1:1
1:1 人臉比對
比對兩張人臉以確認身分，適用於身分驗證與雙因子門禁管制。正確辨識率於百萬分之一誤認率下達到 99.83%（NIST 2023 年 3 月測試結果）
NIST 驗證的高精準人臉辨識、完整的活體辨識與防偽技術，FaceMe® SDK 以跨平台架構，全面支援從邊緣裝置到伺服器的多元應用
NIST FRTE 1:1
99.83%
誤認率（FMR）：百萬分之一
VISA 類別，2023 年 3 月
NIST FRTE 1:N
99.61%
搜尋 1,200 萬筆人臉資料庫
Mugshot 類別，2024 年 7 月
NIST FATE PAD
100%
正確拒絕率（TRR）100%，於 82 家廠商中排名第 1
被動式 2D 防偽，2023 年 9 月
iBeta PAD
Level 2
完全於行動裝置端運行
正確拒絕率（TRR）100%，2022 年 3 月
ISO 認證
27001 與 27701
資訊安全與隱私資訊管理
人臉辨識
經 NIST 驗證的高精準人臉辨識，支援 1:1 身分驗證與數百萬筆人臉資料搜尋，滿足不同規模的辨識應用需求
1:1
比對兩張人臉以確認身分，適用於身分驗證與雙因子門禁管制。正確辨識率於百萬分之一誤認率下達到 99.83%（NIST 2023 年 3 月測試結果）
1:N
從人臉資料庫進行 Top-N 搜尋，支援完整搜尋，並透過 Fast Search 提升大規模人臉搜尋效率。在 1,200 萬筆人臉資料庫中，正確辨識率達到 99.61%（NIST 2024 年 7 月測試結果）
安全人臉特徵值
將人臉影像轉換為不可還原的人臉特徵值，並採 AES-256 加密保護
人臉影像品質檢測
在建檔或比對前，檢測人臉遮蔽、模糊、光線、角度、尺寸及灰階等影像品質
戴口罩下的人臉辨識
即使配戴口罩仍能精準辨識人臉
活體辨識與防偽
FaceMe® 支援展示攻擊偵測（PAD）與注入攻擊偵測（IAD），全面防禦實體與 AI 生成的偽冒攻擊
NIST FATE PAD
被動式 2D 防偽評測於 82 家受測廠商中排名第一（2023 年 9 月）
iBeta PAD
行動裝置端即可完成活體防偽，正確拒絕率（TRR）100%（2022 年 3 月）
多層次防偽保護
透過多層次防偽技術，全面防禦展示攻擊、AI 生成的 Deepfake 深偽及注入攻擊
2D 防偽
支援一般 2D RGB 相機，可選擇被動式或主動式活體辨識，兼顧便利性與安全性
3D 防偽
支援結構光、ToF、主動式立體視覺等多種 3D 相機
IR+RGB 防偽
支援多家廠商的紅外線（IR）+ 可見光（RGB）雙鏡頭相機
無感通行防偽
無須預覽畫面或使用者配合動作，即可進行活體辨識，適用於 IP 攝影機等應用
配戴口罩下的防偽
即使使用者配戴口罩，仍支援防偽與活體辨識
Deepfake 深偽偵測
偵測 AI 生成的合成人臉與 Deepfake 深偽攻擊
注入攻擊偵測（IAD）
偵測虛擬相機、Root／越獄裝置、虛擬機器及 API 攔截等攻擊手法
人臉與人物屬性分析
結合年齡預估、人臉與人物屬性及人物再識別（Re-ID），提供更多人物資訊，支援人物分析與搜尋
年齡預估
以來自 34 個國家、共 100 萬張影像進行測試（NIST FATE 全球第 5）
年齡驗證
判斷受測者是否年滿 25 歲（依據 NIST FATE 2025 年 9 月評測結果）
性別與情緒分析
判斷性別，並偵測 5 種情緒：中性、開心、生氣、悲傷與驚訝
人物偵測與屬性分析
即使未拍攝到人臉，也能透過人體形態偵測與追蹤人物，辨識上衣與下身服裝類型、10 種以上顏色及配件（帽子、包包），可用於匿名人流統計、人群監測與外觀搜尋。
Re-ID
無須人臉辨識，即可跨攝影機與不同時間重新識別同一人物。
平台與效能
一套 SDK 涵蓋高效能伺服器至低功耗邊緣裝置，並支援主流運算平台的硬體加速
作業系統支援
Windows / Windows Server、Ubuntu、Android、iOS、NVIDIA JetPack、Yocto、Debian、Ambarella Linux
程式語言支援
C、C++、C#、Python、Java、Objective-C
AI 推論引擎支援
OpenVINO、TensorRT/CUDA、SNPE、NeuroPilot、TensorFlow、CoreML、CVflow
硬體加速支援
將 AI 推論交由各平台最適合的運算單元執行，包括 Intel CPU 與 iGPU（OpenVINO）、NVIDIA RTX GPU 與 Jetson（TensorRT）、Qualcomm SNPE（DSP/GPU）、MediaTek NeuroPilot（APU）、NXP NPU、Ambarella CVflow，以及 Apple Neural Engine（CoreML）。
快速搜尋
可在毫秒內搜尋數百萬人規模的人臉資料庫
高效能人臉辨識
大規模部署 FaceMe，單張 RTX 2000 GPU 每小時最高可處理 45,000 人次。
三種 AI 效能模型
提供三種 AI 模型，依辨識精準度、效能與運算資源需求彈性選擇
輕量化 SDK
支援身分驗證專用模型、模型隨選下載及三種模型精簡方式
與業務團隊