Технические характеристики 3DiVi Face SDK
Точность работы алгоритмов 3DiVi Face SDK по результатам NIST
В таблице ниже представлены показатели точности работы алгоритмов 3DiVi Face SDK по результатам Национального института стандартов и технологий (National Institute of Standards and Technology, NIST):
NIST Face Recognition Vendor Test (FRVT) 1:1 | Показатель |
VISA* True Acceptance Rate (@FAR 1E-6) | 98.49% |
Mugshot* True Acceptance Rate (@FAR 1E-5) | 99.22% |
Border* True Acceptance Rate (@FAR: 1E-6) | 98.65% |
WILD* True Acceptance Rate (@FAR 1E-4) | 96.49% |
Нажмите, чтобы ознакомиться с описанием типов изображений из таблицы*
- VISA – полнофронтальные изображения размером 252x300 пикселей. Среднее расстояние между глазами (IOD) составляет 69 пикселей.
- Mugshot – полнофронтальное изображения разных размеров. Среднее значение IOD составляет 113 пикселей.
- Border – изображения сделаны камерой. Возможны различные значения углов наклона и поворота головы. Присутствует сильное фоновое освещение, в результате чего изображение лица затемнено. Присутствует некоторое искажение перспективы из-за съемок с близкого расстояния. Некоторые лица частично обрезаны.
- Wild – множество изображений в стиле фотожурналистики. Разрешение варьируется в очень широких пределах. Углы поворота и наклона головы варьируются. Лица могут быть закрыты, например, волосами и руками.
Точность методов идентификации 3DiVi Face SDK
FAR | 6.7 TAR (%) | 9.30 TAR (%) | 9.300 TAR (%) | 9.1000 TAR (%) |
1,00E-02 | 99.7 | 99.5 | 99.7 | 99.8 |
1,00E-03 | 99.5 | 98.7 | 99.7 | 99.7 |
1,00E-04 | 99.0 | 97.3 | 99.5 | 99.6 |
1,00E-05 | 97.5 | 94.7 | 99.0 | 99.0 |
1,00E-06 | 94.8 | 90.8 | 98.0 | 98.5 |
1,00E-07 | 88.9 | 85.6 | 89.6 | 97.3 |
Точность определения атрибутов лица
Атрибут | Точность определения |
Пол | 95% |
Эмоции | 80% |
Возраст | 3.95 лет (средняя погрешность) |
Показатели производительности
В таблицах ниже представлены измерения скорости для модулей Face SDK с использованием CPU и GPU. Более подробные характеристики представлены в разделе Параметры производительности.
Временные характеристики детекторов*
Детектор | GPU (NVIDIA GTX 1080 Ti) | CPU (Core i7-7700K 4.4GHz) |
ULD** | 35мс | 200мс |
BLF** | 14мс | 38мс |
REFA | 235мс | 518мс |
* Скорости указаны для 4-х лиц на изображении с разрешением 1280x720.
** Доступны более производительные конфигурации детекторов, подробнее см. в разделе Параметры производительности.
Временные характеристики идентификации
Результаты замеров для ПК (Desktop)
Метод | GPU (NVIDIA GTX 1080 Ti) | CPU (Core i7-7700K 4.4GHz) |
9v1000 | 13мс | 730мс |
9v300 | 7мс | 260мс |
9v30 | 3мс | 30мс |
Результаты замеров для мобильных устройств
Метод | CPU (Qualcomm Snapdragon 845) | GPU (Adreno 630) |
9v1000 | 3660мс | 610мс |
9v300 | 1960мс | 280мс |
9v30 | 170мс | 70мс |
Примечание: тестирование производилось с использованием Google Pixel 3.