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Director Suite 365
FaceMe® Die weltweit beste plattformübergreifende KI Gesichtserkennungs-Engine

FaceMe® Genauigkeit

Ultrahochpräzises Modell
Hochpräzises Modell
Echte Akzeptanzrate (@FAR 1E-4)
99.50%
98.25%
Echte Akzeptanzrate (@FAR 1E-6)
98.50%
94.12%
Modellgröße (MB)
250
4

* Getestet mit mehr als 1 Millionen Gesichtern.

* Bei der jüngsten MegaFace Challenge erreichte CyberLink FaceMe® eine Genauigkeitsrate von 98,41% und belegt Platz 12 in der Welt. (September 2018)

FaceMe® Genauigkeitsbericht von NIST 2019 (FNMR bis FMR)

Hinweis: Für Visa-Bilder werden Erkennungsfehler-Kompromissmerkmale (DET), die eine falsche Nichtübereinstimmungsrate gegenüber einer falschen Übereinstimmungsrate anzeigen, parametrisch auf dem Schwellenwert T aufgetragen. Die Skalen sind logarithmisch, um viele Jahrzehnte FMR anzuzeigen.

Geschwindigkeit für das hochpräzise Modell

Linux Server
Windows PC
Android
iOS
Intel XEON E5-2630V4 10 Kerne
Intel i7-7700K 4 Kerne
Snapdragon 835(On Pixel 2)
A12X (On iPad Pro 11” 2018)
Erkennung + Extraktionszeit (ms)
13 ms
12 ms
35 ms
14 ms
Bilder pro Sekunde
77 BPS
83 BPS
28 BPS
70 BPS
Gesichts-Match-Zeit (ms)
0.0005 ms
0.0005 ms
0.0005 ms
0.0007 ms
Linux Server
Windows PC
Intel XEON E5-2630V4 10 Kerne
Intel i7-7700K 4 Kerne
Erkennung + Extraktionszeit (ms)
13 ms
12 ms
Bilder pro Sekunde
77 BPS
83 BPS
Face Match Time (ms)
0.0005 ms
0.0005 ms
Android
iOS
Snapdragon 835 (On Pixel 2)
A12X (On iPad Pro 11” 2018)
 Erkennung + Extraktionszeit (ms)
35 ms
14 ms
Bilder pro Sekunde
28 BPS
70 BPS
Gesichts-Match-Zeit (ms)
0.0005 ms
0.0007 ms

* Face Match Time: Die Zeit, die zum Abgleichen um zwei Vorlagen benötigt wird.

FaceMe® Technologie

Liste der Funktionen
Gesichtswahrnehmung
Ja
Gesichtsmerkmale
Yes
Gesichtserkennung
Yes
Gesichts-Tracking
Yes
Erkennung von Gesichtsattributen
Geschlecht, Alter, Emotion, Haltung
Echtzeit-Video-Unterstützung
Ja
Emotionserkennung
Fröhlich, traurig, wütend, überrascht, neutral
Bilder Vorverarbeitung
Verbesserung der Beleuchtung, Kantenschärfen, Upsampling
Anti-Spoofing mit 3D-Kameras
Ja
Anti-Spoofing mit 2D-Kameras (mit Benutzerinteraktionen)
Ja
Anti-Spoofing mit 2D-Kameras (ohne Benutzerinteraktion)
Ja
KI-Inferenzen-Engines
TensorFlow, OpenVINO, CoreML

Bedingungen für Bilder/Kameras

Minimum
Empfohlen
Gesichtshaltung - Roll-Winkel
< 60°
< 45°
Gesichtshaltung – Nick-Winkel
< 50°
< 30°
Gesichtshaltung – Gier-Winkel
< 60°
< 45°
Beleuchtung
450 lux
550 lux
Gesichtsgröße (Pixel zwischen den Augen)
36 Pixel
50 Pixel
Gesichtsregistrierung
1 Bild
5 Bilder (Vorne, 15° < Links/Rechts < 45°, 5° < Oben < 30°, 15° < Unten < 30°)

Rückrufrate für Antispoofing mit 3D-Tiefenkamera

Wahr-positiv-Rate
98.2%
Wahr-negativ-Rate
100%

* Mit der Orbbec 3D - Tiefenkamera (Active Stereo) können über 17.000 Testfälle durchgeführt werden, darunter reale Personen, gedruckte Fotos, Videoangriffe usw.

Schneller Suchalgorithmus für sehr große Gesichtsdatenbanken

Menschen in der Datenbank
Zeit zum Suchen in der Datenbank (ms)
Rückrufrate
Direktvergleich
Schnellsuche
Direktvergleich
Schnellsuche
1 Millionen Menschen
1,860 ms
1.2 ms
100%
99.94%
6 Millionen Menschen
11,200 ms
1.6 ms
100%
99.61%
Zeit die Datenbank zu durchsuchen (ms)
Direktvergleich
Schnellsuche
1 Millionen Menschen
1,860 ms
1.2 ms
6 Millionen Menschen
11,200 ms
1.6 ms
Rückrufrate
Direktvergleich
Schnellsuche
1 Millionen Menschen
100%
99.94%
6 Millionen Menschen
100%
99.61%

* Mit dem Schnellsuch-Algorithmus kann FaceMe ein Gesicht in einer 6-Millionen-Personendatenbank in ca. 1,6 ms mit einer Rückrufrate von bis zu 99,61% durchsuchen. Der Rückruf und der Leistungskompromiss können an unterschiedliche Anforderungen angepasst werden.

* Getestet auf einem i7-7700K mit 24 GB Arbeitsspeicher-PC. Eine Datenbank mit 30 Millionen Gesichtern würde 128 GB Speicher benötigen.

Genauigkeit der Gesichtsattributerfassung

Erkennungsattribute
Genauigkeitsrate
Geschlecht
98%
Emotion
Bis zu 86%
Alter
5.8 y/o (mittlerer Durchschnittsfehler)

* Getestet mit 68.000 Bildern.

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