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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アメリカ国立標準技術研究所 (NIST)

NIST FRVT 1:1
VISA 本人認識率
(@FAR 1E-4)
99.70%
VISA 本人認識率
(@FAR 1E-6)
98.95%
VISA Border 本人認識率
(@FAR: 1E-6)
99.06%
WILD 本人認識率
(@FAR 1E-5)
96.88%

* CyberLink FaceMe® は 2020年5月 NIST FRVT 1:1 テストにて、世界ランク 16位、中国・ロシアを除くベンダーでは 5位 にランク。

* 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
AMD EPYC 7502 32-Core
GPU/VPU
NVIDIA® RTX A6000
FaceMe® 抽出モデル
UH
VH
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
3.9 ms
2.4 ms
フレーム / 秒 (fps)
256.4 fps
416.7 fps
顔照合時間 (ms)
0.0018 ms
0.0017 ms
メモリー
3.9 GB
3.7 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。

* High Precision (DNN)モデルを使用

* FaceMe® Windows 5.4を使用

CPU
Intel® Xeon E3-1268L
GPU/VPU
NVIDIA® Tesla T4
FaceMe® 抽出モデル
UH
VH
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
7.6 ms
5.2 ms
フレーム / 秒 (fps)
131.6 fps
192.3 fps
顔照合時間 (ms)
0.0016 ms
0.0016 ms
メモリー
1.2 GB
1.2 GB

* 1080p 解像度、1枚につき1人の顔写真

* 顔検出にHigh Precision (DNN)モデルを使用

* 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回の称号が必要になります。

* FaceMe® Windows 5.1 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
顔検出
Yes
顔認識
Yes
顔追従
Yes
顔属性分析
性別、年齢、表情、顔の向き
リアルタイム動画のサポート
Yes
H.264 & H.265 サポート
*ビデオコーデックに対応したハードウェアデコーダが必要です
Yes
表情検出
嬉しさ、悲しみ、怒り、驚き、無表情
画像前処理
明るさ補正、シャープ補正、拡大画質補正
なりすまし防止（3Dカメラ）
Yes
なりすまし防止（2Dカメラ）
(ユーザーの動作あり)
Yes
なりすまし防止（2Dカメラ）
(ユーザーの動作なし)
Yes
チップセット (CPU/GPU/VPU)
Intel®64, ARM64™, NVIDIA® GPU, NVIDIA® Jetson, Intel®Movidius™ VPU, MediaTek i350 APU, Qualcomm SoC(GPU), NXP i.MX8
プログラム言語
C++, HTTP, C#, Perl
AI 推論エンジン
Intel® OpenVINO™, NVIDIA® TensorRT / CUDA, Qualcomm SNPE, MediaTeK NeuroPilot, CoreML

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

対応 3D 深度カメラ
Intel® RealSense, Orbbec® Astra Pro, Himax®, Altek®, eYs3D®, iPad Pro
True Positive Rate
98.2%
True Negative Rate
100%

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
1,860 ms
1.2 ms
600 万人
11,200 ms
1.6 ms

* 高速検索アルゴリズムでは、600 万人規模のデータベースを約 1.6 ミリ秒でデータベース内の顔を検索できます。

* CPU i7-7700K、メモリー 24GB 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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