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FaceMe® El Motor Multiplataforma Líder de Reconocimiento Facial con IA

Precisión de FaceMe®

Modelo de Precisión Ultra-alta
Modelo de Alta Precisión
Tasa de Aceptación Real (@FAR 1E-4)
99.50%
98.25%
Tasa de Aceptación Real (@FAR 1E-6)
98.50%
94.12%
Tamaño de Modelo (MB)
250
4

* Probado con más de 1 millón de caras.

* En el más reciente MegaFace Challenge, CyberLink FaceMe® logró una tasa de precisión de 98.41% y está clasificado como #12 en el mundo. (Septiembre, 2018)

Reporte de Precisión de FaceMe® por NIST 2019 (FNMR a FMR)

Nota: Para imágenes de visa, las características de compensación en detección de errores (DET) muestran una tasa de no coincidencia falsa vs. una tasa de coincidencia falsa trazada paramétricamente en el umbral, T. Las escalas son logarítmicas para mostrar muchas décadas de FMR.

Velocidad para Modelo de Alta Precisión

Servidor Linux
PC Windows
Android
iOS
Intel XEON E5-2630V4 10 núcleos
Intel i7-7700K 4 núcleos
Snapdragon 835(En Pixel 2)
A12X (En iPad Pro 11” 2018)
Detección + Tiempo de Extracción (ms)
13 ms
12 ms
35 ms
14 ms
Cuadros por segundo
77 FPS
83 FPS
28 FPS
70 FPS
Tiempo de Coincidencia Facial (ms)
0.0005 ms
0.0005 ms
0.0005 ms
0.0007 ms
Servidor Linux
PC Windows
Intel XEON E5-2630V4 10 núcleos
Intel i7-7700K 4 núcleos
Detección + Tiempo de Extracción (ms)
13 ms
12 ms
Cuadros por segundo
77 FPS
83 FPS
Tiempo de Coincidencia Facial (ms)
0.0005 ms
0.0005 ms
Android
iOS
Snapdragon 835 (En Pixel 2)
A12X (En iPad Pro 11” 2018)
Detección + Tiempo de Extracción (ms)
35 ms
14 ms
Cuadros por segundo
28 FPS
70 FPS
Tiempo de Coincidencia Facial (ms)
0.0005 ms
0.0007 ms

* Tiempo de Coincidencia Facial: Tiempo contado para coincidir dos plantillas.

Tecnología FaceMe®

Lista de Funciones
Detección Facial
Rasgos Faciales
Si
Reconocimiento Facial
Si
Rastreo Facial
Si
Reconocimiento de Atributos Faciales
Género, Edad, Emoción, Pose
Soporte de Video en Tiempo Real
Si
Detección de Emociones
Feliz, Triste, Furioso, Sorprendido, Neutral
Pre-procesamiento de Imágenes
Mejora de Iluminación, Preservación de Bordes, Sobremuestreo
Anti-Fasificación con Cámaras 3D
Anti-Falsificación con Cámaras 2D (con interacción de usuarios)
Anti-Falsificación con Cámaras 2D (sin interacción de usuarios)
Motores de Inferencia AI
TensorFlow, OpenVINO, CoreML

Condiciones de Imágenes/Cámaras

Mínimo
Recomendado
Pose de Cara – Guiño
< 60°
< 45°
Pose de Cara – Tono
< 50°
< 30°
Pose de Cara – Rollo
< 60°
< 45°
Iluminación
450 lux
550 lux
Tamaño de Cara (pixeles entre los ojos)
36 pixeles
50 pixeles
Registro Facial
1 imagen
5 imágenes (Derecho, 15° < Izquierda/Derecha < 45°, 5° < Arriba < 30°, 15° < Abajo < 30°)

Tasa de Eliminación por Anti-Falsificación Usando Cámara Profundidad 3D

Tasa Positiva Verdadera
98.2%
Tasa Negativa Verdadera
100%

* Usando Cámara Profundidad 3D Orbbec (Estéreo Activo), más de 17,000 casos testeados incluyendo persona real, foto impresa, ataques en video, etc..

Rápido Algoritmo de Búsqueda para Bases de Datos Faciales muy Largos

Personas en Base de Datos
Tiempo de Búsqueda en Base de Datos (ms)
Tasa de Eliminación
Comparación Uno a Uno
Búsqueda Rápida
Comparación Uno a Uno
Búsqueda Rápida
1 Millón de Personas
1,860 ms
1.2 ms
100%
99.94%
6 Millones de Personas
11,200 ms
1.6 ms
100%
99.61%
Tiempo de Búsqueda en Base de Datos (ms)
Comparación Uno a Uno
Búsqueda Rápida
1 Millón de Personas
1,860 ms
1.2 ms
6 Millones de Personas
11,200 ms
1.6 ms
Tasa de Eliminación
Comparación Uno a Uno
Búsqueda Rápida
1 Millón de Personas
100%
99.94%
6 Millones de Personas
100%
99.61%

* Con algoritmo de Búsqueda Rápida, FaceMe puede buscar una cara dentro de una base de datos de 6 millones de personas por alrededor de 1.6 ms con una tasa de eliminación de hasta 99.61%. La eliminación y desempeño del intercambio pueden ser ajustados para cumplir con diferentes requisitos.

* Probado en una PC i7-7700K con memoria de 24GB. Una base de datos de 30 millones de familias requiere una memoria de 128GB.

Precisión de Detección de Atributos Faciales

Detección de Atributos
Tasa de Precisión
Género
98%
Emoción
Hasta 86%
Edad
5.8 y/o (Significa Error Promedio)

* Probado con 68,000 imágenes.

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