人間は顔の認識に長けていますが、表現や感情も非常に自然に解釈します。 調査によると、個人的になじみのある顔を特定することができます 380ms プレゼンテーション後、見慣れない顔の場合は460ms。 しかし、この本質的に人間的な品質は、現在、人工知能とコンピュータービジョンの競争相手を持っています。 これらの先駆的なテクノロジーは、これまで以上に正確かつ効率的に人間の顔を認識するソリューションの開発に役立っています。
これらの最新の革新的で邪魔にならないテクノロジーは、人生をよりシンプルでエキサイティングなものにしました。 顔認識技術は急速に発展している技術に成長しました。 2020年、顔認識市場は次のように評価されました。 3.8億ドル、そして同じものは2025年までにサイズがXNUMX倍になる予定です –8.5億ドルを超えると予測されています。
顔認識とは何ですか？
顔認識技術は、顔の特徴をマッピングし、保存された顔写真データに基づいて人物を識別するのに役立ちます。 この生体認証技術は、ディープラーニングアルゴリズムを使用して、保存されているフェイスプリントをライブ画像と比較します。 顔検出ソフトウェアは、キャプチャされた画像を画像のデータベースと比較して、一致するものを見つけます。
顔認識は、空港のセキュリティを強化するための多くのアプリケーションで使用されています。 法執行機関が犯罪者、法医学分析、およびその他の監視システムを検出するのに役立ちます.
顔認識はどのように機能しますか？
顔認識ソフトウェアは、コンピューター ビジョンを使用した顔認識データの収集と画像処理から始まります。画像は高度なデジタル スクリーニングを受け、コンピューターが人間の顔、写真、彫像、さらにはポスターを区別できるようになります。機械学習を使用することで、データセット内のパターンと類似性が識別されます。ML アルゴリズムは、顔の特徴パターンを認識することで、任意の画像内の顔を識別します。
- 顔の高さと幅の比率
- 顔の色
- 各機能の幅–目、鼻、口など。
- 特徴的な機能
顔が異なれば機能も異なるため、顔認識ソフトウェアも異なります。 ただし、一般に、顔認識は次の手順を使用して機能します。
顔検出
顔のテクノロジーシステムは、群衆の中または個別に顔の画像を認識して識別します。 技術の進歩により、カメラに向かっているときやカメラから目をそらしているときなど、姿勢にわずかな変化がある場合でも、ソフトウェアが顔画像を簡単に検出できるようになりました。
顔の分析
人間の顔のはっきりと認識できる特徴は節点と呼ばれ、すべての人間の顔には約80の節点があります。 顔をマッピングし、ジオメトリを認識し、測光することにより、 認識データベース 正確に。
画像変換
顔の画像をキャプチャした後、アナログ情報は人の生体認証機能に基づいてデジタルデータに変換されます。 以来 機械学習 アルゴリズムは数字のみを認識し、顔の地図を数式に変換することが適切になります。 次に、顔のこの数値表現は、フェイスプリントとも呼ばれ、顔のデータベースと比較されます。
一致するものを見つける
最後のステップは、フェイスプリントを既知の顔のいくつかのデータベースと比較することです。 このテクノロジーは、ユーザーの機能をデータベース内の機能と一致させようとします。
一致した画像は通常、人物の名前と住所とともに返されます。 そのような情報が欠落している場合は、データベースに保存されているデータが使用されます。
顔認識はどこで使われますか?
今日、顔認識システムは日常生活に浸透しつつあり、その使用は気づかれないことも少なくありません。生活をより便利にし、安全性を高めるために、顔認識が大きな効果を上げている顕著な例をいくつか紹介します。
- 健康管理： 医師は顔認識技術を使って、顔の特徴をざっと見て、子供の特定のまれな遺伝性疾患を特定します。その一例は、 Face2Geneアプリこれは、患者の顔面の構造を既知の症例と比較し、その子供がヌーナン症候群かアンジェルマン症候群かを判定するのに役立ちます。
- ホテル： 一部のホテルではチェックインの迅速化のために顔認証を導入している。中国では、 マリオットホテルはゲストにロビーへの入場を許可 キオスクで素早く顔をスキャンすることで、フロントデスクの長い列を避け、快適な入場を実現します。
- アクセシビリティ： 視覚障害者が簡単に認証できるようになります。パスワードや PIN 番号などは必要ありません。顔認識により、銀行アプリにアクセスしたり、デバイスのロックを解除したりできるため、日常の作業がはるかに容易になります。
- 教室: セキュリティ面以外にも、ロードスクールでは顔認識技術を使って生徒の学習状況を監視しています。たとえば、生徒が授業中の学習に集中しているかどうかをシステムが警告してくれるので、教師は即座に指導方法を変えることができます。
- イベントセキュリティ: 顔認識技術は、コンサートやスポーツの試合などの大規模イベントでの群衆管理や安全性の向上に応用されています。一例としては、スタジアムのゲートに導入してチケット所有者を確認し、不正な入場を禁止することが挙げられます。
- 車： 自動車メーカーは、運転体験を向上させるために、顔認識機能を車に組み込んでいます。一部の車両は、運転手の顔を認識して、シートの位置やミラーを自動調整したり、特定のプレイリストを再生したりすることができます。
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顔認識のメリットとは
顔認識は比較的新しい技術であり、さまざまな利点があります。顔認識を使用する利点は次のとおりです。
- 公共の安全性の向上: 警察署は行方不明者や指名手配犯の特定に顔認識技術を利用している。例えば、 インドでは行方不明の子供たちを家族の元へ連れ戻すことに成功した 彼らの写真を行方不明者データベースと照合した後、
- 安全なトランザクション: 多くの銀行や決済システムでは、取引の安全性を高めるために顔認証を利用しています。例えば、 中国のアリペイでは、ユーザーは顔をスキャンするだけで支払いを承認できる。これにより、不正行為の発生が減り、キャッシュレス決済の利便性が向上します。
- より良いヘルスケア: 病院では、患者のディレクトリにシームレスにアクセスし、登録プロセスを迅速化するために顔認識システムを導入しています。一部のシステムでは患者の身体的痛みや感情的動揺を検出し、医師がより良いケアを提供できるようにしています。
- セキュリティ： 顔認識技術はスマートフォンのセキュリティを永久に変えました。Apple の Face ID は携帯電話のロックを解除するだけでなく、デジタルウォレットや銀行アプリなどの機密性の高いアプリの保護も可能にします。
顔認識の欠点
これには一定の利点がありますが、より重要なことは、倫理、プライバシー、正確性に関する問題が発生することです。以下に欠点をいくつか挙げます。
- 誤った告発: 顔認識システムは不当な告発をもたらす可能性がある。 ランドール・リードの例2022年にルイジアナ州での犯罪で顔認識ソフトウェアによるDNAの誤認に基づき逮捕された彼は、実は一度も足を踏み入れたことのない場所だ。
- 文化的および性別による偏見: 研究によると、顔認識システムは有色人種や女性の認識精度が低いことがわかっている。米国政府向けに作成されたこれらのシステムの性能に関する詳細な報告書では、 彼らは少数民族出身者を日常的に誤認していたことが判明した。不当逮捕や法執行機関による差別につながる可能性があります。
- プライバシー侵害： 顔認識技術は、生体認証データを収集して保存することもあり、同意を得ることができないため、現在では倫理的な懸念が生じています。例えば、一部の小売店では、顧客の行動を追跡するために顔認識技術を使用しており、監視と個人の自由に関する懸念が生じています。
- 情報セキュリティの脆弱性: 顔データを保存するという行為自体がハッキングの危険にさらされる。ハッカーが生体認証の機密情報を解読したように、ブラックハットハッカーはわずか2分で AppleのFace IDがハッキングされる可能性.
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顔認識の例
- Amazon 認定: アマゾンのクラウドベースの顔認識ソフトウェアは、事件現場の人物を特定するためにビデオ映像を使用した法執行捜査を行ってきた。しかし同社は、民間人を保護することを念頭に連邦法が制定されるのを待ちながら、警察は2020年までにこのソフトウェアを使用しないと発表した。
- Apple Face ID: Apple は、ユーザーが携帯電話のロックを解除し、アプリにログインし、安全に購入できるように、デバイスに顔認識システムを実装しています。これは、消費者向け電子機器の利便性とセキュリティの完全な標準です。
- Facebook（メタ）： 2010年、Facebookは写真にタグを付ける顔認識技術を導入しました。この技術を使用するかどうかはオプションで、写真自体に友達が認識されているため、写真をアップロードすると自動的にタグ付けされます。
- Googleフォト： Google は顔認識技術を使用して画像を整理し、自動的にタグ付けします。これにより、ユーザーは認識された顔を含む画像を簡単に追跡して見つけることができます。
- Snapchat： 顔認識ソフトウェアの先駆者である Snapchat は、さまざまなオブジェクトやスポーツ選手向けの人気の珍しいフィルターにこの技術を活用しています。
顔認識は正確ですか?
実際の状況では、顔認識システムはこうした設定下では機能が低下するため、顔認識の精度が低下する可能性があります。偏見を引き起こす主な要因のいくつかを以下にまとめました。
- 管理された環境: アルゴリズムは、高品質のカメラを使用して制御された照明条件下で撮影された参照画像と顔を正常に識別して照合することができ、その精度はほぼ 99.97% です。
- エージング： 特に何年もの空白期間を経て撮影された写真の場合、長年にわたる特徴の自然な変化により、精度が低下します。
- 人口統計の歪み: このシステムは、肌の色が薄い人や男性の場合にパフォーマンスが向上する傾向があり、女性や有色人種の場合はエラー率が高くなります。
- 外部要因： 低解像度のカメラ、デジタルノイズ、表情の変化はパフォーマンスに悪影響を及ぼします。
顔認識は安全ですか?
顔認識システムは、固有の生体認証パターンに基づいており、生体認証技術の既存のモードの中で、おそらく最も安全な識別モードの 1 つです。一方、生体認証は、システムが生きているユーザーとのみやり取りすることを保証し、写真やビデオを使用したなりすまし攻撃に対する対策を確立します。
しかし、プライバシーや、大量監視などの悪用に関する懸念があり、倫理的な範囲内で管理される厳格な規制メカニズムの必要性が強調されています。
顔認識モデルのデータ収集
顔認識モデルを最大限の効率で実行するには、さまざまな異種データセットでモデルをトレーニングする必要があります。
顔の生体認証は人によって異なるため、顔認識ソフトウェアは、すべての顔を読み取り、識別し、認識することに長けている必要があります。 さらに、人が感情を示すと、顔の輪郭が変化します。 認識ソフトウェアは、これらの変更に対応できるように設計する必要があります。
XNUMXつの解決策は、世界のさまざまな地域から数人の写真を受け取り、既知の顔の異種データベースを作成することです。 理想的には、さまざまな角度、視点、さまざまな表情で写真を撮る必要があります。
これらの写真を一元化されたプラットフォームにアップロードすると、表現と視点が明確に示され、効果的なデータベースが作成されます。 品質管理チームは、これらの写真をふるいにかけて、迅速な品質チェックを行うことができます。 さまざまな人物の写真を収集するこの方法により、高品質で高効率の画像のデータベースを作成できます。
信頼できる顔データ収集システムがないと、顔認識ソフトウェアが最適に機能しないことに同意しませんか？
顔データ収集は、顔認識ソフトウェアのパフォーマンスの基盤です。 鼻の長さ、額の幅、口の形、耳、顔などの貴重な情報を提供します。 自動化された顔認識システムは、AIトレーニングデータを使用して、顔の特徴に基づいて動的に変化する環境で大勢の群衆の中の顔を正確に識別できます。
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