presente en una escena; dónde se encuentra el objeto dentro de la escena y cuántas instancias del objeto ocurren en la escena. Dos algoritmos para el reconocimiento de objetos. El algoritmo Blob utiliza pequeños detalles de objeto. El algoritmo basado en formas es útil para objetos que no poseen detalles distintivos pero tienen bordes internos o externos estables (límites). Detección y reconocimiento simultáneo de objetos 2D y 3D. La evaluación de objetos permite determinar el tamaño, la orientación y la escala del objeto reconocido. Procesamiento en tiempo real de secuencias de vídeo.

25 El paquete de distribución de SentiSight SDK contiene: Una licencia de instalación SentiSight. Algoritmo de aprendizaje y reconocimiento de objetos SentiSight. Librería de administración de dispositivos que permite captura simultánea a partir de múltiples cámaras. Ejemplos de programación en C++, Java, C# y Visual Basic.NET; Tutoriales de programación en C/C++, Java, C# y Visual Basic.NET; Documentación de SentiSight SDK. Especificaciones técnicas del algoritmo SentiSight 3.2 (para un PC con procesador Intel Core i a 3.4 GHz; utilizando 8 núcleos e imágenes de 320 x 240 píxeles) Algoritmo de reconocimiento Blob Algoritmo de reconocimiento basado en formas Velocidad de extracción del entorno estático y separación de la máscara del objeto 30 cuadros por segundo Velocidad de aprendizaje de un único objeto segundos segundos Tiempo de generalización durante el aprendizaje (para 100 fotogramas con el objeto) 0.15 segundos No aplica Velocidad de reconocimiento 290,000 modelos por 8,000 modelos por segundo segundo Las aplicaciones DEMO del algoritmo SentiSight, la versión de evaluación del SDK válida por 30 días y el catálogo del producto están disponibles en nuestro sitio web para ser descargados.

26 Huérfanos 1160 Oficina 1004, Santiago Chile Tel: GOIT Cel: contacto@goit.cl Website: MegaMatcher, MegaMatcher Accelerator, MegaMatcher On Card, VeriFinger, VeriLook, VeriEye, VeriSpeak, VeriLook Surveillance, NCheck Bio Attendance, NVeiler Video Filter, SentiBotics, SentiSight y SentiSight Embdedded son marcas registradas de Neurotechnology. Todas las demás marcas son propiedad de sus respectivos dueños. Copyright 2015 GoIT Chile, Ltda. Documento actualizado el 19 de marzo de 2015.