顔認証とは
顔認識は、顔データを使用して個人の身元を確認する方法です。顔認識システムを使用して、写真やビデオに写っている人物を識別できます。顔認識は、生体認証セキュリティのカテゴリです。バイオメトリクスの他の形式には、音声認識、指紋認識、網膜または虹彩認識が含まれます。この技術は主にセキュリティと法執行機関で使用されていますが、他の分野でも応用が拡大しています。
顔認識のしくみ
多くの人が、iPhone のロックを解除するために使用される FaceID を通じて顔認識技術について学びました。このアプリケーションでは、顔認識は写真の膨大なデータベースに依存して個人の身元を判断するのではなく、単に個人をデバイスの唯一の所有者として識別し、他のユーザーへのアクセスを制限します。
他のアプリケーションでは、顔画像取得システムは通常、監視カメラ、スマートアクセス制御、その他の機器などのスナップショットを通じて顔画像を収集します。次に、バックエンドのインテリジェント プラットフォームは、フロントエンドで収集された関連データを収集、処理、保存、適用、管理、共有し、顔認識システムと組み合わせて多数の顔認識を実現し、実際のシナリオに適用します。 as: 顔認識出席、顔アクセス制御、公安部による顔追跡、容疑者逮捕など。カメラの前を通り過ぎる人々の顔と、ウォッチ リストにある人々の画像を照合します。
顔認識技術はさまざまですが、一般的には、基本的に次の手順に分けられます。
ステップ 1: 顔検出
顔検出は主に、実際の顔認識の前処理、つまり、画像内の顔の位置とサイズを正確にマークするために使用されます。写真から顔の位置を求め、写真の左上隅を座標原点とし、顔枠の左上隅と右下隅の座標を記録し、顔の部分を切り取ります。
ステップ 2: 顔分析
実際のシナリオでは、フロントエンド機器によってキャプチャされた顔は、必ずしも正面の角度にあるとは限らないことが多いため、画像内の顔の姿勢を修正する必要があります。顔のキーポイント検出によって顔のキーポイント座標を取得し、顔のキーポイント座標に応じて顔の角度を調整して顔を揃えます。図に示すように、これら 2 つの顔はコンピューターの目には完全に異なる顔であるため、いくつかのアフィン変換によって顔を揃える必要があります。
トレーニング済みのモデルを使用して、検出された顔から 68 個の特徴点 (ランドマーク) を自動的にマークし、テンプレート ライブラリで標準テンプレートを探し、アフィン変更を使用して 68 個の点をテンプレート ポイント アライメントの 68 個と結合します。
ステップ 3: 顔のエンコード (特徴ベクトルの抽出)
モデルは畳み込みニューラル ネットワークを介してトレーニングされ、入力モデルの顔画像は強力な意味を持つベクトルに自動的にエンコードされます。トレーニング プロセス:
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既知の身元の写真を入力してください。
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同一人物の写真を入力してください。
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別の身元の写真を入力してください。
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ステップ 1 とステップ 2 の写真のエンコードができるだけ近くなるように、またステップ 3 のエンコードとはできるだけ異なるように、パラメーターを繰り返し調整します。
ステップ 4: 一致を見つける
入力画像とデータベース内の各画像のベクトル差とのユークリッド距離を順番に計算し、しきい値よりも小さい画像を見つけた時点で、顔認識は成功です。
顔認証の応用
電話のロックを解除
現在、市場に出回っている多くのスマートフォンには、顔認証機能が搭載されています。この機能により、ユーザーのプライバシー データをより適切に保護できます。携帯電話が盗まれた場合でも、携帯電話内のデータは十分に保護されます。Apple は、ランダムな顔で電話のロックを解除する可能性は約 100 万分の 1 であると主張しています。
法執行機関
顔認識は、法執行機関でよく使用されます。警察は逮捕者の顔写真を収集し、顔認識データベースと比較します。逮捕者の写真が収集されると、それらの写真がデータベースに追加されます。
空港と国境管理
空港には顔認証機器が広く設置されています。ますます多くの旅行者が生体認証パスポートを保持しています。これにより、長い列を避け、自動 e パスポート マッチングによりゲートに早く到着できます。顔認識によって待ち時間が短縮されるだけでなく、空港のセキュリティも向上します。米国国土安全保障省は、2023 年までに旅行者の 97% が顔認識技術を使用するようになると予測しています。また、この技術はオリンピックなどの大規模イベントのセキュリティを向上させることもできます。
行方不明者を探しています
顔認識は、行方不明者や人身売買の被害者を見つけるために使用できます。不足している個人データがデータベースに追加されたとします。次に、空港、小売店、またはその他の公共の場所にあるかどうかにかかわらず、顔認識デバイスがそれを認識している限り、法執行官はすぐに警報を受け取ることができます.
小売体験を改善する
たとえば、店舗の顔認識デバイスは顧客を認識し、購入履歴に基づいて購入の提案を行います。「顔払い」は、ユーザーに便利な支払い体験をもたらすこともできます。
バンキング
生体認証オンライン バンキングは、顔認識のもう 1 つの利点です。パスワードを使用する代わりに、顧客はスマートフォンやコンピューターを見るだけでトランザクションを承認できます。顔認識により、ハッカーはパスワードを破ることができません。ハッカーが写真データベースを盗んだ場合、「無生物」検出 (生体認証サンプルのソースが生きているか偽物かを判断するために使用される手法) は、なりすまし目的での使用を (理論的には) 阻止するはずです。
マーケティングや広告
マーケティング担当者は、顔認識を使用して消費者体験を向上させてきました。たとえば、冷凍ピザ ブランドの DiGiorno は、2017 年のマーケティング キャンペーンで顔認識技術を使用し、DiGiorno をテーマにしたパーティーで人々の表情を分析して、ピザに対する人々の感情的な反応を測定しました。メディア企業はまた、顔認識を使用して、映画の予告編、テレビ パイロットのキャラクター、およびテレビ プロモーションの最適な位置に対する視聴者の反応をテストします。ロンドンのピカデリー サーカスなど、顔認識技術を使用した看板は、ブランドがカスタマイズされた広告を表示できることを意味します。
健康管理
病院では、顔認識を使用して患者のケアを支援しています。医療提供者は、患者記録へのアクセス、患者登録の合理化、患者の気分や痛みの検出、さらには特定の遺伝性疾患の特定に役立つ顔認識の使用をテストしています。AiCure は、顔認識を使用して人々が処方どおりに薬を服用していることを確認するアプリを開発しました。バイオメトリクスがより手頃な価格になるにつれて、ヘルスケア業界での採用が増加すると予想されます。
学生または従業員の出席を追跡する
中国の一部の教育機関では、生徒が授業をサボらないようにするために顔認識を使用しています。タブレットを使用して生徒の顔をスキャンし、データベース内の写真と照合して身元を確認します。より広義には、このテクノロジーを使用して、従業員が職場に出入りできるようにし、雇用主が出席を追跡できるようにすることができます。
ドライバーを特定する
Consumer Reports によると、自動車会社は車のキーの代わりとして顔認識を実験しています。このテクノロジーは、車に乗り込み、エンジンを始動するためのキーを置き換え、シートとミラーの位置に関するドライバーの好み、およびラジオのプリセットを記憶します。
ギャンブル中毒の監視
顔認識は、ブックメーカーが顧客をより高度に保護するのに役立ちます。特にカジノのような大規模で混雑した空間では、労働者がゲームエリアに出入りする人々を監視するのが難しい場合があります。顔認識技術により、企業はギャンブル中毒者として登録されている人を特定し、そのプレイを記録して、スタッフがいつやめるべきかをアドバイスできるようにします。自発的除外リストに載っているギャンブラーがギャンブルで捕まった場合、カジノは多額の罰金に直面する可能性があります.
顔認識のユースケース
- Amazon は以前、Rekognition と呼ばれるクラウドベースの顔認識サービスを法執行機関に宣伝していました。しかし、2020 年 6 月のブログ投稿で、同社は警察による同社の技術の使用を 1 年間停止する計画を発表しました。この理由は、人権と市民の自由を保護する米国連邦法を有効にする時間を確保するためです。
- Apple は顔認識を使用して、ユーザーが電話のロックをすばやく解除し、アプリにログインし、購入できるようにします。
- ブリティッシュ・エアウェイズは、米国から搭乗する乗客に顔認識を提供しています。乗客の顔をカメラでスキャンして、パスポートや搭乗券を提示することなく搭乗の身元を確認できます。
- 米国に本拠を置く健康保険会社の Cigna は、中国の顧客が紙の署名の代わりに写真を使用して健康保険の請求を提出し、詐欺事件を減らすことを許可しています。
- Coca-Cola は、世界中でさまざまな方法で顔認識を使用しています。例としては、中国の一部の自動販売機でのリサイクルに対する顧客への報酬、オーストラリアの自動販売機でのパーソナライズされた広告、イスラエルでのイベント マーケティングなどがあります。
- Facebook は 2010 年に米国で顔認識の使用を開始し、タグ提案ツールを使用して写真内の人に自動的にタグを付けました。2019 年以来、Facebook は、よりプライバシーを重視する取り組みの一環として、この機能を採用しています。Facebook では、顔認識をオプトインまたはオプトアウトする方法に関する情報をここで提供しています。
- Google はこの技術を Google フォトに統合し、それを使用して画像を分類し、認識された人物に基づいて自動的にタグ付けしました。
- MAC メイクアップは、実店舗の一部で顔認識技術を使用しており、顧客は店内の拡張現実ミラーを使用して仮想的に「メイクを試す」ことができます。
- マクドナルドはすでに日本のレストランで顔認識技術を使用して、顧客を助けるときに従業員が笑顔かどうかを分析するなど、そこで提供される顧客サービスの品質を評価しています。
- Snapchat は、顔認識ソフトウェアのパイオニアの 1 つです。Snapchat を使用すると、ブランドや組織はユーザーの顔に合うフィルターを作成できるようになりました。そのため、子犬の顔や花冠のフィルターがソーシャル メディアで広く使われています。
顔認証のメリット
スマートフォンのロックを解除するだけでなく、顔認識には次のようなメリットがあります。
セキュリティを向上させる
政府レベルでは、顔認識はテロリストやその他の犯罪者の特定に役立つ可能性があります。個人レベルでは、個人のデバイスや個人の監視カメラをロックするためのセキュリティ ツールとして顔認識を使用できます。
犯罪を減らす
顔認識により、強盗、泥棒、不法侵入者の追跡が容易になります。顔認識システムが存在することを知っているだけで、特にささいな犯罪の抑止力として機能します。物理的なセキュリティに加えて、サイバーセキュリティにもメリットがあります。企業は、パスワードの代わりに顔認識技術を使用してコンピューターにアクセスできます。理論的には、パスワードのように盗んだり変更したりするものがないため、テクノロジーをハッキングすることはできません。
より高速な処理
顔認識のプロセスはわずか 1 秒で完了し、ユーザー エクスペリエンスが大幅に向上します。
他のテクノロジーと統合する
ほとんどの顔認識ソリューションは、ほとんどのセキュリティ ソフトウェアと互換性があります。
顔認証のデメリット
公共の場で撮影されることを気にしない人や、明らかな利点や理由がある場合に顔認識の使用に反対する人もいますが、この技術は他の人から強い反応を引き起こす可能性があります. 欠点や懸念事項には次のようなものがあります。
モニター
顔認識やユビキタスカメラ、人工知能、データ分析の使用が、個人の自由を制限する可能性のある大規模な監視の可能性を生み出すのではないかと心配する人もいます. 顔認識技術により、政府は犯罪者を追跡できるようになるだけでなく、普通の人や罪のない人々をいつでも追跡できるようになります。
誤差範囲
顔認識データにはエラーがないわけではなく、犯したことのない犯罪に人々が関与する可能性があります。たとえば、カメラ アングルの小さな変更や外観の変更 (新しい髪型など) がエラーの原因になることがあります。2018 年、Newsweek は、Amazon の顔認識技術が 28 人の米国議会議員を犯罪で逮捕された人物と誤認したと報告しました。
プライバシー侵害
倫理とプライバシーの問題は、最も論争の的となっています。政府は、何人かの市民の写真を同意なしに保管していることで知られています。2020年、欧州委員会は、プライバシーと倫理的虐待を防ぐための規制の枠組みを開発する時間を確保するために、公共の場所での顔認識技術を最大5年間禁止することを検討していると述べました.
大量のデータ ストレージ
顔認識ソフトウェアは、正確な結果を得るために大量のデータセットを「学習」する必要がある機械学習技術に依存しています。このような大規模なデータ セットには、強力なデータ ストレージが必要です。中小企業では、必要なデータを保存するための十分なリソースがない場合があります。
バイオメトリック情報は、多くの場合組織や政府によって、世界中でますます収集、保存、分析されていますが、サイバーセキュリティに関する記録はさまざまです。このすべてのデータを保持および処理するインフラストラクチャはどの程度安全なのかという疑問が高まっています。