顔認識技術ガイド

公開: 2020-03-06

過去数十年にわたる科学技術の発展は、スマートフォンや、私たちが日常的に使用するラップトップやスマートウォッチなどの他のデバイスを含むさまざまなイノベーションの創出につながりました。

これらのデバイスは、個人情報を保護するためのセキュリティ機能を備えて設計されています。 それらには、ピン、パスワード、パターン、指紋センサー、顔認識が含まれます。

この記事では、顔認識技術のさまざまな要素に焦点を当てます。

目次
  • 意味
  • FRTの歴史
  • それはどのように機能しますか？
  • 用途
  • FRTのアプリケーション
  • 利点
  • 顔認識技術のデメリット
  • FAQの

顔認識とは何ですか？

顔認識技術とは、人間の顔の画像をスキャンして分析し、それらを識別して、彼らが求めるアクセスを許可する目的で、コンピュータープログラムやデバイスに組み込まれているソフトウェアを指します。

顔認識技術の歴史。

デバイスのすべてのセキュリティ対策が実施された後、ある日に3人の異なる人々が立ち上がって、私たちがすでに持っているテクノロジーのリストに追加する必要があると判断しました。 彼らはチャールズ・ビッソン、ウッディ・ブレッドソー、ヘレン・チャン・ウルフです。 1964年と1965年（1）に、トリオはコンピューターを使用して人間の顔をスキャンして認識することに協力しました。

  • プロジェクトの資金は、世間の注目を集めたくない無名の諜報機関からのものでした。
  • Bledsoeが主導するこのプロジェクトでは、目や口など、顔の重要な部分を手動でマーキングしました。 次に、これらのパーツは、ポーズの変化を補正するために、コンピューターによって数学的に回転されました。
  • このプロセスで1つの問題が発生しました。これは、トリオに画像のデータベースがあまりなく、写真が1つしかないため、レコードの小さなセットを選択するという問題に直面し、画像レコードの1つがデータベースの写真と一致するようになりました。
  • 1966年、Bledsoeはこの問題について、次のように述べています。「この認識の問題（2）は、頭の回転と傾き、照明の強度と角度、表情、加齢などの大きな変動によって困難になります。他の顔認識の試みもあります。機械によると、これらの量の変動はほとんどまたはまったくありません。 しかし、一部の研究者がよく使用する未処理の光学データの相関（またはパターンマッチング）の方法は、変動が大きい場合には必ず失敗します。 特に、2つの異なる頭の回転を持つ同じ人物の2つの写真の間の相関は非常に低いです。」
  • このプロジェクトは「ManMachine」（3）というニックネームで呼ばれていました。 Bledsoeは1966年にプロジェクトを去り、PeterHartが率いるStanfordResearchInstituteで作業が続けられました。
  • 1997年、クリストフ・フォン・デア・マルスブルクが大学院生と一緒に開発したシステムは、MITとメリーランド大学が開発した他のすべてのシステムを打ち負かしました。 Bochumシステムは、米国陸軍研究所からの資金提供によってのみ開発されました。
  • 2006年までに、システムアルゴリズム技術がテストされた顔認識グランドチャレンジ（FRGC）がありました。 このチャレンジでは、高解像度の顔写真、3D顔スキャン、虹彩画像がテストされました。 結果は、新しいアルゴリズムが2002年の顔認識アルゴリズムよりも10倍正確であり、1995年のものよりも100倍正確であることを明確に示しました。

顔認識はどのように機能しますか？

顔認識は、人工知能（AI）を使用して顔画像を比較し、一致するかどうかを判断するように設計されています。 2つの顔画像が同じ人物のものであるかどうか、および顔画像が特定のデータベースに含まれる顔画像のいずれかと一致するかどうかを判断する機能があります。 これらの比較は、それぞれ1：1および1：Nマッチングとして知られています。

（また読む：顔認識技術の未来）

顔認識は何に使用されますか？

前述のように、データベースを介して人間の顔の画像を分析し、それらの顔がデータベース内の顔と一致するかどうかを確認するために使用されます。

顔認識アプリケーション。

以下にリストされている5つのトップ顔認識アプリケーションがあります：-

  1. Luxand
  2. FaceApp
  3. Applock
  4. フェイスDNAテスト
  5. Railer

科学技術に興味があり、これらのアプリケーションを試したことがない場合は、多くのことを見逃しています。 詳細については、Googleで検索してください。

顔認識技術の利点。

それでは、FRTの利点のいくつかを見てみましょう。

  1. スマート広告

    顔認識は、人々の年齢や性別を知識に基づいて推測することで、広告をより楽しくすることができます。 テスコのような一部の企業は、顔認識が組み込まれたガソリンスタンドにスクリーンを設置することをすでに計画しています。顔認識が遍在する広告技術になるまで、ほんの少しの時間しかかかりません。

  1. 行方不明者を探す

    顔認識技術を使用して、行方不明の子供や人身売買の被害者を見つけることができます。 行方不明の個人がデータベースに追加されている限り、空港、小売店、またはその他の公共スペースで顔認識によって認識されるとすぐに、法執行機関に警告を発することができます。 たとえば、インドでは顔認識を使用して、わずか4日間で3000人の行方不明の子供が発見されました。

  1. 法執行の保護

    FaceFirstなどのモバイル顔認識アプリケーションは、警察官が安全な距離から現場の個人を即座に識別できるようにすることで、すでに警察官を支援しています。 これは、彼らが誰を扱っているのか、そして彼らが注意して進める必要があるかどうかを彼らに伝える文脈データを彼らに与えることによって達成されます。 たとえば、警察官が定期的な交通機関の停留所で指名手配の殺人犯を引っ張った場合、警察官は容疑者が武装していて危険である可能性があることを即座に知り、バックアップを要求する可能性があります。

  1. ソーシャルメディアプラットフォーム上の人々の識別のため

    Facebookは、顔認識テクノロジーを使用して、Facebookメンバーが写真に表示されるタイミングを自動的に認識します。 これにより、人々は自分が写っている写真を簡単に見つけることができ、特定の人々に写真でタグを付けるタイミングを提案できます。

  1. 病気を診断する

    これは驚くほど素晴らしいことではありませんか？ 顔認識は、外観に検出可能な変化を引き起こす病気を診断するために使用できます。 たとえば、国立ヒトゲノム研究所は、顔認識を使用して、22番目の染色体の一部が欠落しているディジョージ症候群と呼ばれるまれな病気を検出しました。 顔認識は、症例の96％で病気の診断に役立っています。 アルゴリズムがより洗練されるにつれて、顔認識はあらゆる種類の状態に対して非常に貴重な診断ツールになります。

  1. 学習機関を脅威から保護する

    顔認識監視システムは、退学した生徒、危険な親、麻薬の売人、または学校の安全を脅かすその他の人々が学校の敷地に入るタイミングを即座に特定できます。 学校のセキュリティに警告することで、顔認識は暴力行為のリスクを減らすことができます。

  1. 学校への出席の追跡

    学校をより安全にすることに加えて、顔認識技術は生徒の出席を追跡する可能性があります。 伝統的に、出席シートは学生がクラスを捨てている別の学生に署名することを可能にします。中国は学生がクラスをスキップしないことを確実にするためにすでに顔認識を使用しています。 タブレットは、学生の顔をスキャンし、写真をデータベースと照合して身元を確認するために使用されます。

  1. 安全な取引の促進

    中国では、顧客が顔をスキャンして食事代を支払うことができるAntFinancialという金融サービス会社のことを聞いたことがあります。 顧客はデジタルメニューから注文し、支払いオプションとしてフェイススキャンを使用できます。 電話番号を入力したら、食事を購入できます。

  1. ドライバーを認識するため

    特にナイジェリアでは、顔認識を使用する方法を実験している自動車会社が増えています。 自動車の顔認識の使用は、車を始動する手段としてキーを置き換えるために顔を使用することです。 顔認識技術を使用して、誰が車を運転しているかに基づいてラジオ局や座席の好みを変更することもできます。 顔認識技術は、ドライバーがドリフトしている場合や道路に集中していない場合にドライバーを認識して警告することで、ドライバーをより安全にすることもできます。

顔認識のデメリット

  1. 比較した画像のバリエーション

    比較したい2つの画像の頭の位置、照明条件、顔の表情にばらつきがあると、精度が低下する可能性があり、メイクアップ、メガネ、帽子など、部分的に不明瞭なものに適用できます。顔。 幸いなことに、大規模で多様なトレーニングセットの使用など、これらの課題に対処する方法はいくつかあります。 また、深層学習の手法により、これらの変動の修正が容易になっています。

  1. その精度は100％未満です

    最も洗練されたソフトウェアを使用しても、100％正確な顔認識アルゴリズムはありません。アクセス制御シナリオでは、許可された人がアクセスを拒否される可能性があります。その逆も同様です。 このような状況でも、人間の介入が必要になります。 しかし、精度が向上し、テクノロジーが98％以上の精度を達成していることから、このテクノロジーが最もリスクの高いシナリオを除くすべてのシナリオで役立つことは明らかです。

  1. プライバシー

    顔認識技術の使用を取り巻く最大の懸念の1つは、プライバシーです。 これは大きな懸念事項であり、顔認識技術を実装する際のプライバシーリスクを軽減するために実行できるさまざまな対策があります。 それらには以下が含まれます：通常の顔の画像ではなく、顔のプリント/顔の埋め込みのみを保存します。 つまり、ユースケースでこれが可能であり、データをローカルに保存および処理することで、データを完全に制御し、サードパーティがデータに定期的にアクセスしてパージすることがなくなります。

  1. なりすまし

    多くの場合、顔認識ソフトウェアがマスクやカメラに提示された写真のコピーにだまされる可能性があるという特定の懸念があります。 これを回避するために、多くの顔認識プログラムには、送信されたビデオが生きている人物のものであり、リアルタイムでキャプチャされることを保証するライブネス検出機能が組み込まれています。

（また読む：顔認識技術の5つの長所と短所）

顔認識技術に関するよくある質問

Q.顔認識をだますことはできますか？

A.顔認識技術はだまされる可能性があります。 たとえば、Googleの新しいPixel 4では、顔認識技術は双子にだまされたり、眠っている間にあなたによく似た他の誰かにロックを解除されたりする可能性があります。

Q.顔認識は安全ですか？

A. Touch IDよりも比較的安全ではありません。それでも、誰かが本当に望んでいる場合に、誰かがあなたの電話に侵入する可能性が非常に高いからです。 コピーや写真はそれをだますことはありませんが、一卵性双生児や兄弟がFaceIDを使用して携帯電話のロックを解除することは問題外ではありません。 危険にさらされる可能性が非常に低い場合、デバイスで顔を変更することは、パスワードを変更するよりも少し難しいでしょう。

最終的な考え

顔認識技術は、私たちの日常のセキュリティの目的に非常に適しています。 ただし、上に明確に示されているように、完全ではなく、エラーもありません。 ほとんどのツールやテクノロジーと同様に、顔認識には長所と短所の両方があります。 良い目的のために、長所は短所をはるかに上回ります。 上記のアプリケーションのいくつかをダウンロードして、デバイスに少しセキュリティを与えます。

その他の役立つリソース：

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