FaceMe® AI 얼굴 인식 엔진 | CyberLink
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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
(UH3)
Very High Precision
(VH)
High Precision Model
(H3)
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)
250 MB
17 MB
6.7 MB
템플릿 사이즈 (KB)
3 KB
3 KB
3 KB

성능 수치

워크스테이션 또는 서버

CPU
Core i7-7700K
Core i7-7700K
GPU / VPU
NV RTX 2080 Ti
FaceMe® 추출 모델
UH3
VH
H3
UH3
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
69.5 ms
15.9 ms
14.4 ms
19.3 ms
13.5 ms
12.8 ms
초당 프레임 (fps)
14.4 fps
62.7 fps
69.6 fps
51.7 fps
74.0 fps
78.3 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms
CPU
Core i7-7700K
GPU / VPU
FaceMe® 추출 모델
UH3
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
69.5 ms
15.9 ms
14.4 ms
초당 프레임 (fps)
14.4 fps
62.7 fps
69.6 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms
CPU
Core i7-7700K
GPU / VPU
NV RTX 2080 Ti
FaceMe® 추출 모델
UH3
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
19.3 ms
13.5 ms
12.8 ms
초당 프레임 (fps)
51.7 fps
74.0 fps
78.3 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms

산업용 PC

CPU
Celeron® G4920
Celeron® G4920
Jetson Nano
Jetson TX2
GPU / VPU
1x VPU (Movidius Myriad X)
8x VPU (Movidius Myriad X)
FaceMe® 추출 모델
UH3
VH
H3
UH3
VH
H3
VH
UH3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
100.5 ms
54.4 ms
46.4 ms
26.2 ms
19.8 ms
18.8 ms
67.4 ms
92.3 ms
초당 프레임 (fps)
10.0 fps
18.4 fps
21.5 fps
38.2 fps
50.6 fps
53.2 fps
14.8 fps
10.8 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
CPU
Celeron® G4920
GPU / VPU
1x VPU (Movidius Myriad X)
FaceMe® 추출 모델
UH3
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
100.5 ms
54.4 ms
46.4 ms
초당 프레임 (fps)
10.0 fps
18.4 fps
21.5 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
CPU
Celeron® G4920
GPU / VPU
8x VPU (Movidius Myriad X)
FaceMe® 추출 모델
UH3
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
26.2 ms
19.8 ms
18.8 ms
초당 프레임 (fps)
38.2 fps
50.6 fps
53.2 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
CPU
Jetson Nano
GPU / VPU
FaceMe® 추출 모델
VH
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
67.4 ms
초당 프레임 (fps)
14.8 fps
안면 매칭 시간 (ms)
CPU
Jetson TX2
GPU / VPU
FaceMe® 추출 모델
UH3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
92.3 ms
초당 프레임 (fps)
10.8 fps
안면 매칭 시간 (ms)

* 1080p 이미지, 이미지당 1개의 얼굴 포함

* 안면 매칭 시간: 두 템플릿을 일치시키는 데 소요된 시간입니다. 얼굴 이미지를 추출한 템플릿을 사용하면 대형 데이터베이스에서 사용자를 식별할 수 있습니다. 예를 들어 템플릿을 1,000명의 사용자와 일치시키려면 1,000개의 개별 일치 항목이 필요합니다.

모바일 기기 & IoT/ AIoT 디바이스

SoC
Snapdragon 845
Snapdragon 650
Snapdragon 410
RK3399
A12X
디바이스
Google Pixel 3
Sony Xperia X
iPad Pro 12.9” 2018
추출 모델
VH
H3
VH
H3
VH
H3
H3
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
41.9 ms
27.8 ms
163.7 ms
112.3 ms
343.7 ms
175.3 ms
154 ms
29 ms
22 ms
초당 프레임 (fps)
23.9 fps
36.0 fps
6.1 fps
8.9 fps
2.9 fps
5.7 fps
6.5 fps
34.5 fps
45.5 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0009 ms
0.0009 ms
0.0075 ms
0.0065 ms
0.0080 ms
0.0080 ms
0.0060 ms
0.0025 ms
0.0009 ms
SoC
Snapdragon 845
디바이스
Google Pixel 3
추출 모델
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
41.9 ms
27.8 ms
초당 프레임 (fps)
23.9 fps
36.0 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0009 ms
0.0009 ms
SoC
Snapdragon 650
디바이스
Sony Xperia X
추출 모델
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
163.7 ms
112.3 ms
초당 프레임 (fps)
6.1 fps
8.9 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0075 ms
0.0065 ms
SoC
Snapdragon 410
디바이스
추출 모델
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
343.7 ms
175.3 ms
초당 프레임 (fps)
2.9 fps
5.7 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0080 ms
0.0080 ms
SoC
RK3399
디바이스
추출 모델
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
154 ms
초당 프레임 (fps)
6.5 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0060 ms
SoC
A12X
디바이스
iPad Pro 12.9” 2018
추출 모델
VH
H3
실행 시간 (ms)
인식 + 추출
29 ms
22 ms
초당 프레임 (fps)
34.5 fps
45.5 fps
안면 매칭 시간 (ms)
0.0025 ms
0.0009 ms

* 720p 이미지, 이미지당 1개의 얼굴 포함

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
프로그래밍 인터페이스
C++, HTTP, C#, Perl
AI 추론 엔진
TensorFlow, NCNN, OpenVINO, 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®
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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