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

FaceMe® 전 세계 최고의 크로스 플랫폼 AI 얼굴 인식 엔진

FaceMe® 정확도(NIST 시행)

미국 국립표준기술연구소 (NIST)

NIST FRVT 1:1
VISA True Acceptance Rate
(@FAR 1E-4)
99.70%
VISA True Acceptance Rate
(@FAR 1E-6)
98.95%
VISA Border True Acceptance Rate
(@FAR: 1E-6)
99.06%
WILD True Acceptance Rate
(@FAR 1E-5)
96.88%

* CyberLink FaceMe® 는 2020년 5월 NIST FRVT 1:1 에서 전 세계 16위(중국 및 러시아 업체 제외 시 5위)에 랭크되었습니다.

* 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
AMD EPYC 7502 32-Core
GPU/VPU
NVIDIA® RTX A6000
FaceMe® 추출 모델
UH
VH
구동 시간(ms)
인식 + 추출
3.9 ms
2.4 ms
초당 프레임 (fps)
256.4 fps
416.7 fps
얼굴 매칭 시간 (ms)
0.0018 ms
0.0017 ms
메모리 (GB)
3.9 GB
3.7 GB

* 1080p 영상, 영상당 1개의 얼굴

* "고정밀(DNN)" 모델이 얼굴 감지에 사용됩니다.

* 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® 5.4 사용

CPU
Intel® Xeon E3-1268L
GPU/VPU
NVIDIA® Tesla T4
FaceMe® 추출 모델
UH
VH
구동 시간(ms)
인식 + 추출
7.6 ms
5.2 ms
초당 프레임 (fps)
131.6 fps
192.3 fps
얼굴 매칭 시간 (ms)
0.0016 ms
0.0016 ms
메모리 (GB)
1.2 GB
1.2 GB

* 1080p 영상, 영상당 1개의 얼굴

* "고정밀(DNN)" 모델이 얼굴 감지에 사용됩니다.

* 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 5.4 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
안면 인식
지원
안면 식별
지원
안면 추적
지원
안면 특징 식별
성별, 나이, 감정, 자세
실시간 비디오 지원
지원
RTSP/H.264 지원
지원
감정 인식
기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 무표정
이미지 프리-프로세싱
조명 향상, 엣지 샤프닝, 언샘플링
3D 카메라 안티 스푸핑
지원
2D 카메라 안티 스푸핑
(사용자 인터랙션 지원)
지원
2D 카메라 안티 스푸핑
(사용자 인터랙션 미지원)
지원
칩셋 (CPU/GPU/VPU)
Intel®64, ARM64, NVIDIA® GPU, NVIDIA® Jetson, Intel®Movidius VPU, MediaTek i350 APU, Qualcomm SoC(GPU), NXP i.MX8
프로그래밍 인터페이스
C++, HTTP, C#, Perl
AI 추론 엔진
Intel® OpenVINO, NVIDIA® TensorRT / CUDA, Qualcomm SNPE, MediaTeK NeuroPilot, CoreML

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

지원 가능 3D 깊이 카메라
Intel® RealSense, Orbbec® Astra Pro, Himax®, Altek®, eYs3D®, iPad Pro
True Positive Rate
98.2%
True Negative Rate
100%

대량의 데이터베이스를 위한 고속 검색 알고리즘

데이터베이스 내 인물 수
데이터베이스 검색 소요 시간 (ms)
알고리즘
일대일 비교
고속 검색
100만 명
1,860 ms
1.2 ms
600만 명
11,200 ms
1.6 ms

* FaceMe는 고속 검색 알고리즘을 사용하여 약 1.6ms 동안 600만 사용자 데이터베이스 내의 얼굴을 검색할 수 있습니다.

* 24GB 메모리 PC가 장착된 i7-7700K에서 테스트되었습니다. 3천만 개의 얼굴이 포함된 데이터베이스에는 128GB의 메모리가 필요합니다.

얼굴 특징 인식 정확도

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

* 68,000장의 이미지로 테스트

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