InspireFace: 엣지 디바이스를 위한 크로스플랫폼 C/C++ 얼굴 인식 SDK

소개

InspireFace는 크로스플랫폼 edge 배포를 위해 설계된 고성능 C/C++ 얼굴 인식 SDK입니다. InsightFace의 최첨단 얼굴 분석 기능을 통합된 API 형태로 모바일, 데스크톱, 임베디드 디바이스에 제공합니다.

주요 기능

뛰어난 성능

InspireFace는 속도를 최우선으로 설계되었습니다.

• iPhone 13(CoreML/ANE)에서 전체 pipeline(검출 + 정렬 + 특징 추출)을 2ms 미만으로 실행
• CPU, GPU, NPU 추론 최적화
• 자원이 제한된 edge 디바이스를 위한 경량 모델

크로스플랫폼 지원

다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

• Linux: x86_64, ARM64, RISC-V
• macOS: Intel 및 Apple Silicon
• iOS: CoreML 가속을 지원하는 iPhone 및 iPad
• Android: NNAPI를 지원하는 ARM 및 x86
• Embedded: Rockchip NPU (RK3588/RK3566/RK3568)
• CUDA: 서버용 NVIDIA GPU 가속

종합 기능 세트

InspireFace는 완전한 얼굴 분석 pipeline을 제공합니다.

• Face Detection: 고정밀 얼굴 위치 검출
• Face Recognition: ArcFace 기반 identity embedding 추출
• Face Alignment: 정밀한 landmarks 검출
• Attribute Analysis: 나이, 성별, 표정 추정
• Liveness Detection: presentation attacks에 대응하는 anti-spoofing
• Head Pose Estimation: yaw, pitch, roll 추정
• Facial Action Detection: 눈 깜빡임, 끄덕임, 머리 흔들기 검출
• Mask Detection: 마스크 착용 여부 판단

아키텍처

InspireFace는 모듈형 계층 아키텍처를 기반으로 합니다.

1. C API Layer: 언어 간 연동을 위한 안정적인 ABI

2. Core Engine: 최적화된 추론 pipeline

3. Backend Abstraction: ONNX Runtime, CoreML, TensorRT, RKNN 등 교체 가능한 backend

4. Model Management: 효율적인 모델 로딩 및 캐싱

빠른 시작

C/C++ 통합

#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 통합

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)}")

성능 벤치마크

라이선스

InspireFace는 두 가지 라이선스 옵션으로 제공됩니다.

• Academic License: 연구 및 교육 목적 무료
• Commercial License: 운영 환경 배포는 문의해 주세요

시작하기

문서, 예제, 사전 빌드된 바이너리는 InspireFace GitHub repository에서 확인할 수 있습니다. 상업용 라이선스 문의는 contact@insightface.ai로 보내주세요.