ENGINE

Face Match Engine

お使いのスタックにそのまま組み込める顔認識。Cams Face Match Engine は、写真を本人に結びつけます。ONNX ArcFace とパッシブななりすまし対策による、検出、アライメント、埋め込み、比較の完全なパイプラインを、3 つのシンプルな HTTPS エンドポイントの裏側で実行します。顔画像でも、事前計算済みの埋め込みでも送信できます。

はじめる開発者ドキュメント FaceUp をライブで試す ↗

概要

REST によるサーバーサイドの顔登録、1:1 照合、1:N 識別。ArcFace 埋め込み、SCRFD 検出、アライメント、なりすまし対策を内蔵しています。

/api/biometric/v1/face/ で、登録、照合(1:1)、識別(1:N)を公開する、単独の顔認識サービスです。各画像は、SCRFD による検出、相似変換による 5 点アライメント、MiniFASNet クラスのなりすまし検知(PAD)、ArcFace(insightface w600k_r50)の 512 次元埋め込みを経て、0〜100 のスコアで厳密なコサイン類似度が算出されます。ギャラリーはマルチテナントで、テナントとユーザー単位に分離され、デコード済みのウォームキャッシュと共有スレッドプールにより高速な 1:N を実現します。ONNX プロバイダーを一つ切り替えるだけで(CPU、CUDA、TensorRT、OpenVINO)、コードの変更なしに GPU に対応できます。

ENGINERESTHTTPSJSONC++

活用事例:キャッシュレス社員食堂 & カフェテリア建設現場フリート、運輸 & ドライバージム、クラブ & フィットネスビジター管理学校、大学 & キャンパスイベント、フェス & スタジアム

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ライブで試す — FaceUp。 ブラウザー上で顔認証勤怠 — 顔を登録し、ライブネス検知付きで勤怠を記録できます。アプリのインストールは不要です。サインイン不要 — デバイスのシリアル番号だけで始められます。

POST /api/biometric/v1/face/identify (1:N)

curl .../api/biometric/v1/face/identify \
  -H "sn: $SN" -H "auth-token: $TOKEN" \
  -d '{ "image": "<base64 jpeg>" }'
# -> detect -> PAD anti-spoof -> align -> ArcFace -> cosine
{ "ok":true, "match":true, "score":87,
  "candidates":5312, "user_id":"1042" }

実際の動作を見る

Face Match Engine — ライブデモ

► デモを見る

機能

できること

顔の登録

base64 画像または事前計算済みの 512 次元埋め込みから、ユーザーごとに一つ以上の顔を保存します。

照合(1:1)

撮影した顔が申告されたユーザーと一致するかを確認し、一致フラグと 0〜100 のスコアを返します。

識別(1:N)

撮影した顔をテナントのギャラリー全体から検索し、しきい値を超える最良の一致を返します。

なりすまし対策(PAD)

MiniFASNet PAD が、埋め込みを計算する前に、すべての照合・識別で写真や画面の再生を拒否します。

品質ゲート

登録時に、小さすぎる、ぼやけている、暗い、明るすぎる、角度がずれた顔を拒否し、クリーンなテンプレートだけをギャラリーに入れます。

大規模 1:N 照合

ウォームなインメモリキャッシュと上限付きスレッドプールにより、総当たりのコサイン照合を約 100 万テンプレートの規模まで高速に保ちます。

特長

すべて含まれています

3 つのエンドポイント — 登録、照合(1:1)、識別(1:N)— で、base64 画像または事前計算済みの 512 次元埋め込みを受け付けます
ArcFace R50(insightface w600k_r50)による L2 正規化済み 512 次元埋め込みと、0〜100 のスコアで算出するコサイン照合
内蔵の SCRFD det_10g による顔検出と、ArcFace 112x112 への閉形式の 5 点アライメント
パッシブな単一フレームのなりすまし対策(MiniFASNet PAD)が、埋め込みの前に印刷物や画面の再生を拒否
登録時の品質ゲート: 顔サイズ、鮮明度、明るさ、正面度のチェック(しきい値は調整可能)
テナントとユーザー単位で分離されたマルチテナントのギャラリー。モデルのアップグレードをまたいでモデルバージョンによるフィルタリングに対応
テナントごとのウォームなギャラリーキャッシュと、1:N 用の共有スレッドプール(実測で約 5.3 倍の高速化、100 万テンプレートのギャラリーで約 104 ms)
GPU 対応の ONNX プロバイダー切り替え(cpu/cuda/tensorrt/openvino)。CPU へのフォールバックがあり、コード変更は不要
設定可能な照合しきい値(既定 60)と、信頼できないエッジでは画像のみの入力を必須にできる入力ポリシー

Face Match Engine で構築する

キーを取得し、ドキュメントを読んで、リリースしましょう。最初の連携は私たちのチームがサポートします。

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よくある質問

画像の代わりに、事前計算済みの埋め込みを送信できますか?

はい。リクエストには、JSON の埋め込み配列または base64 画像のどちらも指定できます。埋め込み入力はエンジン内で完全にライブで照合され、画像入力は検出、アライメント、PAD、埋め込みの全パイプラインを実行します。信頼できないエッジでは、ポリシーによって埋め込み入力を無効にできます。

Face Match Engine はなりすましを検知しますか?

はい。すべての照合・識別で、埋め込みの前に、検出した顔の切り出しに対して MiniFASNet によるパッシブななりすまし対策(PAD)チェックを実行し、印刷物や画面の再生を拒否します。これは単一フレームの RGB PAD であり、3D マスクや高品質な動画の再生には、深度センサーまたは IR ハードウェアが必要です。

どの顔認識モデルを使っていますか?

L2 正規化済みの 512 次元埋め込みを生成する ArcFace R50(insightface w600k_r50)に、検出用の SCRFD det_10g と、相似変換による 5 点アライナーを組み合わせています。

GPU で動かせますか?

はい。ONNX プロバイダーを cuda(または tensorrt/openvino)に設定してください。検出器、埋め込み器、PAD のすべてが設定したプロバイダーを使用し、CPU へのフォールバックがあり、コード変更は不要です。

1:N 識別はどのくらいの規模のギャラリーに対応できますか?

デコード済みのウォームキャッシュと共有スレッドプールによる総当たりのコサイン照合を使用しており、100 万テンプレートのギャラリーで約 104 ms を実測しています。それを超える規模では、近似最近傍インデックスを利用します。