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FaceMe® AI 顔認識エンジン

FaceMe® 精度 NIST調べ

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)
99.58%
VISA 本人認識率
(@FAR 1E-6)
98.08%
WILD 本人認識率
(@FAR 1E-4)
97.02%
世界ランク 12位

* NIST FRVT 1:1 (WILD 1E-4) テストで、CyberLink FaceMe® は世界第 12 位にランクされています。(2019年7月)

* 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。

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
(H1)
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)
99.50%
98.95%
98.25%
本人認識率
(@FAR 1E-6)
98.50%
97.99%
94.12%
モデルサイズ (MB)
250 MB
17 MB
4 MB
テンプレートサイズ (KB)
3 KB
3 KB
1 KB

パフォーマンス性能 IoT デバイス

ワークステーション、サーバー向け

CPU
Core i7-7700K
Core i7-7700K
GPU / VPU
NV RTX 2080 Ti
FaceMe® 抽出モデル
UH
VH
H1
UH
VH
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
77.0 ms
15.9 ms
13.8 ms
14.7 ms
13.5 ms
8 ms
フレーム / 秒 (fps)
13.0 fps
62.7 fps
72.6 fps
68.0 fps
74.0 fps
123.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0009 ms
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0009 ms
CPU
Core i7-7700K
GPU / VPU
FaceMe® 抽出モデル
UH
VH
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
77.0 ms
15.9 ms
13.8 ms
フレーム / 秒 (fps)
13.0 fps
62.7 fps
72.6 fps
顔照合時間 (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0009 ms
CPU
Core i7-7700K
GPU / VPU
NV RTX 2080 Ti
FaceMe® 抽出モデル
UH
VH
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
14.7 ms
13.5 ms
8 ms
フレーム / 秒 (fps)
68.0 fps
74.0 fps
123.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0009 ms

企業 PC 向け

CPU
Celeron J3355
Celeron J1900
GPU / VPU
Movidius
FaceMe® 抽出モデル
UH
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
221.6.0 ms
107.4 ms
フレーム / 秒 (fps)
4.5 fps
9.3 fps
顔照合時間 (ms)
0.0063 ms
0.0024 ms
CPU
Celeron J3355
GPU / VPU
Movidius
FaceMe® 抽出モデル
UH
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
221.6 ms
フレーム / 秒 (fps)
4.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0063 ms
CPU
Celeron J1900
GPU / VPU
FaceMe® 抽出モデル
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
107.4 ms
フレーム / 秒 (fps)
9.3 fps
顔照合時間 (ms)
0.0024 ms

* 1080p 解像度、1枚につき1人の顔写真

* 顔照合時間: 2つのテンプレートを一致させるのにかかる時間。例として、顔画像から抽出されたテンプレートが与えられた場合、1000人のデータベースからその人物が誰であるかを識別するには、1000回の照合が必要になります。

モバイルデバイス & IoT / AIoT デバイス向け

SoC
Snapdragon 845
Snapdragon 650
Snapdragon 410
RK3399
A12X
デバイス
Google Pixel 3
Sony Xperia X
iPad Pro 12.9" 2018
FaceMe®抽出モデル
VH
H1
VH
H1
VH
H1
H1
VH
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
45 ms
38 ms
160 ms
112 ms
386 ms
268 ms
89.5 ms
29 ms
22 ms
フレーム / 秒 (fps)
22.2 fps
26.3 fps
6.2 fps
8.9 fps
2.6 fps
3.7 fps
11.2 fps
34.5 fps
45.5 fps
顔照合時間 (ms)
0.0009 ms
0.0004 ms
0.0067 ms
0.0018 ms
0.0096 ms
0.0022 ms
0.0003 ms
0.0025 ms
0.0009 ms
SoC
Snapdragon 845
デバイス
Google Pixel 3
抽出モデル
VH
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
45 ms
38 ms
フレーム / 秒 (fps)
22.2 fps
26.3 fps
顔照合時間 (ms)
0.0009 ms
0.0004 ms
SoC
Snapdragon 650
デバイス
Sony Xperia X
抽出モデル
VH
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
160 ms
112 ms
フレーム / 秒 (fps)
6.2 fps
8.9 fps
顔照合時間 (ms)
0.0067 ms
0.0018 ms
SoC
Snapdragon 410
デバイス
抽出モデル
VH
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
386 ms
268 ms
フレーム / 秒 (fps)
2.6 fps
3.7 fps
顔照合時間 (ms)
0.0096 ms
0.0022 ms
SoC
RK3399
デバイス
抽出モデル
H1
実行速度 (ms)
検出 + 抽出時間
89.5 ms
フレーム / 秒 (fps)
11.2 fps
顔照合時間 (ms)
0.0003 ms
SoC
A12X
デバイス
iPad Pro 12.9" 2018
抽出モデル
VH
H1
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
RTSP/H.264 サポート
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
プログラム言語
C++, HTTP, C#, Perl
AI 推論エンジン
TensorFlow, NCNN, OpenVINO, 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®
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。

顔属性検出の精度

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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