FaceMe® AI 얼굴 인식 엔진 | 기술 정보 | CyberLink
FaceMe®

FaceMe®

전 세계 최고의 크로스 플랫폼 AI 얼굴 인식 엔진

NIST FRVT 1:1 & 1:N 상위 10위 랭크
중국 & 러시아 업체 제외 시 1위

FaceMe® 정확도(NIST 시행)

미국 국립표준기술연구소 (NIST)

매치 유형
True Acceptance Rate
높을수록 정확
False Acceptance Rate
낮을수록 정확
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 이미지는 여권용 사진입니다. VISA 이미지의 축간 거리(IOD)는 69픽셀입니다.

* Wild 이미지는 특별한 제약 없이 자유롭게 촬영한 이미지로, 다양한 해상도를 가지고 있습니다. 와이드 요(Wide Yaw) 및 피치 앵글(Pitch Angle) 현상이 나타날 수 있습니다.

* VISA Border는 비자 이미지와 웹캠 이미지를 비교합니다.

FaceMe® 정확도

FaceMe® 모델
Ultra High Precision
(UH)
Very High Precision
(VH)
High Precision Model
(H)
권장 플랫폼
서버 & 워크 스테이션
PC & 프리미엄 모바일
모바일 & 경량 IoT/AIoT 디바이스
True Acceptance Rate
(@FAR 1E-4)
99.05%
98.95%
98.35%
True Acceptance Rate
(@FAR 1E-5)
99.05%
98.95%
97.03%
True Acceptance Rate
(@FAR 1E-6)
98.89%
97.99%
94.98%
모델 사이즈 (MB)
300 MB
17 MB
6.7 MB
템플릿 사이즈 (KB)
5 KB
3 KB
3 KB

성능 수치

워크스테이션 또는 서버

CPU
Intel Core i7-12700K, 3.61GHz
GPU
NVIDIA® RTX A2000
FaceMe® 추출 모델
UH6
VH6
초당 프레임 (fps)
186.2 fps
543.5 fps
얼굴 매칭 시간 (ms)
0.0008 ms
0.0008 ms
메모리 (GB)
4.5 GB
3.9 GB

* 1080p 영상, 영상당 1개의 얼굴

* 얼굴 매칭 시간: 두 템플릿을 매칭하는 데 걸린 시간입니다. 예를 들어, 얼굴 이미지에서 추출된 템플릿이 주어지면 1,000명의 데이터베이스에서 이 사람이 누구인지 식별하기 위해 1,000회 얼굴 매칭을 실시하는 데 걸린 시간을 의미합니다.

* FaceMe Windows® 6.9 사용

서버
Amazon EC2 G4
g4dn.2xlarge
CPU
vCPU x8
GPU
NVIDIA T4 x1
FaceMe® 추출 모델
UH6
VH6
초당 프레임 (fps)
235.8 fps
390.9 fps
얼굴 매칭 시간 (ms)
0.0032 ms
0.0016 ms
메모리 (GB)
4.5 GB
4.5 GB

* 1080p 영상, 영상당 1개의 얼굴

* 얼굴 매칭 시간: 두 템플릿을 매칭하는 데 걸린 시간입니다. 예를 들어, 얼굴 이미지에서 추출된 템플릿이 주어지면 1,000명의 데이터베이스에서 이 사람이 누구인지 식별하기 위해 1,000회 얼굴 매칭을 실시하는 데 걸린 시간을 의미합니다.

* Ubuntu 20 x 64 사용

산업용 PC

CPU
Intel® Celeron® G4920
Core i7-7700K
FaceMe® 추출 모델
VH
H
VH
H
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
41.4 ms
24.9 ms
10.1 ms
8.1 ms
초당 프레임 (fps)
24.2 fps
40.2 fps
99.0 fps
123.5 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0016 ms
0.0016 ms
0.0011 ms
0.0011 ms
CPU
Intel® Celeron® G4920
FaceMe® 추출 모델
VH
H
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
41.4 ms
24.9 ms
초당 프레임 (fps)
24.2 fps
40.2 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0016 ms
0.0016 ms
CPU
Intel® Core i7-7700K
FaceMe® 추출 모델
VH
H
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
10.1 ms
8.1 ms
초당 프레임 (fps)
99.0 fps
123.5 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0011 ms
0.0011 ms

* 1080p 영상, 영상당 1개의 얼굴

* FaceMe® SDK - Windows 5.2 사용

* VPU의 경우 배치 모드를 사용하여 960개의 영상을 동시에 실행하고 FaceMe® SDK 3.1로 영상당 평균 시간을 측정합니다.

모바일 기기 & IoT/ AIoT 디바이스

Soc
Qualcomm Snapdragon 845
Qualcomm Snapdragon 660 (GPU)
MediaTeK i350 (APU)
Apple A12X
디바이스
Google Pixel 3
Advantech MOD Q200
MediaTeK i350 Dev Kit
iPad Pro 12.9” 2018
FaceMe® 추출 모델
VH
H
VH
H
VH
H
VH
H
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
55.1 ms
40.9 ms
62.3 ms
37.7 ms
123.2 ms
54.2 ms
29 ms
22 ms
초당 프레임 (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
안면 매칭 시간 (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
디바이스
Google Pixel 3
FaceMe® 추출 모델
VH
H
Execution Time (ms) Detection + Extraction
55.1 ms
40.9 ms
초당 프레임 (fps)
18.1 fps
24.4 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0006 ms
0.0006 ms
Soc
Qualcomm Snapdragon 660 (GPU)
디바이스
Advantech MOD Q200
FaceMe® 추출 모델
VH
H
Execution Time (ms) Detection + Extraction
62.3 ms
37.7 ms
초당 프레임 (fps)
16.0 fps
26.5 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0010 ms
0.0010 ms
Soc
MediaTeK i350 (APU)
디바이스
MediaTeK i350 Dev Kit
模型
VH
H
Execution Time (ms) Detection + Extraction
123.2 ms
54.2 ms
초당 프레임 (fps)
8.1 fps
18.4 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0035 ms
0.0035 ms
Soc
A12X
디바이스
iPad Pro 12.9” 2018
模型
VH
H
Execution Time (ms) Detection + Extraction
29 ms
22 ms
초당 프레임 (fps)
34.5 fps
45.5 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0025 ms
0.0009 ms

* 720p images, 1 face per image

FaceMe® Technology

기능
얼굴 관련 기능
인식, 추출, 매칭, 검색
얼굴 가림 인식, 감정 인식
랜드마크 인식, 의료용 마스크 감지​
인물 관련 기능
인식, 집계
안면 특징 식별
성별, 나이, 감정, 자세
입력 모드 지원
이미지, 비디오
비디오 포맷 *1
H.264 (AVC), H.265 (HEVC)​
감정 인식
기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 무표정
안티스푸핑
3D 뎁스 안티스푸핑
IR+RGB 안티스푸핑
​ 2D 카메라 안티스푸핑(랜덤 인터랙션 포함 또는 미포함)​
칩셋 (CPU/GPU/VPU)
Intel x64,
ARM64,
NVIDIA GPU, NVIDIA Jetson,
​ MediaTek SoC (i350, i500),
Qualcomm SoC (w/ GPU or DSP),
NXP i.MX8​
데이터베이스 지원
FaceMe SDK Built-in,
Microsoft SQL, MySQL, Maria DB ​
운영체제
Windows, Windows Server, Android, iOS
Ubuntu, Red Hat, CentOS, JetPack, Yocto*2​
AI 추론 엔진
Intel® OpenVINO,
NVIDIA® TensorRT / CUDA,
​ Qualcomm SNPE,
MediaTeK NeuroPilot,
Apple CoreML​

* 1. 비디오 포맷을 지원하려면 하드웨어 디코더가 필요합니다.

* 2. 특정 OEM 장치에서만 Yocto 지원

이미지 / 카메라 상태

최소
권장
얼굴 각도 – 요(Yaw)
< 60°
< 45°
얼굴 각도 – 피치(Pitch)
< 50°
< 30°
얼굴 각도 – 롤(Roll)
< 60°
< 45°
조명
450 lux
550 lux
안면 사이즈
(두 눈 사이의 픽셀)
36 pixels
50 pixels
안면 등록
1개의 이미지
5개의 이미지 - 정면, 좌측/우측 (15°~45°), 위 (5°~30°), 아래 (15°~30°)

3D 깊이 카메라 안티 스푸핑

카메라 유형
3D 뎁스
IR+RGB
2D 카메라
True Acceptance Rates​​
100%​
99.97%
98.22%
True Rejection Rates​
100%​
100%
98.07%
호환 가능 장치
Himax SH430UH
iPhone X, iPad Pro​
Intel RealSense D415
Orbbec Astra Pro 3D
eYs3D EX8053 ​​
Union Ubio-X Face Premium 시리즈
Fangtec DCEA23-HK1-6R
​ TaisenTech H018-7168-V2
거의 모든 Android/iOS 스마트폰 또는 태블릿 지원

* 2D 카메라 부분은 FaceMe를 Android/iOS에서 구동했을 때의 값을 기준으로 합니다.

* FaceMe 6.8 버전으로 테스트

대량의 데이터베이스를 위한 고속 검색 알고리즘

데이터베이스 내 인물 수
데이터베이스 검색 소요 시간 (ms)
일대일 비교
고속 검색
100만 명
1,115 ms
7 ms
667만 명
7,437 ms
9 ms

* 64GB 메모리 PC가 장착된 i7-7700K에서 테스트되었습니다.

* 3천만 개의 얼굴이 포함된 데이터베이스에는 128GB의 메모리가 필요합니다.

연령, 성별 및 감정 인식 정확도

인식 가능 특징
정확도
성별
98%
감정
최대 86%
연령
5.8 세(평균 오차)

* 68,000장의 이미지로 테스트

세일즈팀에
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