InspireFace: エッジデバイス向けクロスプラットフォーム C/C++ 顔認識 SDK

はじめに

高性能な C/C++ 顔認識 SDK である InspireFace の提供を開始できることを嬉しく思います。InspireFace は、InsightFace の最先端の顔解析技術を、モバイル、デスクトップ、組み込みデバイスへ統一された API で提供するために設計されています。

主な特長

圧倒的なパフォーマンス

InspireFace は速度を重視して設計されています。

• iPhone 13 (CoreML/ANE) でフル pipeline を 2ms 未満で実行
• CPU、GPU、NPU 推論を最適化
• リソース制約のあるエッジ機器にも適した軽量モデル

クロスプラットフォーム対応

多様なプラットフォームに展開できます。

• Linux: x86_64, ARM64, RISC-V
• macOS: Intel / Apple Silicon
• iOS: CoreML アクセラレーション対応の iPhone / iPad
• Android: NNAPI 対応の ARM / x86
• Embedded: Rockchip NPU (RK3588/RK3566/RK3568)
• CUDA: サーバー向け NVIDIA GPU アクセラレーション

包括的な機能群

InspireFace は、顔解析のフル pipeline を提供します。

• Face Detection: 高精度な顔位置検出
• Face Recognition: ArcFace ベースの identity embedding 抽出
• Face Alignment: 高精度なランドマーク検出
• Attribute Analysis: 年齢、性別、表情推定
• Liveness Detection: Presentation Attack 対策の anti-spoofing
• Head Pose Estimation: yaw / pitch / roll 推定
• Facial Action Detection: まばたき、うなずき、首振り検出
• Mask Detection: マスク着用判定

アーキテクチャ

InspireFace は、モジュール化された多層アーキテクチャで構成されています。

1. C API Layer: 言語間連携に適した安定 ABI

2. Core Engine: 最適化された推論 pipeline

3. Backend Abstraction: ONNX Runtime、CoreML、TensorRT、RKNN などの pluggable backend

4. Model Management: 効率的なモデル読み込みとキャッシュ

クイックスタート

C/C++ 統合

#include "inspireface.h"

// Initialize
HResult ret = HFLaunchInspireFace(model_path);

// Create session
HFSession session;
HFCreateInspireFaceSession(
    HF_ENABLE_FACE_RECOGNITION | HF_ENABLE_LIVENESS,
    HF_DETECT_MODE_ALWAYS_DETECT,
    3,  // max face count
    -1, // use default pixel format
    0,  // use default thread count
    &session
);

// Process image
HFImageData image = {width, height, 3, data};
HFImageStream stream;
HFCreateImageStream(&image, &stream);

// Detect and recognize
HFMultipleFaceData faces;
HFExecuteFaceTrack(session, stream, &faces);
HFFaceFeature feature;
HFExtractFaceFeature(session, stream, faces.tokens[0], &feature);

Python 統合

import cv2
import inspireface as isf

# Initialize and create session
session = isf.InspireFaceSession(
    isf.HF_ENABLE_FACE_RECOGNITION | isf.HF_ENABLE_LIVENESS,
    isf.HF_DETECT_MODE_ALWAYS_DETECT
)

# Process image
image = cv2.imread("face.jpg")
faces = session.face_detection(image)

# Extract features
for face in faces:
    feature = session.face_feature_extract(image, face)
    print(f"Feature dimension: {len(feature)}")

パフォーマンスベンチマーク

ライセンス

InspireFace には 2 つのライセンス形態があります。

• Academic License: 研究・教育用途は無償
• Commercial License: 本番導入向けの商用ライセンスはお問い合わせください

導入の第一歩

詳しいドキュメント、サンプル、ビルド済みバイナリは InspireFace GitHub repository を参照してください。商用ライセンスのご相談は contact@insightface.ai までご連絡ください。