1:1
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）
FaceMe® SDKは、高精度な顔認証やなりすまし防止、人物の属性分析までをカバーする統合型の顔認証開発キットです。エッジからサーバーまで、多様な開発環境に柔軟に対応します。
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。1:1の本人認証から1,000万人規模の顔検索まで対応
1:1
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）
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
顔画像の登録前に、遮蔽、ブレ、明るさ、角度、サイズ、白黒画像をチェック
マスク着用時の顔認証
マスク着用の有無をAIで判定し、最適なモデルを用いて高精度に本人を認証
なりすまし防止
写真、動画、印刷物、3Dマスクを使用したなりすましを高精度に検出・防止
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）
多層的な不正認証対策
カメラの種類や求められるセキュリティレベルに応じた不正認証対策が可能。写真、動画、ディープフェイクなどを使用した攻撃を効果的に防止
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
3Dなりすまし防止
ストラクチャードライト、ToF、アクティブステレオ方式など、各種の3D方式深度カメラに対応
IR+RGBなりすまし防止
赤外線（IR）カメラと可視光（RGB）カメラを搭載した、各社のデュアルレンズカメラに対応
ウォークスルー認証
IPカメラと連携し、スムーズな本人認証と入退室管理を実現（26年冬リリース予定）
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
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）
インジェクション攻撃検出
仮想カメラ、root化端末、仮想マシン、APIフッキングなど、カメラを迂回する攻撃を防止
人物属性検出・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
年齢推定
平均絶対誤差（MAE）2.87歳 34か国、100万枚の顔画像を用いたNISTの評価テストで実証
成人判定
NISTの評価テストで対象者が25歳以上かを判定 （2025年9月のテスト結果）
性別・感情判定
性別を高精度で判定。感情は5つの状態（無表情／喜び／怒り／悲しみ／驚き）を判定
人物検出・属性認識
顔が映っていない場合でも人体を検知して、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（人物再識別）
人物の外見的特徴を照合し、顔認証が出来ないの状況でも同一人物を再識別。広角カメラを用いた広域監視の効率化にも活用可能。
People Trackerは、AI映像分析技術によって、外見情報から人物の検索や追跡を実現するソリューションです。
People Trackerの詳細を見る →開発環境・パフォーマンス
ハイエンドサーバーから低消費電力のエッジデバイスまで、1つのSDKで幅広く対応。主要なチップセットに最適化
幅広いOSに対応
Windows / Windows Server、Ubuntu、Android、iOS、NVIDIA JetPack、Yocto、Debian、Ambarella Linux
多数の開発言語に対応
C、C++、C#、Python、Java、Objective-C
幅広いAIエンジンに対応
OpenVINO、TensorRT/CUDA、SNPE、NeuroPilot、TensorFlow、CoreML、CVflow
ハードウェアアクセラレーション
各プラットフォームに最適なプロセッサへ推論処理をオフロード：Intel CPU・iGPU（OpenVINO）、NVIDIA RTX GPU・Jetson（TensorRT）、Qualcomm SNPE（DSP/GPU）、MediaTek NeuroPilot（APU）、NXP NPU、Ambarella CVflow、Apple Neural Engine（CoreML）
高速検索
数百万人規模のデータベースをミリ秒単位で検索
高速認証
大規模環境にも対応し、RTX 2000 GPU 1基で1時間あたり最大45,000人を認証可能
3段階のパフォーマンス設計
高精度なサーバー向けから軽量なエッジ・モバイル向けまで、用途に応じたモデルを提供
コンパクト設計
認証機能に特化した軽量版、必要に応じたクラウドからのモデルダウンロード、3種類のサイズ削減方式に対応。
FaceMe について