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Face Match Engine — 라이브 데모
► 데모 보기개요
/api/biometric/v1/face/에서 등록, 검증(1:1), 식별(1:N)을 제공하는 독립형 얼굴 인식 서비스입니다. 각 이미지는 SCRFD 검출, 유사 변환 5점 정렬, MiniFASNet급 프레젠테이션 공격 탐지, ArcFace(insightface w600k_r50) 512차원 임베딩을 거친 뒤, 0-100점으로 환산한 정확한 코사인 유사도로 평가됩니다. 갤러리는 멀티 테넌트 방식으로 테넌트와 사용자별로 분리되며, 사전 디코딩 캐시와 공유 스레드 풀로 빠른 1:N을 지원합니다. ONNX 프로바이더 한 번의 전환(CPU, CUDA, TensorRT, OpenVINO)으로 코드 변경 없이 GPU를 사용할 수 있습니다.
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" }
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► 데모 보기기능
base64 이미지 또는 미리 계산된 512차원 임베딩으로 사용자당 하나 이상의 얼굴을 저장합니다.
캡처한 얼굴이 주장하는 사용자와 일치하는지 확인하고, 일치 여부와 0-100 점수를 반환합니다.
캡처한 얼굴을 테넌트 전체 갤러리에서 검색해 임계값을 넘는 최적 일치 항목을 반환합니다.
MiniFASNet PAD가 모든 검증 및 식별에서 임베딩을 계산하기 전에 사진과 화면 재생 공격을 거부합니다.
등록 시 너무 작거나, 흐리거나, 어둡거나, 밝거나, 각도가 맞지 않는 얼굴을 거부해 깨끗한 템플릿만 갤러리에 들어가도록 합니다.
사전 로드된 인메모리 캐시와 제한된 스레드 풀로 약 100만 템플릿 규모까지 브루트포스 코사인 비교를 빠르게 유지합니다.
주요 기능
FAQ
네. 요청에는 JSON 임베딩 배열 또는 base64 이미지를 모두 사용할 수 있습니다. 임베딩 입력은 엔진 내에서 실시간으로 완전히 매칭되며, 이미지 입력은 검출-정렬-PAD-임베딩 전체 파이프라인을 거칩니다. 신뢰할 수 없는 엣지에서는 정책으로 임베딩 입력을 비활성화할 수 있습니다.
네. 모든 검증 및 식별은 임베딩 전에 검출된 얼굴 영역에 MiniFASNet 패시브 스푸핑 방지(PAD) 검사를 수행해 인쇄물 및 화면 재생 공격을 거부합니다. 단일 프레임 RGB PAD이므로, 3D 마스크나 고화질 영상 재생 공격에는 깊이 또는 IR 하드웨어가 필요합니다.
L2 정규화 512차원 임베딩을 생성하는 ArcFace R50(insightface w600k_r50)을 사용하며, 검출에는 SCRFD det_10g, 정렬에는 유사 변환 5점 정렬기를 사용합니다.
네. ONNX 프로바이더를 cuda(또는 tensorrt/openvino)로 설정하면 검출기, 임베더, PAD가 모두 설정된 프로바이더를 사용하며, CPU 폴백이 있고 코드 변경은 필요 없습니다.
브루트포스 코사인 매칭에 사전 디코딩 캐시와 공유 스레드 풀을 사용하며, 100만 템플릿 갤러리에서 약 104ms로 측정되었습니다. 그 이상은 근사 최근접 이웃 인덱스를 통해 확장할 수 있습니다.
관련 항목
브라우저 기반 얼굴 인식 출퇴근 — 노트북 웹캠만 있으면 등록하고 출퇴근을 체크할 수 있으며, 앱이나 전용 기기를 설치할 필요가 없습니다.
살펴보기ENGINE간단한 REST API로 제공되는 ISO/IEC 19794-2 지문 등록, 1:1 검증, 단계별 1:N 식별.
살펴보기API인터넷에 연결된 모든 생체인식 출퇴근 또는 출입 통제 기기를 HTTP로 웹 애플리케이션에 직접 연결하세요. 로컬 소프트웨어, PC, 데이터베이스가 필요 없습니다.
살펴보기트래픽을 측정하고 BiometricAPI.com을 개선하기 위해 쿠키를 사용합니다. 동의하기 전까지 분석은 꺼져 있습니다. 자세히 알아보기.