Cyberlink - FaceMe


FaceMe® SDK

為何選用 FaceMe® ?

AI臉部辨識生態系的領導者

全球頂尖的AI臉部辨識引擎

訊連科技為全球人工智慧及臉部辨識技術的領導廠商,憑藉領先的研發能力,20餘年來在IT產業中建立卓越的聲譽。訊連科技FaceMe®提供精準的臉部辨識能力,在全球知名的NIST臉部辨識測試中,於VISA及WILD測試項目名列前茅。通過不斷的創新,我們保證提供的技術能滿足最高的準確率和安全標準,適用於各種產業和應用情境。
專為IoT/AIoT裝置優化

FaceMe®是專為IoT/AIoT應用打造的AI臉部辨識引擎。 FaceMe®可支援Windows,Linux,Android和iOS等多種作業系統,並可針對於各式硬體設備之效能進行優化。除支援效能強大的工作站或個人電腦處理器(CPU)及圖像加速卡(GPU),亦可針對IoT/AIoT物聯網設備中的輕量、低功耗處理器進行優化。
系統整合商的最佳夥伴

FaceMe®為專為系統整合商設計的臉部辨識引擎,可支援C#、C++及Pearl等程式語言,亦提供HTTP API,符合多樣化的開發環境。對系統整合商來說,在執行智慧安控,訪客控管,公共安全,智慧零售和智慧家庭等專案時,可於解決方案中快速、彈性地導入臉部辨識。

卓越的 AI 技術

世界頂尖的精準辨識率

FaceMe®係採用深度學習類神經網路演算法打造,在10-4錯誤率(FAR)下,可提供高達99.5%的正確辨識率(TAR, True Acceptance Rate)。卓越的辨識能力在NIST FRVT臉部辨識測試中,名列全球最精準且速度最快的辨識引擎之一。
跨平台支援及優化

FaceMe®支援Windows、Linux、Android 與 iOS 等作業系統,對開發者來說,可在各種IoT/AIoT設備,如門禁系統、電子看板、資訊服務站(KIOSK)、銷售時點情報系統(POS System)以及執行於 iOS 和 Android 平台之APP中,快速導入臉部辨識功能。
針對伺服器及邊緣運算裝置效能優化

無論是建置在搭載高階處理器及圖像加速卡的伺服器和工作站、或是搭配輕量化處理器的IoT/AIoT邊緣運算裝置, FaceMe®都可針對不同的硬體配置進行優化,如運算效能、辨識速度及準確度等,實現更彈性化的建置。
支援多種AI硬體及邏輯推理引擎

FaceMe®可支援多種AI硬體及邏輯推理引擎。開發人員可選擇在NVIDIA®CUDA™及Intel® Movidius™等硬體上啟用GPU加速,或針對採用Jetson™及ARM的IoT/AIoT設備上進行效能優化。此外,FaceMe®亦支援OpenVINO™、TensorRT、TensorFlow及CoreML等多種AI邏輯推理引擎。無論是採用何種硬體配置或架構,FaceMe®都可有效運用,加速深度學習演算法的運算速度。
影像優化技術 有效提升辨識率

透過訊連科技獨家的TrueTheather™影像優化技術,可在臉部辨識前,透過解析度優化、降噪、去背光等影像前處理進行優化,可增加 11.65% 之臉部辨識正確率。
*在 550 流明光線環境下,進行影像擷取及臉部辨識測試。
安全可靠的防偽技術

FaceMe®支援多種防偽機制,除了可透過3D景深鏡頭辨別是否為真人外,更可透過手機上的2D鏡頭進行防偽,避免透過利用人臉照片或是影片破解辨識系統。針對門禁、金融等應用,可提供安全係數更高的臉部辨識。
觀看影片
FaceMe® & U 即時通知

FaceMe®可整合訊連開發之U通訊服務,應用於多種智慧場景。以安控應用為例,可在偵測到黑名單或不明人士時,發送包含文字及短影片的訊息給保全人員進行警示。於智慧門禁和智慧零售應用中,可在預約訪客或VIP貴賓到訪時,以即時訊息通知相關人員進行接待。
AI 車牌辨識

訊連「AI 車牌辨識」解決方案,可應用於智慧停車場與警政系統等場域。在智慧停車場場景,整合臉部辨識及車牌辨識,在汽車進出時辨識駕駛是否為同一人,避免盜用鑰匙之事故發生。在警政系統的應用上,快速掃描警方行車紀錄器或視訊紀錄器拍攝之影片,辨識車牌並即時比對有犯罪或失竊紀錄之車輛。


關於 FaceMe®

 
臉部偵測 臉部特徵點定位 臉部辨識 臉部屬性擷取
檢測圖像中人臉資訊生成高度精確的位置,並可儲存每張臉部資訊作進一步分析和參考。 可針對人臉精確定位多達 106 個特徵點,便於開發者快速建構動態 3D 臉部模型。 根據臉部偵測結果,快速與人臉資料庫進行特徵及身分比對。 即時擷取分析臉部屬性,包含年齡、性別、情緒和頭部動作等。。

 

智慧安控 智慧辦公室 智慧零售
智慧家庭 智慧工廠 智慧金融

 

FaceMe®合作夥伴及客戶

FaceMe®合作夥伴及客戶

 
技術規格

美國國家標準暨技術研究院(NIST)

FaceMe®測試報告

  NIST FRVT 1:1
VISA測試集正確辨識率
([email protected]/萬分之一誤認率)
99.58%
VISA測試集正確辨識率
([email protected]/百萬分之一誤認率)
98.08%
WILD測試集正確辨識率
([email protected] 1E-4/萬分之一誤認率)
96.58%

* 訊連科技CyberLink開發之FaceMe>®臉部辨識引擎,於全球知名NIST FRVT臉部辨識測試中,名列全球第12名團隊。

* VISA測試集為護照或證件等照片。VISA相片中平均兩眼間距 (IOD) 為 69像素。

* WILD 測試集包含真實場景中拍攝之相片。通常會有角度不佳、模糊、光線不佳或局部遮蔽情況。




FaceMe®臉部辨識精準度

FaceMe®模型 超高精準模型
Ultra High Precision (UH3)
較高精準模型
Very High Precision (VH)
高精準模型
High Precision Model (H3)
建議運行硬體 伺服器、工作站及具獨立顯卡電腦 個人電腦及高階行動裝置 行動裝置及輕量IoT/AIoT設備
正確辨識率
([email protected]/萬分之一誤認率)
99.05% 98.95% 98.35%
正確辨識率
([email protected]/十萬分之一誤認率)
99.05% 98.95% 97.03%
正確辨識率
([email protected]/百萬分之一誤認率)
98.89% 97.99% 94.98%
深度學習模型大小 (MB) 250 MB 17 MB 6.7 MB
特徵值大小 (KB) 3 KB 3 KB 3 KB



FaceMe®運行於各裝置之辨識速度

工作站及伺服器

CPU Core i7-7700K Core i7-7700K
GPU / VPU NV RTX 2080 Ti
FaceMe®模型 UH3 VH H3 UH3 VH H3
偵測+擷取時間(毫秒) 69.5 毫秒 16.5 毫秒 14.4 毫秒 19.3 毫秒 14.2 毫秒 12.8 毫秒
每秒幀數(fps) 14.4 fps 60.7 fps 69.6 fps 51.7 fps 70.4 fps 78.3 fps
臉部比對時間(毫秒) 0.0024 毫秒 0.0024 毫秒 0.0024 毫秒 0.0024 毫秒 0.0024 毫秒 0.0024 毫秒



工業電腦

CPU Celeron G4920 Celeron G4920 Jetson Nano Jetson TX2
GPU / VPU 1x VPU (Movidius Myriad X) 8x VPU (Movidius Myriad X)
FaceMe®模型 UH3 VH H3 UH3 VH H3 VH UH3
偵測+擷取時間(毫秒) 100.5 毫秒 54.4 毫秒 46.4 毫秒 26.2 毫秒 19.8 毫秒 18.8 毫秒 67.4 毫秒 92.3 毫秒
每秒幀數(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
臉部比對時間(毫秒) 0.0036 毫秒 0.0036 毫秒 0.0036 毫秒 0.0036 毫秒 0.0036 毫秒 0.0036 毫秒



行動裝置及IoT/ AIoT裝置

系統單晶片 Snapdragon 845 Snapdragon 650 Snapdragon 410 RK3399 A12X
設備 Google Pixel 3 Sony Xperia X iPad Pro 12.9” 2018
FaceMe®模型 VH H3 VH H3 VH H3 VH H3 VH
偵測+擷取時間(毫秒) 41.9 毫秒 27.8 毫秒 163.7 毫秒 112.3 毫秒 343.7 毫秒 175.3 毫秒 41.9 毫秒 27.8 毫秒 163.7 毫秒
每秒幀數(fps) 23.9 fps 36.0 fps 6.1 fps 8.9 fps 2.9 fps 5.7 fps 23.9 fps 36.0 fps 6.1 fps
臉部比對時間(毫秒) 0.0009 毫秒 0.0009 毫秒 0.0075 毫秒 0.0065 毫秒 0.0080 毫秒 0.0080 毫秒 0.0009 毫秒 0.0009 毫秒 0.0075 毫秒
* 測試相片解析度為720p,每張相片含一張臉。



FaceMe®支援技術

FaceMe®功能與支援項目

臉部偵測 支援
臉部特徵點定位 支援
臉部辨識 支援
臉部追蹤 支援
臉部屬性擷取 擷取性別、年紀、情緒及臉部擺動角度
即時影片偵測支援 支援
情緒偵測 可偵測開心、傷心、生氣、驚訝及平靜
影像優化前處理 光線強化、邊緣銳利化及解析度提升
3D相機防偽機制 支援
2D相機防偽機制
(偵測用戶互動)
支援
2D相機防偽機制
(無須偵測用戶互動)
支援
支援晶片(CPU/GPU/VPU) Intel®64, ARM64™, NVIDIA® GPU, NVIDIA® Jetson, Intel®Movidius VPU
程式語言 C++, HTTP, C#, Perl
AI推理引擎(Inference Engine) TensorFlow, NCNN, OpenVINO, CoreML



相機拍攝影像建議規格

 

最小值

建議值

臉部擺動:水平 < 60° < 45°
臉部擺動:垂直 < 50° < 30°
臉部擺動:旋轉 < 60° < 45°
流明度 450 lux 550 lux
臉部大小(雙眼間像素) 36 像素 50 像素
臉部註冊 1張影像 5張影像
(直視、 左右轉向:15°~45°、仰角5°~30°、俯角15°~30°)



3D深度相機防偽

支援3D深度相機 Intel® RealSense, Orbbec® Astra Pro, Himax®, Altek®, eYs3D®
正確辨識率 (True Positive Rate) 98.2%
正確拒絕率 (True Negative Rate) 100%
* 使用Orbbec 3D深度相機(結構光),測試案例超過17,000筆,包含真人、列印相片及動態影片等。



針對海量臉部資料庫,新增快速搜尋演算法

影像資料庫人數數量 於資料庫搜尋之平均時間(毫秒)
演算法 逐一比對法 快速搜尋演算法
100萬人 1,860毫秒 1.2毫秒
600萬人 11,200毫秒 1.6毫秒
* 透過快速搜尋演算法,FaceMe®於600萬人臉資料庫中搜尋單張臉孔,僅需1.6毫秒。
* 測試平台: Intel® Core™ i7-7700K 處理器,搭配24GB記憶體。若需搜尋3,000萬筆臉部資料庫,需搭配128GB記憶體。



臉部屬性擷取準確率

臉部屬性 準確率
性別 98%
情緒 最高86%
年齡 平均正負誤差5.8歲
* 使用68,000張照片測試結果



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系統需求

伺服器、工作站系統需求

  超高精準模型 (UH3) 較高精準模型 (VH)
高精準模型 (H3)
CPU Intel® Xeon® Processor E3 系列 4核心處理器
(建議E5系列 8核心處理器)
GPU nVidia GTX 1080 or T4
記憶體 64 GB (建議128 GB)
作業系統 Windows, Linux (Ubuntu 16, RedHat 7, CentOS 7)



電腦系統需求

  超高精準模型 (UH3) 較高精準模型 (VH)
高精準模型 (H3)
CPU Intel® Celeron Processor
(建議Core i7)
Intel® Celeron Processor
(建議Core i5)
GPU NVIDIA® GTX 1060
(建議GTX 1080)
記憶體 4 GB (建議16 GB)
作業系統 Windows 7/10 (x64), Ubuntu 16 (x64)



邊緣裝置系統需求

  Android ARM64 Linux ARM64 NVIDIA Jetson
CPU Snapdragon 410 (4x Cortex-A53)
Rockship RK3399 (2x A72 + 4x A53)
Jetson™ Nano, TX2 Xavier
記憶體 1 GB
(建議1.5 GB)
4 GB以上
作業系統 Android 5.0 Ubuntu 16, Debian JetPack 4.3
運行記憶體 500 MB 1 GB 1 GB



行動裝置系統需求

  Android ARM64 iOS
CPU Snapdragon 410
(建議835)
Apple A8
(建議A10)
記憶體 1 GB
(建議1.5 GB)
1 GB
(建議1.5 GB)
作業系統 Android 5.0 iOS 11
運行記憶體 500 MB 500 MB



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FaceMe® Security

FaceMe® Security

專為智慧安控場景設計的臉部辨識解決方案

FaceMe® Security為一款專為智慧安控設計的加值軟體,可運行於工作站、伺服器或VMS (video management systems)等多種環境。FaceMe® Security可在安控場景中偵測人臉,與資料庫比對,並於偵測到特定人物時,以即時通訊通知相關人員。
 

系統架構及運作方式


FaceMe® Security於智慧安控場景中提供端對端的解決方案,可串聯中央伺服器、局端的工作站及安控攝影機,並可透過即時通訊系統發送警示訊息給行動裝置。在局端環境,FaceMe® Security Workstation可安裝於搭載GPU的電腦或工作站,提供即時的人臉偵測及特徵值擷取。擷取出的特徵值可與運行在遠端伺服器上的FaceMe® Security Central進行臉部資料庫特徵比對及身份確認。FaceMe® Security Central亦提供網頁版的管理介面,可用作臉部資料庫管理、安控攝影機設定及訪客紀錄查看。此外,亦提供即時通訊API,可與即時通訊軟體(如訊連U通訊)整合,於特定人士,如VIP、黑名單、員工進入特定區域時,發送即時通知給保全人員。
AI臉部辨識 管理介面 即時通訊API


FaceMe® Security 效能

訪客量 硬體
1 x RTX 2080 Ti 2 x RTX 2080 Ti 4 x RTX 2080 Ti
510
每小時、每路攝影機之訪客數
(平均每個人臉於鏡頭前出現時間為3秒鐘)

39 路攝影機

(每小時共 19,890 人)

 

81 路攝影機

(每小時共 41,310 人)

2x 視訊攝影機總路數

152 路攝影機

(每小時共 77,520 人)

3.9x 視訊攝影機總路數

975
每小時、每路攝影機之訪客數
(平均每個人臉於鏡頭前出現時間為3秒鐘)

18 路攝影機

(每小時共 17,550 人)

 

40 路攝影機

(每小時共 39,000 人)

2.2x 視訊攝影機總路數

76 路攝影機

(每小時共 74,100 人)

4.2x 視訊攝影機總路數

* 安控攝影機解析度1080p,每秒幀數:15FPS
* 人臉辨識每秒幀數:12FPS
* 測試版本: FaceMe® Security 2.0.0
* 測試平台:Xeon Silver 4214, NVIDIA RTX 2080 Ti, 128 GB 記憶體, Windows 10 Enterprise LTSC



FaceMe® Security 系統需求

  Workstation Central
中央處理器 Intel® i5核心處理器, Xeon® E5 系列
圖像加速卡 NVIDIA® RTX 1660 Ti
(建議 2080 Ti)
記憶體 16 GB
資料庫 Microsoft SQL Server 2017
作業系統 Windows 10, Windows Server 2019 或 Windows 10 Enterprise LTSC
* 安控攝影機解析度1080p、每台攝影機臉部辨識之每秒幀數10 FPS
* 內部測試數據:單支攝影機每小時1,000張人臉,每幀2-3個人臉、每支攝影機之每秒幀數10FPS



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應用案例

FaceMe®提供高彈性臉部辨識解決方案,能完美支援各種行業和場景應用。以下使用情境為目前進行和近期合作之應用案例。
智慧安控

智慧安控

透過與安控系統的整合,FaceMe®可以識別IP攝影機視訊中的黑名單人員。並結合U通訊之U Alerts即時通知功能,守衛人員可在身份不明的人進入設施時,獲得即時警示訊息採取相關措施。

智慧安控與即時警示

FaceMe®可整合至近端的安控工作站、或遠端的安控伺服器。

於近端工作站可即時偵測人物進出並萃取特徵點,回傳至遠端的安控伺服器進行特徵比對,辨別為員工、黑名單或是可疑人物。

於偵測到可疑人物時,可透過與U Alerts之即時通訊串接,發送警示訊息給保全人員或警衛,進行相關應對。

智慧安控與即時警示
車牌辨識與駕駛比對

車牌辨識與駕駛比對

於停車場建置時,可結合CyberLink LPR車牌辨識及FaceMe®臉部辨識,於車輛入場時同時辨識臉部及車牌。

於自動繳費機結帳或車輛出場時,可針對臉部與車牌進行雙重驗證,避免車輛出場時遭盜用鑰匙之情事。

智慧辦公室

辦公室刷臉時代來臨!將臉部辨識結合門禁系統,可進行員工出勤管理。此外,結合U通訊之U Alerts即時通知,公司員工可在預約訪客到達時收到即時通知。


觀看影片
智慧辦公室
智慧門禁及考勤

智慧門禁及考勤

FaceMe®可與智慧門禁與考勤系統整合,可使用刷臉取代使用員工識別證,進出辦公室及管制區域。此外,也可與考勤系統整合,透過刷臉方式記錄員工上下班時間。

於自動繳費機結帳或車輛出場時,可針對臉部與車牌進行雙重驗證,避免車輛出場時遭盜用鑰匙之情事。

成功案例及相關報導:

達碩智慧科技
MT430企業門禁考勤機


微程式資訊
智慧辨識立柱

訪客管理

於智慧辦公室建置中,可將臉部辨識系統與訪客系統整合,預先輸入訪客照片,即可在訪客來臨時透過FaceMe®與訪客資料庫進行臉部比對,再整合U通訊之U Alerts即時通訊通知受訪者。
 

訪客管理
智慧零售

智慧零售

可判斷客戶性別、年齡及心情等重要資訊,分析訪客屬性,或透過電子看板推播分眾廣告。此外,零售店亦可透過臉部辨識進行VIP或黑名單客戶管理,整合即時通知服務人員進行相關應對。

於自動繳費機結帳或車輛出場時,可針對臉部與車牌進行雙重驗證,避免車輛出場時遭盜用鑰匙之情事。

觀看影片

客戶分析與廣告推播

於智慧零售場景,可透過FaceMe®判別客戶之性別、年齡、情緒等資訊,以進行精準行銷。

此外透過FaceMe®提供的統計數據,零售商或廣告商可以充分了解客戶的統計資訊與購物行為,進而提供滿足客戶需求的產品與服務,並可在數位看板上推播客製化訊息。

成功案例及相關報導:

研華科技
AIR Inference System


宏碁雲端
aiSage邊緣運算裝置

客戶分析與廣告推播
Kiosk 與 POS系統

Kiosk 與 POS系統

透過與FaceMe®整合,Kiosk、POS或點餐機可進行訪客判別,推薦適合餐點。

此外,熟客或會員也可綁定臉部資料,提供餐點資訊、專屬促銷訊息等,亦可透過臉部辨識進行自動結帳。

成功案例及相關報導:

曜比科技
客立樂POS系統

VIP、黑名單辨識與失竊防範

於零售店場景,可透過臉部辨識標註VIP訪客,於來訪時由店員進行相關迎賓應對。

此外,也可透過黑名單標示系統,標註曾有偷竊行為者。當安控攝影機偵測到黑名單人物時,可透過U Alerts即時通訊發出訊息,通知店員或保全人員進行應對。

VIP、黑名單辨識與失竊防範
服務及迎賓機器人

服務及迎賓機器人

於購物中心、零售店或公共場域,FaceMe®可整合至迎賓機器人,提供零售賣場主動式VIP迎賓招呼。並透過人臉辨識,推薦適合的產品,還可協助櫃位指引。此外,亦可與支付系統整合,進行臉部綁定快速結帳。

成功案例及相關報導:

凌群電腦
Ayuda智慧機器人

智慧建築及智慧家庭

整合智慧門鈴或智慧門鎖系統,FaceMe®可辨識家族成員和有權限之訪客才能進入,兼具居家安全之便利性與保障性。

智慧建築及智慧家庭
智慧門鎖及智慧對講機

智慧門鎖及智慧對講機

將FaceMe®臉部辨識技術應用在門鎖系統,利用智慧門鈴上的攝影鏡頭或行動裝置進行臉部辨識。

此外,FaceMe®亦可運用於智慧對講機,當系統辨識出家族成員和預約訪客的臉部時,才能開鎖進入。而當可疑人士出現在門口時,能夠即時示警,使居家安全更有保障。

成功案例及相關報導:

通航國際
智慧對講機

智慧電梯

於智慧建築中,FaceMe®可整合於智慧電梯,透過人臉辨識自動呼叫電梯,將訪客送往指定樓層,既能除省卻手動操作麻煩,亦可做好樓層進出人員的控管。

成功案例及相關報導:

崇友實業
GF系列智慧電梯

智慧電梯
智慧工廠

智慧工廠

使用臉部識別技術來管制受限區域的進出權限,以及機台設備、自動控制系統的操作權限管理。

管制區域進出與機台操作權限

FaceMe®可運用在工廠特殊區域進出管制,例如研發部門或是倉庫,利用臉部辨識把關進出人員的權限。也可記錄是否有不明人士多次出現在管制區。必要時,可利用U即時通訊進行通報或警告。

工廠內的貴重研發機台,也可用臉部辨識管理操作權限,不僅機密安全受保障,也可留下使用紀錄,做到滴水不漏的權限管理。

成功案例及相關報導:

微程式資訊
智慧辨識立柱

管制區域進出與機台操作權限
出勤管理

出勤管理

FaceMe®可運用在工廠場區門禁管理系統。以臉部辨識導入門禁,在上下班大量作業員進出門禁時,可同時辨識多位臉孔,一次完成刷臉打卡,大幅提升員工上下班出勤管理之效率。

智慧金融

FaceMe®提供多種防偽方法 – 提供3D/2D相機甚至網路瀏覽器之防偽機制,避免盜用照片或視頻進行解鎖,幫助銀行系統整合商構建高度可靠的智慧金融解決方案。

觀看影片

智慧金融
線上開戶與行動網銀

線上開戶與行動網銀

數位時代網路金融服務興起,金融服務業者可於網銀APP或服務中,利用臉部辨識進行客戶身分認證。FaceMe®可透過智慧型手機的2D相機進行防偽,避免有心人士使用相片或影片盜用身分。於瀏覽器的網銀服務中,FaceMe®亦提供HTTP API,協助金融業者於網銀服務中導入防偽機制,提升系統安全性。

ATM自動提款機

FaceMe®可支援主流的3D景深相機,包括Stereo、ToF與3D結構光等多種技術。透過3D相機提供的景深資料,可提供更有安全保障之3D防偽。

應用於ATM自動提款機時,可準確辨別鏡頭前是否為本人提款,或是有心人士透過相片或影片進行冒用。

成功案例及相關報導:

華晶科技


奇景光電


Eye3D

ATM自動提款機



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