1:1顔照合
本人受入率（TAR）99.83%
2つの顔画像を比較して本人を確認。NISTの評価テストにおいて、本人受入率 99.83%という優れた認証精度を達成（2023年3月）
NIST(米国国立標準技術研究所)で立証された高精度な顔認証と、充実したなりすまし防止機能を搭載。オンプレミスやプライベートクラウドにも対応し、生体認証データを自社環境で安全に管理できます。
NIST FRTE 1:1
99.83%
他人受入率（FMR）：100万分の1
2023年3月のテスト結果
NIST FRTE 1:N
99.61%
1,200万人のデータベース検索
2024年7月のテスト結果
NIST FATE PAD
100%
なりすまし棄却率 100%、82のアルゴリズム中第1位
2023年9月のテスト結果
iBeta PAD
Level 2に適合
なりすまし棄却率（TRR）100%
2022年3月のテスト結果
ISO認証
27001 & 27701
情報セキュリティ・プライバシーマネジメント
顔認証
NISTで実証された世界最高水準の精度で、1:1顔照合から1,000万人を超える大規模な1:N顔検索まで対応します。
1:1顔照合
2つの顔画像を比較して本人を確認。NISTの評価テストにおいて、本人受入率 99.83%という優れた認証精度を達成（2023年3月）
1:N顔検索
データベースから類似度の高い人物をTop-N検索。NISTの評価テストにおいて、1,200万人規模のデータベースで本人受入率99.61%という優れた検索精度を達成（2024年7月）
高速検索
大規模なデータベースでも高速検索を実現。100万件を0.55秒、1,000万件を0.6秒、6,000万件を0.65で検索可能
セキュアな顔テンプレート
顔画像の情報を復元不可能なテンプレートに変換し、AES-256で暗号化
顔画像の品質チェック
遮蔽、ブレ、明るさ、顔の角度・サイズ、グレースケールを確認し、認証に適した画像かを判定
なりすまし防止
画像、動画、3Dマスク、ディープフェイクなど、あらゆるなりすまし攻撃を検知します。
NIST FATE PAD
2D画像や動画をカメラの前に提示するなりすまし攻撃検知テストにおいてなりすまし棄却率 100%を記録。82のアルゴリズム中、第1位を獲得（2023年9月のテスト結果）
iBeta PAD
3D プリントマスクおよび樹脂マスクを使用したなりすまし攻撃検知テストにおいて、なりすまし棄却率100%を記録（2022年3月のテスト結果）
ディープフェイク検出
AIで生成されたディープフェイクを検出。最大95.5%の高いなりすまし不正検知率を実現 （自社テスト結果）
2Dなりすまし防止
スマートフォン、PC用Webカメラなどの一般的な2D RGBカメラに対応。認証動作が不要なパッシブ型と、ジェスチャーを用いるインタラクティブ型を選択可能
マスク着用時の認証
マスクの着用状態（未着用／不適切／適切）を検出。マスク着用者向けに最適化されたなりすまし防止機能を搭載
FaceMe® SDKは、2D RGB、RGB＋IR、3Dカメラに対応し、エッジデバイスへなりすまし防止機能を実装できます。
FaceMe® SDKを見る →属性検出・人物追跡
NISTで高い評価を獲得した年齢推定に加え、人物属性分析や外見情報からの人物検索および追跡にも対応します。
年齢推定
18～30歳の人物を含む100万枚の顔画像を用いたNIST FATE年齢推定テストで、世界第5位を獲得（2025年9月のテスト結果）
年齢判定
対象者が25歳以上かどうかを判定するNISTの評価テストで精度95.3%を達成（2025年9月のテスト結果）
性別・感情の検出
性別を高精度に推定。感情は、無表情・喜び・怒り・悲しみ・驚きの5つの状態を検出
人物検出・属性認識
顔が映っていない場合でも人物を検知して、服装や所持品などの外見的特徴を検出。属性分析、混雑状況の把握、人物の捜索などに活用可能
Re-ID（人物再認識）
人物の外見的特徴を照合し、顔認証が出来ない状況でも同一人物を再認識。広域監視の効率化に活用可能
People Trackerは、Re-ID、外見情報による人物再認識、顔認証を統合したAI映像分析ソリューションです。
People Trackerの詳細を見る →アーキテクチャ・拡張性・導入形態
負荷分散、フェイルオーバー、コンポーネント単位の拡張に対応し、大規模システムの安定運用を支えます。
高可用性
複数のWorkstationを構成し、処理の負荷分散と障害時のフェイルオーバーを実現
モジュール型アーキテクチャ
Central、Recognizer、Matcherの各コンポーネントを、処理負荷や用途に応じて個別に配置・拡張
柔軟な導入形態
自社環境はもちろん、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどの主要なパブリッククラウドにも、同一のアーキテクチャとAPI連携で柔軟に導入可能
Docker対応
Red Hat／Ubuntu Linux対応のコンテナイメージを提供し、Docker環境へスムーズに導入
水平スケーリング
利用規模や処理負荷に応じてWorkstationを追加し、システム全体の処理能力を柔軟に拡張
継続運用を支える冗長構成
冗長構成により、メンテナンスや製品更新時もサービス停止の影響を抑え、継続的な運用を支援
開発者向けAPI・連携
HTTP APIを通じて、Webサービス、業務システム、モバイルアプリのバックエンドへ顔認証機能を迅速に組み込むことができます。
柔軟な連携方法
RESTful API、FAuth URL、Web SDK、iOS／Android向けクライアントライブラリから、用途に合わせて最適な連携方式を選択
RESTful API
ネイティブSDKを組み込むことなく、RESTful APIを通じてさまざまなアプリケーションに顔認証機能を統合
Webhook・コールバック
システムWebhookやHTTPコールバックを利用し、認証結果やイベント情報を外部アプリケーションへ連携
ライブカメラ映像
ネットワークカメラの映像を直接取り込み、リアルタイムで顔検出・認証を実行
動画ファイル処理
動画ファイルを入力し、顔検出、顔認証、人物分析などを実行。ライブ映像の処理と組み合わせた運用も可能
コーディング不要の評価環境
コーディング前に機能を検証でき、実証実験（PoC）から開発へスムーズに移行
管理機能・データ・アクセス制御
システムの稼働状況、顔データベース、APIアクセス、認証記録をWebベースの管理コンソールで管理できます。
管理コンソール
Central、Workstation、カメラ、データベースの稼働状況、システムアラート、ログ、認証記録などを一つの画面で確認
安全な管理者アクセス
APIキー、HTTPS証明書、接続元IP、最大スループットなどを設定し、アプリケーションごとのアクセスを制御
データベース管理
1人の人物を複数のグループに登録し、グループごとに1:N顔検索やカメラ認証の対象範囲を設定
システム環境
既存のサーバーやデータベースを活用して顔認証基盤を構築できます。
サーバーOS
Windows Pro／Enterprise／Serverの各エディションに加え、Ubuntu、Red Hat Enterprise Linuxに対応
サーバーハードウェア
CPU・GPUを活用した推論処理に対応し、既存のサーバー構成や処理規模に応じて最適なハードウェアを選択
データベース
Microsoft SQL Server、MySQL、MariaDB、PostgreSQLに対応。既存のデータベース環境を活用可能
Webブラウザ
主要なWebブラウザから管理コンソールへアクセスし、システム設定、稼働状況、データベース、認証記録を確認
モバイルアプリとの連携
iOS・Androidアプリの本人認証やeKYC機能をバックエンドから提供
FaceMe について