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1. 4 顔認証の特徴

他の本人認識と比較すると、顔認識には次の 4 つの特徴があります。

1. 利便性。顔は生体認証機能であり、ID カードなどを持ち歩く必要はありません。

2. 必須ではありません。認証には被写体の協力も必要なく、顔さえ撮影できればセキュリティ分野などで認証が可能です。

3.非接触。デバイスに接触する必要がないため、指紋よりも安全です。

4. 並列処理。指紋や虹彩などは 1 つずつ処理する必要がありますが、写真内に複数の顔がある場合はまとめて処理できます。

このような特徴を踏まえ、顔認証はさまざまな分野で広く活用されています。私たちの生活のあらゆるところで顔認識の応用が見られます。

2. 顔認識の4ステップ

1. 顔検出

顔検出の目的は、写真内の顔の位置を見つけることです。写真の中に顔が見つかった場合、誰の顔であっても、その顔の座標情報がマークされるか、顔が切り取られます。

方向性勾配ヒストグラム (HOG) を使用して顔の位置を検出できます。まず画像をグレースケールに変換し、次に画像内のピクセルの勾配を計算します。画像をHOG形式に変換することで顔の位置を求めることができます。

2. 顔の位置合わせ

顔位置合わせとは、さまざまな角度からの顔画像を同じ標準形状に位置合わせすることです。

まず人間の顔上の特徴点を配置し、幾何学的変換 (アフィン、回転、拡大縮小) によって各特徴点を位置合わせします (目、口などを同じ位置に移動します)。

3. 顔のコーディング

顔画像のピクセル値は、テンプレートとも呼ばれるコンパクトで識別可能な特徴ベクトルに変換されます。理想的には、同じ被写体のすべての顔が同様の特徴ベクトルにマッピングされる必要があります。

4. 顔照合

顔照合ビルディング ブロックでは、2 つのテンプレートが比較され、それらが同じ被写体に属する可能性を示す類似性スコアが得られます。

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3. 5 顔認識の難しさ

現実世界における顔画像の表現は非常に多様です。したがって、顔認識は最も困難な生体認証方法の 1 つでもあります。顔画像のさまざまな側面には、頭の姿勢、年齢、咬合、照明条件、顔の表情が含まれます。

4. 顔認識アルゴリズムの開発の軌跡

顔認識の分野も、従来の機械学習アルゴリズムから深層学習アルゴリズムに移行しつつあります。

1. 従来の機械学習アルゴリズム

機械学習段階では、顔認識も、幾何学的特徴段階、表現的特徴段階、およびテクスチャー特徴段階という 3 つの重要な段階を経ます。

2. 深層学習の段階では、アルゴリズムの開発も 3 つの段階を経ます。

1) 初期の VGG ネットワークから Inception ネットワーク、そして Resnet ネットワークに至るまで、ネットワーク モデルは一般に、より深く幅広い傾向を示しています。

2) Megvii や SenseTime など、アカデミックオープンコンペで好成績を収めたメーカーは、実ビジネス展開を起点に実データ収集を継続的に拡大することで、アルゴリズムの性能を徐々に向上させています。

3) アルゴリズムの性能を向上させるためにデータ量をさらに増やすことに加え、第 1 段階とは逆に、認識性能を落とさずにネットワークを軽量化することを皆で検討し始めました。軽量化の主な目的は 2 つあり、1 つはアルゴリズムの速度を向上させ、モバイル端末にも展開できるようにすることであり、もう 1 つはハードウェア実装を容易にし、顔認識アルゴリズムを直接ハードウェア モジュールにできるようにすることです。

5. 顔認識の代表的な応用例

顔認証の応用はますます普及しており、本人認証に関連する限り将来的には顔認証を使用することが可能です。典型的なアプリケーション シナリオをいくつか示します。アクセス制御システム、セキュリティ システム、無人スーパーマーケット、電子パスポートおよび ID カード、自律サービス システム (ATM など)、情報セキュリティ システム (顔認識支払いなど)、エンターテイメント アプリケーション (Douyin の小道具など)。

6. 顔認識用の完全なソリューションをダウンロードする

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