イベントや施設の入館者、重要顧客、オフィスの従業員やゲストを認識し、利便性やサービスの向上に活用できます。

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リアルネットワークスのSAFR(セイファー)は高い認識精度を誇るAIを利用した顔認識ソリューションです。一般的に入手できるIPカメラやハードウェアを用いて、これまでは簡単に実現できなかったリアルタイムでの人物データの把握が可能になります。

機械学習とAIによるリアルタイム認識

SAFRはこれまでのIDバッジによる入館認証の置き換えや、優良顧客の認識、要注意人物の検出、分析用のイベントログの記録等、様々な用途で活用できます。

主な機能

顔検知 CCTV、スマートフォンやタブレットのカメラ等のライブビデオからリアルタイムに顔を検知しトラッキングすることができます。また、不鮮明な識別できない顔データは事前に取り除くことができます。
顔認識 数百万人の顔データとのマッチングを可能にする高い性能とスケーラビリティを備えています。様々な用途で活用できるよう顔ID情報やマッチングスコアといった情報も提供されます。
顔認識エンジン ディープラーニングを用いた最先端の機械学習モデルにより人間を遥かに超えた認識精度を実現します。
カスタマイズ 本人拒否率(FRR)と他人受入率(FAR)等のパラメータをチューニングすることで用途に合わせたカスタマイズが可能です。
警告の発報 設定した条件にマッチした場合、通知を送ったり、警告灯を点灯させる等のアクションを設定することができます。
SAFRプラットフォームSAFRプラットフォームは、RESTフルなAPIを提供しております。呼び出しパラメータを調整することで用途に合わせた使い方が可能です。
動画メタデータの埋め込み分析結果を動画のメタデータ(H.264 SEIメッセージ等)に埋め込むことができます。
開発・構築 クライアント側は、クライアントSDK及びAPIが用意されているため、環境を選ばず構築することができます。サーバ側は、当社提供のクラウド環境だけでなく、オンプレミスで構築することも可能です。
セキュリティ顔データを含む、システム上の全てのデータは暗号化されております。

“「個人情報保護は当社の製品開発において最も重要な要素です。SAFRはクラウドであれオンプレミスであれ、個人情報は暗号化された上で通信され、保管されています。」”

リアルネットワークス社 CTO Reza Rassool

世界レベルの認識精度

SAFRはマサチューセッツ大学のLFW(Labeled Faces in the Wild)ベンチマークにて99.8%の認識精度を達成しました。またNIST(米国国立標準技術研究所)主催のベンダーテスト(FRVT2018, Wild Faces部門)において、米国企業として最上位にランクされています。

高い柔軟性

SAFRは既設のIPカメラや一般的なハードウェアを使ってリアルタイム顔認証を構築できます。利用用途や要件に応じて、データ領域はクラウドだけでなくローカルサーバを利用することも可能です。システム開発事業者は、APIやSDKを通じてアプリケーションに組み込むことも可能です。

実環境に適した顔認識ソリューション

サイズ – 角度や距離が大きな状況にも対応
ポーズ  – 正面以外の顔の向きにも対応
部分遮蔽  – 顔の一部が隠れている場合にも対応
感情 – 笑顔や不満足といった表情を認識
メークアップ  – 舞台化粧やフェースペイントにも対応
照明 – 様々な照明環境下にも対応

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