FaceMe® AI 顔認証エンジン | 技術性能 | CyberLink
FaceMe®

FaceMe®

AI 顔認証エンジン

NIST FRVT 1:1 / 1:N において世界トップ 10
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FaceMe® 精度 NIST調べ

アメリカ国立標準技術研究所 (NIST)

比較タイプ
本人認識率
高いほど良い
他人受入率
低いほど良い
1:1 VISA
99.73%
0.000001 (1E-6)
1:1 VISA Border
99.60%
0.000001 (1E-6)
1:1 Mugshot (>12 years)
99.54%
0.00001 (1E-5)
1:1 Wild
97%
0.00001 (1E-5)
1:N VISA Border (1.6M DB)
99.73%
N/A
Investigation Mode

* VISA 画像はパスポートの写真を使用しており、眼間距離（IOD）のは平均 69 ピクセルです。

* Wild 画像は制約のない人物写真であり、解像度の差異が大きく、撮影の角度も幅広いです。

* VISA Border は VISA 画像とカメラの画像との比較を行います。

FaceMe® 精度

FaceMe® モデル
Ultra-high Precision モデル
(UH)
Very High Precision モデル
(VH)
High Precision モデル
(H)
推奨プラットフォーム
サーバー & ワークステーション
PC & 高性能モバイル
モバイル & ライトウェイト IoT/AIoT デバイス
本人認識率
(@FAR 1E-4)
99.05%
98.95%
98.35%
本人認識率
(@FAR 1E-5)
99.05%
98.95%
97.03%
本人認識率
(@FAR 1E-6)
98.89%
97.99%
94.98%
モデルサイズ (MB)
300 MB
17 MB
6.7 MB
テンプレートサイズ (KB)
5 KB
3 KB
3 KB

パフォーマンス性能

ワークステーション、サーバー向け

CPU
Intel Core i7-12700K, 3.61GHz
GPU
NVIDIA® RTX A2000
FaceMe® 抽出モデル
UH6
VH6
フレーム / 秒 (fps)
186.2 fps
543.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0008 ms
0.0008 ms
メモリー
4.5 GB
3.9 GB

* 1080p 解像度、1枚につき1人の顔写真

* High Precision (DNN)モデルを使用

* FaceMe® Windows 6.9を使用

サーバ
Amazon EC2 G4
g4dn.2xlarge
CPU
vCPU x8
GPU
NVIDIA T4 x1
FaceMe® 抽出モデル
UH6
VH6
フレーム / 秒 (fps)
235.8 fps
390.9 fps
顔照合時間 (ms)
0.0032 ms
0.0016 ms
メモリー
4.5 GB
4.5 GB

* 1080p 解像度、1枚につき1人の顔写真

* 顔検出に顔照合時間：2つの特徴点を一致させるのにかかる時間。例として、顔写真から特徴点の抽出を行い、1000人のデータベースからその人物が誰かを識別するには、1000回の照合が必要になります。

* Ubuntu 20 x 64を使用

企業 PC 向け

CPU
Intel® Celeron® G4920
Core i7-7700K
FaceMe® 抽出モデル
VH
H
VH
H
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
41.4 ms
24.9 ms
10.1 ms
8.1 ms
フレーム / 秒 (fps)
24.2 fps
40.2 fps
99.0 fps
123.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0016 ms
0.0016 ms
0.0011 ms
0.0011 ms
CPU
Intel® Celeron® G4920
GPU/VPU
1 x VPU (Movidius Myriad X)
FaceMe® 抽出モデル
VH
H
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
41.4 ms
24.9 ms
フレーム / 秒 (fps)
24.2 fps
40.2 fps
顔照合時間 (ms)
0.0016 ms
0.0016 ms
CPU
Intel® Core i7-7700K
GPU/VPU
8 x VPU (Movidius Myriad X)
FaceMe® 抽出モデル
VH
H
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
10.1 ms
8.1 ms
フレーム / 秒 (fps)
99.0 fps
123.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0011 ms
0.0011 ms

* 1080p 解像度、1枚につき1人の顔写真

* FaceMe® SDK - Windows 5.2 を使用

* 顔検出にHigh Precision (DNN) モデルを使用

* VPUを使用する場合、960枚の画像をバッチ処理し、画像1枚あたりの平均処理時間を測定します。（FaceMe SDK 3.15を使用）

モバイルデバイス & IoT / AIoT デバイス向け

Soc
Qualcomm Snapdragon 845
Qualcomm Snapdragon 660 (GPU)
MediaTeK i350 (APU)
Apple A12X
デバイス
Google Pixel 3
Advantech MOD Q200
MediaTeK i350 Dev Kit
iPad Pro 12.9” 2018
FaceMe® 模型
VH
H
VH
H
VH
H
VH
H
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
55.1 ms
40.9 ms
62.3 ms
37.7 ms
123.2 ms
54.2 ms
29 ms
22 ms
フレーム / 秒 (fps)
18.1 fps
24.4 fps
16.0 fps
26.5 fps
8.1 fps
18.4 fps
34.5 fps
45.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0006 ms
0.0006 ms
0.0010 ms
0.0010 ms
0.0035 ms
0.0035 ms
0.0025 ms
0.0009 ms
Soc
Qualcomm Snapdragon 845
デバイス
Google Pixel 3
FaceMe® 模型
VH
H
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
55.1 ms
40.9 ms
フレーム / 秒 (fps)
18.1 fps
24.4 fps
顔照合時間 (ms)
0.0006 ms
0.0006 ms
Soc
Qualcomm Snapdragon 660 (GPU)
デバイス
Advantech MOD Q200
FaceMe® 模型
VH
H
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
62.3 ms
37.7 ms
フレーム / 秒 (fps)
16.0 fps
26.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0010 ms
0.0010 ms
Soc
MediaTeK i350 (APU)
デバイス
MediaTeK i350 Dev Kit
模型
VH
H
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
123.2 ms
54.2 ms
フレーム / 秒 (fps)
8.1 fps
18.4 fps
顔照合時間 (ms)
0.0035 ms
0.0035 ms
Soc
A12X
デバイス
iPad Pro 12.9” 2018
模型
VH
H
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
29 ms
22 ms
フレーム / 秒 (fps)
34.5 fps
45.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0025 ms
0.0009 ms

* 720p 解像度、1枚につき1人の顔写真

FaceMe® テクノロジー

Features List
顔関連機能
検出、特徴点抽出、比較と識別、検索
遮蔽物検出，感情検出
ランドマーク検出，マスク検出​
人物関連機能
検出、カウント
顔属性分析
性別、年齢、表情、顔の向き
入力モードサポート
写真、動画
動画フォーマット *1
H.264 (AVC), H.265 (HEVC)​
表情検出
嬉しさ、悲しみ、怒り、驚き、無表情
なりすまし防止
3D なりすまし防止
IR+RGB なりすまし防止
​ 2Dカメラ なりすまし防止 (ランダムな対話あり/なし)​
チップセット (CPU/GPU/VPU)
Intel x64,
ARM64,
NVIDIA GPU, NVIDIA Jetson,
​ MediaTek SoC (i350, i500),
Qualcomm SoC (w/ GPU or DSP),
NXP i.MX8​
データベースサポート
FaceMe SDK Built-in,
Microsoft SQL, MySQL, Maria DB ​
動作環境
Windows, Windows Server, Android, iOS
Ubuntu, Red Hat, CentOS, JetPack, Yocto*2​
AI 推論エンジン
Intel® OpenVINO™,
NVIDIA® TensorRT / CUDA,
​ Qualcomm SNPE,
MediaTeK NeuroPilot,
Apple CoreML​

* 1. ハードウェアデコーダが必要。​

* 2. Yoctoのサポートは、特定のOEMデバイスを対象としています。

画像 / カメラ 条件

最小要件
推奨
顔の向き – z 軸
< 60°
< 45°
顔の向き – y 軸
< 50°
< 30°
顔の向き – x 軸
< 60°
< 45°
照明
450 lux
550 lux
顔のサイズ
(両目間のピクセル)
36 pixels
50 pixels
顔登録数
1 枚
5 枚 - 正面, 左/右 (15°~45°), 上 (5°~30°), 下 (15°~30°)

3D 深度カメラを使用してのなりすまし防止

カメラタイプ​
3D深度​
IR+RGB
2Dカメラ
True Acceptance Rates​​
100%​
99.97%
98.22%
True Rejection Rates​
100%​
100%
98.07%
対応機器
Himax SH430UH
iPhone X, iPad Pro
Intel RealSense D415
Orbbec Astra Pro 3D
eYs3D EX8053 ​​
Union Ubio-X Face Premium シリーズ
Fangtec DCEA23-HK1-6R
​ TaisenTech H018-7168-V2
ほぼ全てのAndroid/iOSスマートフォン、タブレット端末に対応。

* 2Dカメラについては、FaceMe Android/iOSを初期設定のまま使用。

* FaceMe 6.8でテスト。

大規模顔データベース向け高速検索アルゴリズム

データベースの人数規模
データベース検索時間(ms)
1:1 比較
高速検索
100 万人
1,115 ms
7 ms
667 万人
7,437 ms
9 ms

* CPU i7-7700K、メモリー 64GB の PC で検証。

* 3000万人規模の場合は、メモリー 128GB が必要となります。

年齢、性別、感情検出の精度

属性検出
精度
性別
98%
感情
最高 86%
年齢
平均 5.8 歳の誤差

* 68,000 枚の画像で検証

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