FaceMe® KI Gesichtserkennungs-Engine | CyberLink
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FaceMe® Die weltweit beste plattformübergreifende KI Gesichtserkennungs-Engine

FaceMe® Präzision nach NIST

National Institute of Standards and Technology (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® landet auf Rang 16 und Rang 5 (wenn China und Russland nicht berücksichtigt werden) im internationalen NIST FRVT 1:1 Test von Mai 2020.

* VISA Fotos aus Reisepässen. Dies bedeutet eine interokularer Distanz (IOD) die VISA Bildauflösung besteht aus 69 Pixeln.

* Wild Bilder sind unbeeinträchtigte, fotojournalistische Aufnahmen. Auflösungen variieren. Ein erweiteterter Kurs oder Winkel können auftreten.

* VISA Border vergleicht das VISA Bild mit WebCam Bildern.

FaceMe® Präzisionsrate

FaceMe® Modell
Ultrahohe Präzision
(UH3)
Sehr hohe Präzision
(VH)
Hohes Präzisions-Model
(H3)
Empfohlene Plattform
Server & Arbeitsstation
PC & Premium Mobile
Mobile & leichtere IoT/AIoT Geräte
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%
Modell-Größe (MB)
250 MB
17 MB
6.7 MB
Vorlagengröße (KB)
3 KB
3 KB
3 KB

Performance Zahlen

Für Arbeitsstationen oder Server

CPU
Core i7-7700K
Core i7-7700K
GPU / VPU
NV RTX 2080 Ti
FaceMe® Extraktions Modell
UH3
VH
H3
UH3
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
69.5 ms
15.9 ms
14.4 ms
19.3 ms
13.5 ms
12.8 ms
Frames pro Sekunde (fps)
14.4 fps
62.7 fps
69.6 fps
51.7 fps
74.0 fps
78.3 fps
Face Match Zeit (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® Extraktions Modell
UH3
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
69.5 ms
15.9 ms
14.4 ms
Frames pro Sekunde (fps)
14.4 fps
62.7 fps
69.6 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms
CPU
Core i7-7700K
GPU / VPU
NV RTX 2080 Ti
FaceMe® Extraktions Modell
UH3
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
19.3 ms
13.5 ms
12.8 ms
Frames pro Sekunde (fps)
51.7 fps
74.0 fps
78.3 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0024 ms
0.0024 ms
0.0024 ms

Für industrielle PCs

CPU
Celeron G4920
Celeron G4920
Jetson Nano
Jetson TX2
GPU / VPU
1x VPU (Movidius Myriad X)
8x VPU (Movidius Myriad X)
FaceMe® Extraktions Modell
UH3
VH
H3
UH3
VH
H3
VH
UH3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
100.5 ms
54.4 ms
46.4 ms
26.2 ms
19.8 ms
18.8 ms
67.4 ms
92.3 ms
Frames pro Sekunde (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
Face Match Zeit (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® Extraktions Modell
UH3
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
100.5 ms
54.4 ms
46.4 ms
Frames pro Sekunde (fps)
10.0 fps
18.4 fps
21.5 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
CPU
Celeron G4920
GPU / VPU
8x VPU (Movidius Myriad X)
FaceMe® Extraktions Modell
UH3
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
26.2 ms
19.8 ms
18.8 ms
Frames pro Sekunde (fps)
38.2 fps
50.6 fps
53.2 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0036 ms
0.0036 ms
0.0036 ms
CPU
Jetson Nano
GPU / VPU
FaceMe® Extraktions Modell
VH
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
67.4 ms
Frames pro Sekunde (fps)
14.8 fps
Face Match Zeit (ms)
CPU
Jetson TX2
GPU / VPU
FaceMe® Extraktions Modell
UH3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
92.3 ms
Frames pro Sekunde (fps)
10.8 fps
Face Match Zeit (ms)

* 1080p Bilder, 1 Gesicht pro Bild

* Face Match Zeit: Zeit, die der Abgleich von zwei Vorlagen erfordert. Ein Abgleich des Gesichts kann die Identifikation aus einer großen Datenbank ermöglichen. Zum Beispiel: der Abgleich einer Vorlage mit 1,000 Menschen würde 1,000 separate Abgleiche erfordern.

For Mobile Devices & IoT/ AIoT Devices

SoC
Snapdragon 845
Snapdragon 650
Snapdragon 410
RK3399
A12X
Device
Google Pixel 3
Sony Xperia X
iPad Pro 12.9” 2018
Extraction Model
VH
H3
VH
H3
VH
H3
H3
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
41.9 ms
27.8 ms
163.7 ms
112.3 ms
343.7 ms
175.3 ms
154 ms
29 ms
22 ms
Frames pro Sekunde (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
Face Match Zeit (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
Device
Google Pixel 3
Extraction Model
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
41.9 ms
27.8 ms
Frames pro Sekunde (fps)
23.9 fps
36.0 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0009 ms
0.0009 ms
SoC
Snapdragon 650
Device
Sony Xperia X
Extraction Model
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
163.7 ms
112.3 ms
Frames pro Sekunde (fps)
6.1 fps
8.9 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0075 ms
0.0065 ms
SoC
Snapdragon 410
Device
Extraction Model
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
343.7 ms
175.3 ms
Frames pro Sekunde (fps)
2.9 fps
5.7 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0080 ms
0.0080 ms
SoC
RK3399
Device
Extraction Model
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
154 ms
Frames pro Sekunde (fps)
6.5 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0060 ms
SoC
A12X
Device
iPad Pro 12.9” 2018
Extraction Model
VH
H3
Execution Zeit (ms)
Erkennung + Extraktion
29 ms
22 ms
Frames pro Sekunde (fps)
34.5 fps
45.5 fps
Face Match Zeit (ms)
0.0025 ms
0.0009 ms

* 720p Bilder, 1 Gesciht pro Bild

FaceMe® Technologie

Features List
Gesichtsentdeckung
Ja
Gesichtserkennung
Ja
Gesichtsverfolgung
Ja
Gesichtsattributs-Erkennung
Geschlecht, Alter, Emotion, Pose
Video Support in Echtzeit
Ja
RTSP/H.264 Support
Ja
Gefühlserkennung
fröhlich, raurig, überrascht, neutral
Vorabbearbeitung von Bildern
Verbesserung der Beleuchtung, Kantenschärfe, Upsampling
Anti-Spoofing mit 3D-Kameras
Ja
Anti-Spoofing mit 2D-Kameras
(mit Nutzerinteraktionen)
Ja
Anti-Spoofing mit 2D-Kameras
(ohne Nutzerinteraktionen)
Ja
Chipsets (CPU/GPU/VPU)
Intel®64, ARM64, NVIDIA® GPU, NVIDIA® Jetson, Intel®Movidius VPU
Programming Interface
C++, HTTP, C#, Perl
AI Inference Engines
TensorFlow, NCNN, OpenVINO, CoreML

Bild / Kamerabedingungen

Minimum
Recommended
Face Pose – Yaw
< 60°
< 45°
Face Pose – Pitch
< 50°
< 30°
Face Pose – Roll
< 60°
< 45°
Bleuchtung
450 lux
550 lux
Face Size
(pixels zwischen Augen)
36 pixels
50 pixels
Face Enrollment
1 image
5 images - Straight, Left/Right (15°~45°), Up (5°~30°), Down (15°~30°)

Anti-Spoofing mit 3D-Tiefenkamera

Unterstütze 3D-Depth Kameras
Intel® RealSense, Orbbec® Astra Pro, Himax®, Altek®, eYs3D®
True Positive Rate
98.2%
True Negative Rate
100%

Schnelle Algorithmen für eine riesige Datenbank

Menschen in Datenbanken
Suchzeit in Datenbanken (ms)
Algorithmen
Eins-zu-Eins-Vergleich
Schnelle Suche
1 Millionen Menschen
1,860 ms
1.2 ms
6 Millionen Menschen
11,200 ms
1.6 ms

* Durch Fast Search Algorithmen kann, FaceMe ein Gesicht aus einer Datenbank mit 6 Millionen Personen in 1.6 ms identifizieren.

* Getestet a i7-7700K mit einem 24 GB Speicher PC. Eine Datenbank von 30 Millionen Gesichtern würde 128 GB Speicher erfordern.

Genauigkeit der Erkennung von Gesichtsattributen

Erkennungs-Attribute
Genauigkeitsrate
Geschlecht
98%
Emotion
Bis zu 86%
Alter
5.8 Jahre (durchschnittlich)

* Mit 68,000 Bildern getestet

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