FaceMe® Moteur AI de reconnaissance faciale | CyberLink
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FaceMe® Le meilleur moteur AI de reconnaissance faciale multiplateforme au monde

Précision FaceMe® du NIST

Institut national des normes et de la technologie (NIST)

NIST FRVT 1:1
VISA Taux d'acceptation réel
(@FAR 1E-4)
99.70%
VISA Taux d'acceptation réel
(@FAR 1E-6)
98.95%
VISA Border Taux d'acceptation réel
(@FAR: 1E-6)
99.06%
WILD Taux d'acceptation réel
(@FAR 1E-5)
96.88%

* CyberLink FaceMe® est classé 16e mondial et 5e dans NIST FRVT 1:1 en mai 2020. (fournisseurs chinois et russes exclus)

* Les images VISA sont des photos prises à partir de passeport. La distance interoculaire moyenne (IOD) dans les images VISA est de 69 pixels.

* Les images "sauvages" sont des photos de style photojournalisme sans contrainte. La résolution varie considérablement. Un large angle de lacet et de tangage peut être présent.

* VISA Border compare l'image VISA aux images WebCam.

Précision FaceMe®

Modèle FaceMe®
Ultra haute précision
(UH3)
Ultra haute précision
(VH)
Modèle haute précision
(H3)
Plateforme recommandée
Serveur et poste de travail
PC, Premium Mobile
Mobiles et appareils légers IoT/AIoT
Taux d'acceptation réel
(@FAR 1E-4)
99.05%
98.95%
98.35%
Taux d'acceptation réel
(@FAR 1E-5)
99.05%
98.95%
97.03%
Taux d'acceptation réel
(@FAR 1E-6)
98.89%
97.99%
94.98%
Taille du modèle (Mo)
250 Mo
17 Mo
6.7 Mo
Taille du modèle (KB)
3 KB
3 KB
3 KB

Performances

pour poste de travail ou serveur

CPU
Core i7-7700K
Core i7-7700K
GPU / VPU
NV RTX 2080 Ti
Modèle d'extraction FaceMe®
UH3
VH
H3
UH3
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
69.5 ms
15.9 ms
14.4 ms
19.3 ms
13.5 ms
12.8 ms
Images par seconde (fps)
14.4 fps
62.7 fps
69.6 fps
51.7 fps
74.0 fps
78.3 fps
Temps de correspondance de visage (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
Modèle d'extraction FaceMe®
UH3
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
69.5 ms
15.9 ms
14.4 ms
Images par seconde (fps)
14.4 fps
62.7 fps
69.6 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms
CPU
Core i7-7700K
GPU / VPU
NV RTX 2080 Ti
Modèle d'extraction FaceMe®
UH3
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
19.3 ms
13.5 ms
12.8 ms
Images par seconde (fps)
51.7 fps
74.0 fps
78.3 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms

Pour pc industriel

CPU
Celeron G4920
Celeron G4920
Jetson Nano
Jetson TX2
GPU / VPU
1x VPU (Movidius Myriad X)
8x VPU (Movidius Myriad X)
Modèle d'extraction FaceMe®
UH3
VH
H3
UH3
VH
H3
VH
UH3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
100.5 ms
54.4 ms
46.4 ms
26.2 ms
19.8 ms
18.8 ms
67.4 ms
92.3 ms
Images par seconde (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
Temps de correspondance de visage (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)
Modèle d'extraction FaceMe®
UH3
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
100.5 ms
54.4 ms
46.4 ms
Images par seconde (fps)
10.0 fps
18.4 fps
21.5 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
CPU
Celeron G4920
GPU / VPU
8x VPU (Movidius Myriad X)
Modèle d'extraction FaceMe®
UH3
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
26.2 ms
19.8 ms
18.8 ms
Images par seconde (fps)
38.2 fps
50.6 fps
53.2 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
CPU
Jetson Nano
GPU / VPU
Modèle d'extraction FaceMe®
VH
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
67.4 ms
Images par seconde (fps)
14.8 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
CPU
Jetson TX2
GPU / VPU
Modèle d'extraction FaceMe®
UH3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
92.3 ms
Images par seconde (fps)
10.8 fps
Temps de correspondance de visage (ms)

* Images 1080p, un visage par image

* Temps de correspondance de visage : Temps nécessaire pour faire correspondre deux modèles. Une image de visage extraite d'un modèle peut permettre à une personne d'être identifiée à partir d'une grande base de données. Par exemple, la correspondance d'un modèle avec 1 000 personnes nécessiterait 1 000 correspondances distinctes.

Pour appareils mobiles et lot/AloT

SoC
Snapdragon 845
Snapdragon 650
Snapdragon 410
RK3399
A12X
Appareil
Google Pixel 3
Sony Xperia X
iPad Pro 12.9” 2018
Modèle d'extraction
VH
H3
VH
H3
VH
H3
H3
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
41.9 ms
27.8 ms
163.7 ms
112.3 ms
343.7 ms
175.3 ms
154 ms
29 ms
22 ms
Images par seconde (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
Temps de correspondance de visage (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
Appareil
Google Pixel 3
Modèle d'extraction
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
41.9 ms
27.8 ms
Images par seconde (fps)
23.9 fps
36.0 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0009 ms
0.0009 ms
SoC
Snapdragon 650
Appareil
Sony Xperia X
Modèle d'extraction
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
163.7 ms
112.3 ms
Images par seconde (fps)
6.1 fps
8.9 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0075 ms
0.0065 ms
SoC
Snapdragon 410
Appareil
Modèle d'extraction
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
343.7 ms
175.3 ms
Images par seconde (fps)
2.9 fps
5.7 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0080 ms
0.0080 ms
SoC
RK3399
Appareil
Modèle d'extraction
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
154 ms
Images par seconde (fps)
6.5 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0060 ms
SoC
A12X
Appareil
iPad Pro 12.9” 2018
Modèle d'extraction
VH
H3
Temps d'exécution (ms)
Détection et extraction
29 ms
22 ms
Images par seconde (fps)
34.5 fps
45.5 fps
Temps de correspondance de visage (ms)
0.0025 ms
0.0009 ms

* Images 720p, un visage par image

Technologie FaceMe®

Liste des fonctionnalités
Détection du visage
Oui
Reconnaissance faciale
Oui
Suivi du visage
Oui
Reconnaissance des attributs du visage
Sexe, Age, Emotion, Pose
Support vidéo en temps réel
Oui
Prise en charge RTSP/H.264
Oui
Détection d'émotions
Heureux, triste, fâché, surpris, neutre
Pré-traitement d’images
Amélioration de l'éclairage, affinage des bords, suréchantillonnage
Anti-usurpation avec caméras 3D
Oui
Anti-usurpation avec caméras 2D
(avec interactions de l'utilisateur)
Oui
Anti-usurpation avec caméras 2D
(sans interactions de l'utilisateur)
Oui
Chipsets (CPU/GPU/VPU)
Intel®64, ARM64, NVIDIA® GPU, NVIDIA® Jetson, Intel®Movidius VPU
Interface de programmation
C++, HTTP, C#, Perl
Moteurs d'inférence AI
TensorFlow, NCNN, OpenVINO, CoreML

Conditions d'images / caméras

Minimum
Recommandé
Pose de visage - lacet
< 60°
< 45°
Pose de visage - tangage
< 50°
< 30°
Pose de visage - roulis
< 60°
< 45°
Éclairage
450 lux
550 lux
Taille du visage
(pixels entre les yeux)
36 pixels
50 pixels
Face Enrollment
1 image
5 images - tout droit, gauche / droite (15°~45°), haut (5°~30°), bas (15°~30°)

Anti-usurpation à l'aide d'une caméra de profondeur 3D

Caméras de profondeur 3D prises en charge
Intel® RealSense, Orbbec® Astra Pro, Himax®, Altek®, eYs3D®
Taux positif réel
98.2%
Taux négatif réel
100%

Algorithme de recherche rapide pour une énorme base de données

Personnes dans la base de données
Temps de recherche dans la base de données (ms)
Algorithme
Comparaison un par un
Recherche rapide
1 million d'individus
1,860 ms
1.2 ms
6 million d'individus
11,200 ms
1.6 ms

* Grâce à l'algorithme de recherche rapide, FaceMe peut rechercher un visage dans une base de données de 6 millions d'individus dans environ 1,6 ms.

* Testé sur un i7-7700K avec 24 Go de mémoire PC. Une base de données de 30 millions de visages nécessiterait une mémoire de 128 Go

Précision de la détection des attributs du visage

Attributs de détection
Taux d'exactitude
Sexe
98%
Émotion
Jusqu'à 86%
Âge
5,8 ans (Erreur moyenne)

* Testé avec 68 000 images.

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