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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 1991. 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.
Premios Tecnológicos
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•
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 2012.
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 2003. 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.
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.
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
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)
0.6
0.6
0.6
Tiempo de extracción de la plantilla en un servidor(4) (segundos)
0.02
0.02
0.02
Tamaño de la plantilla (kilobytes)
0.7 - 6.0
4.0 - 35.2
2.3
Velocidad de comparación de plantillas(3) (plantillas por segundo)
200,000
200,000
200,000
(1)
Voz(2)
0.6
0.02
3.5 - 4.5
8,000
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.
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 2012.
 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 2014.
 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.
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
Velocidad
Configuración
Precisión
Velocidad
Configuración
Precisión
Una plantilla contiene:
maximizada predeterminada maximizada
maximizada predeterminada 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
27,000,000
21,000,000
2,600,000
8,000,000
6,000,000
700,000
13,000,000
11,000,000
1,600,000
4,000,000
3,000,000
400,000
10,500,000
9,000,000
1,500,000
3,500,000
2,500,000
350,000
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..
MegaMatcher On Card SDK
Multibiometría para tarjetas inteligentes
•
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•
•
•
•
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 19794-2 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.
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, 7816-4, 7816-9, 7816-11 y
19794-2) 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
(1)
Motor de verificación dactilar
6.1 - 11.0 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 2.7 kilobytes
(2)
Motor de verificación de iris
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.
VeriLook SDK
Más de un millón de implementaciones a nivel mundial.
Identificación de rostros para aplicaciones Web o standalone
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•
•
•
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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.
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)
4.0 – 35.2 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.
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
•
•
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•
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Confiabilidad demostrada NIST
MINEX
Premios FVC desde el año 2000
OS X
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.
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
Resolución del escáner
500 ppi recomendados 250 ppi mínimos
Tiempo de extracción de la plantilla
0.6 segundos
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
VeriSpeak SDK
Reconocimiento de voz para aplicaciones standalone y de ambiente Web
•
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•
•
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
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.
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 i7-4771 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
3.5 – 4.5 kilobytes
Las especificaciones están dadas para muestras de voz de 5 segundos de duración.
Las aplicaciones DEMO del algoritmo VeriSpeak, la versión de
VeriEye SDK
Identificación de Iris para soluciones standalone y de ambiente Web
•
•
•
•
•
Precisión demostrada NIST
IREX
Algoritmo propietario original
Reconoce miradas indirectas
OS X
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.
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
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
40,000 iris por segundo
2.3 kilobytes
Las aplicaciones DEMO del algoritmo VeriEye, la versión de
VeriLook Surveillance SDK
Identificación de rostros y detección de movimiento para sistemas de video vigilancia
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,
Vea el video demostrativo:
salen o permanecen en áreas restringidas. También es posible añadir
https://www.youtube.com/watch?v=WPRzWNvjEBY
automáticamente a la lista negra, nuevos rostros presentes en el vídeo.
•
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.
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 i7-4771 a 3.5 GHz)
Tamaño mínimo del cuadro
Tamaño mínimo del rostro para reconocimiento y seguimiento
Tamaño mínimo de objeto en movimiento para detección y seguimiento
Velocidad de fotogramas para seguimiento de hasta 3 rostros (1)
Velocidad de fotogramas para seguimiento de hasta 5 rostros (1)
Velocidad de fotogramas para seguimiento de hasta 3 peatones (1)
Velocidad de fotogramas para seguimiento de hasta 4 vehículos y peatones ocasionales (1)
Tiempo de comparación contra la lista negra
640 x 480 píxeles
40 píxeles entre los ojos
40 x 40 píxeles
Más de 20 cuadros por segundo
Menos de 1 segundo
(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.
NCheck Bio Attendance
Biometría de huellas & rostros para la administración de asistentes
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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.
NVeiler Video Filter
Plug-In para VirtualDub que oculta rostros y objetos
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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.
SentiBotics
Kit de desarrollo de robótica listo para usar
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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.
El hardware del robot SentiBotics incluye los siguientes componentes:
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



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 802.11N).
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.
SentiSight SDK
Reconocimiento de objetos para robótica y visión computarizada
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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:
https://www.youtube.com/watch?v=XojwjMfAoAk
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.
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 i7-2600 a 3.4 GHz; utilizando 8 núcleos e imágenes de 320 x 240 píxeles)
Algoritmo de
reconocimiento Blob
Velocidad de extracción del entorno estático y separación de la
máscara del objeto
Velocidad de aprendizaje de un único objeto
Tiempo de generalización durante el aprendizaje (para 100
fotogramas con el objeto)
Velocidad de reconocimiento
Algoritmo de reconocimiento basado
en formas
30 cuadros por segundo
0.014 segundos
0.215 segundos
0.15 segundos
No aplica
290,000 modelos por
segundo
8,000 modelos por segundo
Las aplicaciones DEMO del algoritmo SentiSight, la versión de
Huérfanos 1160
Oficina 1004, Santiago
Chile
Tel: +56 2 2581GOIT
Cel: +56 9 81547855
Email: [email protected]
Website: www.goit.cl
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.

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