Выбор интеграции

Основной продукт

Главный продукт нашей компании — библиотеки собственной разработки, написанные на языке С++. Мы можем собрать наши библиотеки под любую платформу и архитектуру. Зависимость продукта от окружения сведена к минимуму, благодаря чему нет привязки к какой-либо версии ОС.

Интерфейс на языке С++ позволяет создать обертки под любой популярный язык программирования.

Мы предоставляем обертки для Java, C#, ObjC/Swift, Python3, PHP7/8 — под любые потребности клиента.

Сборка SDK возможна под семейства операционных систем:

• RHEL, Debian, Alpine, Windows, MacOS, Android, iOS, WebAssembly.

Имеются сертификаты совместимости с многими отечественными операционными системами:

• Астра, РЕД ОС, РОСА "Хром", Axiom Linux.

Варианты интеграции

В зависимости от места выполнения процесса распознавания, SDK можно разделить на две категории: клиентские и серверные.

Клиентское распознавание

• более устойчиво к помехам при распознавание в видео потоке;
• работа оффлайн;
• обеспечивает лучший пользовательский опыт при небиометрическом сравнении лиц, двухстороннем распознавании документов и проверке живости;
• для распознавания используются вычислительные мощности клиента.

Что такое распознавание в видео потоке?

Система комбинирует результаты распознавания, поступаюшие из разных кадров. Это позволяет уверенно распознавать документы в условиях плохого освещения, наличия бликов и других неблагоприятных факторов.

Серверное распознавание

• позволяет быстро обрабатывать большие объемы;
• не требует установки дополнительного программного обеспечения и минимальных вычислительных требований на клиенте.

Микросервис Серверное распознавание

Частым случаем реализации серверного распознавания на базе нашего SDK является создание микросервиса.

Микросервис — это подход в разработке программного обеспечения, при котором приложение строится как набор небольших независимых сервисов, каждый из которых выполняет определенную функцию и может разрабатываться, развертываться и масштабироваться.

Микросервисы могут быть развернуты на физических или виртуальных машинах. Они могут "слушать" локальные порты или взаимодействовать с другими сервисами через API. Локальные микросервисы могут быть настроены для мониторинга файловой системы.

Также имеется готовый комплект под ОС Linux/Windows в виде локального сервера с REST API, который требует минимального времени на внедрение.

Десктоп-приложение с графическим интерфейсом Клиент

Преимущества десктоп-приложения:

• гибкое взаимодействовие с аппаратным обеспечением, таким как планшетные сканеры, веб-камеры;
• возможность работы оффлайн;
• максимальная производительность библиотеки.

Веб-приложение Клиент

Преимущества веб-приложения:

• кроссплатформенность;
• возможность доступа из любой точки с интернет-соединением;
• возможность мнгновенного обновления и развертывания новых функций, что позволяет пользователям всегда работать с актуальной версией.

Интеграция нашей библиотеки в браузер реализована с использованием технологии WebAssembly, что позволяет выполнять высокопроизводительный код непосредственно в браузере. При работе с веб-приложениями на мобильных устройствах пользователи могут легко взаимодействовать с камерой и загружать изображения через нативные интерфейсы.

Мобильное приложение Клиент

Преимущества мобильного приложения:

• максимальная производительность библиотеки;
• эффективное распознавание в видеопотоке;
• лучший пользовательский опыт при небиометрическом сравнении лиц, двухстороннем распознавании документов и проверке живости.

Этапы интеграции

Итак, вам нужно распознавать документы.

Какие шаги предпринять?

1. Определиться с набором функционала.
Что нужно распознавать? Какие документы на какого рода изображениях? Сканы, фотографии, имеется ли возможность использовать видеопоток?

2. Определиться с вариантом интеграции и использования продукта.
Это может быть использование скрипта, запуск службы, микросервис или интеграция в текущее решение. Каждый из вариантов отличается по скорости встраивания, скорости работы, удобству обработки результата.

3. Определиться с форматом ответа.
Обозначить критерии “корректного ответа”: какие поля необходимо распознавать, как данные будут обрабатываться и храниться.

4. Спроектировать “на языке SE”.
Под “языком SE” подразумевается использование наших элементов интерфейса.

5. Внедрить и протестировать решение.

Сколько времени занимает интеграция?

Для запуска примера работы нашей библиотеки, поставляемого в составе SDK, достаточно и пяти минут. Пример позволит оценить работу системы распознавания — скорость, корректность, полноту ответа. По оценке, основанной на опыте клиентов, выполнение подобного рода тестов занимает один рабочий день.

Встраивание, написание и тестирование серверного варианта использования, при котором библиотека возвращает только тип документа и содержимое текстовых полей, — примерно три-четыре рабочих дня. Но чтобы получить наиболее точное представление о реальных трудозатратах на построение и внедрение системы распознавания, которая будет решать ваши бизнес-задачи, необходимо сформулировать требования к ней в соответствии с решаемой задачей, понять устройство такой системы и написать техническое задание на систему распознавания. Только наличие технического задания позволит подсчитать трудозатраты на встраивание.