TagFaces è una soluzione software innovativa per il riconoscimento facciale in tempo reale, progettata per operare direttamente sul desktop dell’utente. Basato su tecnologie di deep learning e ottimizzato per GPU Nvidia (CUDA), TagFaces rileva e identifica volti all’interno di immagini, video e flussi visivi, rendendolo un potente strumento per l’analisi investigativa e OSInt (Open Source Intelligence).
- Applicazioni principali
Giornalismo investigativo: identificazione rapida di soggetti in materiale multimediale.
Indagini di polizia: supporto alle attività investigative su video e social media.
Analisi OSInt: mappatura di reti sociali attraverso immagini condivise online.
- Funzionalità chiave
Riconoscimento facciale in live su tutto ciò che è visibile a schermo.
Assegnazione e gestione di tag ai volti identificati.
Analisi batch di interi set di immagini.
Interfaccia intuitiva per aggiunta, gestione e aggiornamento dei volti.
Sistema di indicatori di precisione (verde, giallo, arancio, rosso).
- Requisiti Tecnici
CPU: Intel Core i5 o superiore
RAM: minimo 16 GB
GPU: Nvidia compatibile CUDA
OS: Windows con driver CUDA/cuDNN installati
- Caratteristiche aggiuntive
Dataset aggiornabile manualmente o automaticamente da cartelle dedicate.
Esportazione e gestione codifiche volti (.pkl) e immagini originali.
Supporto per licenze trial e registrate con gestione offline.
Scarica il manuale ... e se sei interessato, contattami per una versione trial del programma.
Sviluppo su richiesta
Realizzo automatismi personalizzati in Python per il recupero automatico di informazioni da social network, darkweb, sistemi di messaggistica e siti web, ideali per chi desidera ottimizzare attività di ricerca, monitoraggio e analisi dati.
Sviluppo inoltre script per la compilazione automatica di form, utilizzando dati provenienti da database o fogli Excel, perfetti per snellire i flussi di lavoro e ridurre i tempi di gestione delle attività d'ufficio.
Sono in grado di realizzare soluzioni per normalizzare ed organizzare in database dati raccolti da fonti diverse al fine di rendere fruibili le informazioni acquisite.
Nel contesto dell'OSInt e dell'analisi investigativa, la gestione rapida e precisa di grandi quantità di immagini è fondamentale.
Utilizzando Python e Ollama su GPU Nvidia RTX 3060, è possibile categorizzare fino a 1800 immagini all'ora secondo criteri investigativi principali:
armi, violenza, droghe e pornografia.
Sono in grado di implementare server locali basati su hardware consumer, senza l'uso di risorse esterne o cloud, garantendo massima privacy e totale controllo dei dati.
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