FaceMe® SDK - 全球頂尖的AI人臉辨識引擎
FaceMe®

FaceMe®

全球頂尖的AI人臉辨識引擎

臉部辨識競賽 1:1與1:N測試 榮登全球前10強
不計中俄團隊 全球排名第1

FaceMe® SDK – 專為 IoT及AIoT應用設計的人臉辨識引擎

  • FaceMe® SDK 是一跨平台支援的人臉識別引擎,提供跨平台的SDK(含:Windows、Linux、Android 和 iOS 等作業系統),FaceMe® SDK 可在大多數硬體裝置上運行,無論是高階的工作站,或是電腦及行動裝置,甚至是採用低功耗晶片的IoT裝置,都可快速將FaceMe®精準、可靠的AI人臉辨識,快速導入多種IoT和 AIoT邊緣運算裝置及解決方案中。

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於全球知名NIST FRVT人臉辨識1:1與1:N測試中名列前茅

  • FaceMe® SDK 於全球知名NIST FRVT 1:1 和 1:N 測試中均名列前茅。 在1:N VISA 邊境檢查測試(VISA BORDER)中之調查模式(Investigation mode),FaceMe®之正確辨識率高達 99.73%,可適用於邊境證件查驗和 eKYC 等案例。 而在 1:1 WILD實境照片測試(WILD PHOTO)中,FaceMe® 的正確辨識率達到 96.98% (於十萬分之一誤認率下),是安控、門禁等應用的最佳選擇。

  • 1:N 測試項目排行第一

    (於排除中俄廠商後,若含中俄廠商排名第6)

    VISA 1:N邊境檢查

    調查模式/1.6M DB

    正確辨識率
    99.73%

    NIST FRVT 1:N 測試排行, VISA Border分類, 2/9/2021
  • 1:1 測試項目排行第一

    (於排除中國廠商後,若含中國廠商排名第6)

    WILD 1:1實境照片

    誤認率1E-5 十萬分之一

    正確辨識率
    96.98%

    NIST FRVT 1:1 測試排行, Wild 分類, 1/19/2021

針對於各式IoT/AIoT邊緣裝置及應用場景優化

  • 跨平台支援

    facial recognition Windows facial recognition Linux facial recognition Android facial recognition iOS facial recognition Nvidia_JetPack
  • 支援多種推理引擎

    facial recognition OpenVINO facial recognition TensorFlow facial recognition TensorRT facial recognition CoreML
  • IoT/AIoT平台優化

    facial recognition Nvidia_Jetson facial recognition Intel_Celeron facial recognition Intel_Core facial recognition Intel_Xeon facial recognition iOS facial recognition ARM
  • 圖像加速優化

    facial recognition Nvidia_Quadro facial recognition Nvidia_Geoforce_RTX facial recognition Intel_Movidius

FaceMe® SDK 主要功能

  • 人臉辨識

    • 人臉偵測
    • 人臉特徵值擷取
    • 人臉搜尋
    • 人臉比對與匹配
  • 人臉屬性

    • 性別
    • 年齡
    • 情緒
    • 頭部動作
  • 影像強化技術

    • 使用2D相機進行活體辨識
    • 使用3D景深相機進行活體辨識
    • TrueTheater 影像優化技術
  • 口罩辨識

    • 口罩偵測
    • 配戴口罩下的人臉辨識-正確辨識率高達98.21%

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誤認率(FAR)下,可提供高達99.7%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。

  • 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。
  • 口罩偵測

    憑藉AI技術,FaceMe®可有效辨別民眾是否戴著口罩,或口鼻露出、使用其他物品遮住口鼻等非正確配戴狀況。此功能可應用在許多依規定須配戴口罩才能進入的場所,例如商場,醫院和火車站等人流眾多的公共空間。

    FaceMe®可辨別醫用口罩、 N95口罩、布口罩等各式口罩,並可辨識不同臉部角度下之口罩配戴狀況。

  • 辨識配戴口罩之人臉

    即便配戴口罩,FaceMe®也可藉由人臉特徵值將人臉與資料庫的身分進行比對,在配戴口罩也需要身分辨識的場合,例如醫院,FaceMe®可透過非接觸生物辨識的方式判別身分,可大幅減少刷臉時須取下口罩之風險及不便。也可以降低透過接觸辨識(如指紋或虹膜識別)的形式有可能產生的風險。

  • 安全可靠的活體辨識及防偽技術

    FaceMe®支援多種活體辨識及防偽機制,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
  • CyberLink LPR─AI 車牌辨識

    訊連「CyberLink LPR─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。

FaceMe® AI人臉辨識引擎可適用於

  • 系統整合商
  • IoT/AIoT軟硬體開發商

於各式專案中導入FaceMe®

臉部辨識技術是近年來國內外標案需求最高的技術之一。FaceMe® 100%台灣開發,可適合用於各式標案,如:安控、場域管理、零售及金融應用等。
FaceMe®可建置於伺服器、工作站,或各式行動裝置上,可滿足您在各式標案中的需求。

  • 智慧安控及門禁

    • VIP、黑名單偵測與警示
    • 員工出缺勤管理
    • 門禁管理
    • 智慧對講機與智慧電梯
  • 公共安全及場域管理

    • 身份查驗系統
    • 臉部辨識電子通關
    • 證件照比對系統
    • 場域進出管理系統
  • 智慧零售

    • 人流分析
    • 客戶類型分析(年齡、性別)
    • 客戶滿意度分析(情緒)
    • 客戶臉部資料管理
  • 智慧金融

    • 臉部辨識行動網銀
    • 臉部辨識ATM
    • 金融壽險服務證件比對
    • 2D/3D照片防偽

於各式IoT/AIoT硬體中導入FaceMe®

FaceMe®為透過深度學習法開發的AI臉部辨識引擎,可支援多種作業系統、AI推理引擎,並針對主流之SoC、CPU、GPU/VPU效能優化。無論您開發的是何種IoT/AIoT應用,都可快速在您的解決方中導入FaceMe®臉部辨識引擎。

  • 電腦、伺服器及系統

    • 工業電腦
    • 工作站
    • 伺服器
    • 嵌入式系統
  • 安控系統及門禁

    • IP CAM智慧攝影機
    • VMS影像管理系統
    • 門禁機
    • 考勤機
  • 零售及金融系統

    • POS、點餐機、KIOSK資訊站
    • 電子看板
    • CRM客戶管理系統
    • ATM自動櫃員機
  • 其他IoT/AIoT設備

    • 臉部辨識相關行動應用
    • 員警隨身攝影機
    • 2D/3D鏡頭模組

趨勢觀點文章及文件下載

  • 台灣第一的人臉辨識FaceMe®為何是全球產業推薦的解決方案?
    了解為何國內外知名企業皆選擇FaceMe®人臉辨識軟體作為最佳解決方案。
    2021/10/04
  • 透過人臉辨識打造智慧製造及智慧倉儲
    了解人臉辨識在智慧製造及智慧倉儲的優點及應用
    2020/12/30
  • FaceMe® SDK 規格書
    於本文件中,您可參閱FaceMe® AI臉部辨識引擎之技術細節,如:精準度、各式模型技術細節、於各類IoT裝置上之建議硬體及運算效能等。
    2020/05/04
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