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顔パスの技術
∼はじめての顔認証∼
サーバーワークス
まるやま まいこ
手帳の季節ですね
スマホがあれば
手帳なんていらないんじゃ…
手帳の可能性を知りなさい
日経ビジネスアソシエ 2015年11月号
推薦雑誌 オフィス1階の
にもあるよ
2016年度
まるやま まいこ
イチオシ手帳★発表
http://bcove.me/pu7d6hfj
月間予定と週間予定のページの行き来が面倒
1年1冊の手帳は厚い・重い
手帳の当たり前を疑い
テクニカルに解決!
2016年度
まるやま まいこ
イチオシ手帳
第2位!
そろそろ本題にもどります
通常「テンプレート」と呼ばれ
る情報を事前に採取登録し、認
証時にセンサで取得した情報と
比較することで認証を行う
生体認証
⽣生体認証 -­‐ Wikipedia
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/REVIEW/20070622/275618/
指紋とか虹彩とかのアレ
顔認識 と 顔認証
ごちゃまぜに
なっていませんか?
顔認識と顔認証
顔認識(顔検出)とは
こういうの
http://www.sonymobile.co.jp/product/mobilephone/au/urbano_mond/function/comfortable.html
たまに認識されないだよねー
どうやって「顔」を判断しているの?
顔認識(顔検出)は、画像から顔を自動的
に検出します。
目・鼻・口など特徴的な部分を抽出し、
独自のアルゴリズムで「顔」であること
を判断します。
AndroidならFaceDetectionListenerを使
えば動画でも簡単に顔認識(顔検出)可能
iOSはiOS5からCIDetectorを使えます
わりとお手軽∼
複数顔がある場合は
• 同時20名顔検出可能
• 一番大きな人が検出
などの仕様があります
複数顔でも動画でもスピード
判定できます
顔認識(顔検出)の活用
• 目・鼻・口の位置がわかるのでいろいろな
ものがオーバーレイできます
• 統計データを利用して年齢、性別などを予
測することもできます
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/10...
ほかにもこんなことできるで∼
http://pux.co.jp/product/softsensor/faceu/
画像認識の技術も含めると
視線の方向や手の動きを
とらえられるようになったので
オペレーションにも利用されています
NEXT
顔認証
顔認証とは
1. 照合DBの作成
事前に認証対象の顔データを登録します。
顔データから、特徴点をデータ化します。
2.認証
認証プログラムでは、まず顔を認識し特徴点データを取得します。
特徴点データと照合DBと照らし合わせ個人を特定します。
• ふたごでも認識がきちんとできるよ
• 化粧で化けてても大丈夫だよ
• 成長期をすぎれば10年前の写真でも
大丈夫だよ
彼氏よりずっとやさしいね!
顔認証とは
1. 照合DBの作成
事前に認証対象の顔データを登録します。
顔データから、特徴点をデータ化します。
2.認証
認証プログラムでは、まず顔を認識し特徴点データを取得します。
特徴点データと照合DBと照らし合わせ個人を特定します。
P...
顔認証のポイント
顔認証のポイント 特記事項
顔データの登録
特徴点
事前の登録が必要
ほぼ正面顔であることが必須
複数枚あったほうがよりよいデータとなるらしい
特徴点のとり方は各社のノウハウ
特徴点データ取得
照合DBと照らし合わせ個人を特定...
登録する顔データは制約がいろいろある
例えば
• 一人でうつっている
• 目間20pixel以上で認証可能
• 顔幅40画素以上
• 正面を向いている(超厳格)
• 逆光とか暗い顔はNG
• サングラス、マスクはNG
• ガイドラインがあるはN...
顔認証いろいろ
• 特徴点の数
• エンジンサイズ(コンパクト or 精度優先)
• 認証形式(アルゴリズム) …周波数解析、多重照合顔
検出法、摂動空間法適応的領域混合マッチング法
※精度は各社かなり違います
• 動作環境…Windows,A...
• 入退室
• 勤怠管理
• イベント/コミュニケーション/ゲーム
• パチンコ屋で顔認証?
顔認証の活用
夢がありそうなのになかなか現実では難しい
• 照合DBの作成がむずかしい
• 照合DBの件数が増えると照合時間がかかる
• 正解率と誤認率のチューニングが難しい
• NGの処理の実装が難しい
なぜ?
FAR
(False Acceptance Rate=他人誤認率)
FRR
(False Rejection Rate=本人拒否率)
両方ゼロ
理想
理想的だけど現実は難しい…
誰にでもわかりやすくて
夢が広がる技術!でも…
クローズドな認証目的で発展してきたため
現実的な母数(照合DBの件数)
でほどよいチューニングができる
案件はあまりなく難しい…
AWSで解決できる部分もあるよ
Ustだと詳しくは話せないけど…
• ABEJA
• http://www.abeja.asia/
• PUX株式会社
• http://www.panasonic.co.jp/pux/api_sdk/
• FaceU
• 株式会社エー・シーエ...
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本講座のハイライト
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PMじゃなくても参加してね∼
Thankyou♥
顔パスの技術
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  6. 6. http://bcove.me/pu7d6hfj
  7. 7. 月間予定と週間予定のページの行き来が面倒 1年1冊の手帳は厚い・重い 手帳の当たり前を疑い テクニカルに解決!
  8. 8. 2016年度 まるやま まいこ イチオシ手帳 第2位!
  9. 9. そろそろ本題にもどります
  10. 10. 通常「テンプレート」と呼ばれ る情報を事前に採取登録し、認 証時にセンサで取得した情報と 比較することで認証を行う 生体認証 ⽣生体認証 -­‐ Wikipedia
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  15. 15. どうやって「顔」を判断しているの? 顔認識(顔検出)は、画像から顔を自動的 に検出します。 目・鼻・口など特徴的な部分を抽出し、 独自のアルゴリズムで「顔」であること を判断します。
  16. 16. AndroidならFaceDetectionListenerを使 えば動画でも簡単に顔認識(顔検出)可能 iOSはiOS5からCIDetectorを使えます わりとお手軽∼
  17. 17. 複数顔がある場合は • 同時20名顔検出可能 • 一番大きな人が検出 などの仕様があります 複数顔でも動画でもスピード 判定できます
  18. 18. 顔認識(顔検出)の活用 • 目・鼻・口の位置がわかるのでいろいろな ものがオーバーレイできます • 統計データを利用して年齢、性別などを予 測することもできます http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1005/21/news085.html
  19. 19. ほかにもこんなことできるで∼ http://pux.co.jp/product/softsensor/faceu/
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  21. 21. NEXT 顔認証
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  23. 23. • ふたごでも認識がきちんとできるよ • 化粧で化けてても大丈夫だよ • 成長期をすぎれば10年前の写真でも 大丈夫だよ 彼氏よりずっとやさしいね!
  24. 24. 顔認証とは 1. 照合DBの作成 事前に認証対象の顔データを登録します。 顔データから、特徴点をデータ化します。 2.認証 認証プログラムでは、まず顔を認識し特徴点データを取得します。 特徴点データと照合DBと照らし合わせ個人を特定します。 POINT
  25. 25. 顔認証のポイント 顔認証のポイント 特記事項 顔データの登録 特徴点 事前の登録が必要 ほぼ正面顔であることが必須 複数枚あったほうがよりよいデータとなるらしい 特徴点のとり方は各社のノウハウ 特徴点データ取得 照合DBと照らし合わせ個人を特定 動画でも顔識別(顔検知)は可能(なことが多い) 顔識別後、特徴点を算出しデータ化する 特徴点のデータから本人かどうかを特定する ここの計算方法も各社のノウハウ どの程度の閾値で一致するかのチューニングが必要 照合DBの件数によって処理時間が大きく左右される
  26. 26. 登録する顔データは制約がいろいろある 例えば • 一人でうつっている • 目間20pixel以上で認証可能 • 顔幅40画素以上 • 正面を向いている(超厳格) • 逆光とか暗い顔はNG • サングラス、マスクはNG • ガイドラインがあるはNG 顔認識(顔検出)にくらべていろいろ厳しい…
  27. 27. 顔認証いろいろ • 特徴点の数 • エンジンサイズ(コンパクト or 精度優先) • 認証形式(アルゴリズム) …周波数解析、多重照合顔 検出法、摂動空間法適応的領域混合マッチング法 ※精度は各社かなり違います • 動作環境…Windows,Android,iOS ※すべて対応しているところは少ない • サービス(ライセンス)提供形態…SDK or API
  28. 28. • 入退室 • 勤怠管理 • イベント/コミュニケーション/ゲーム • パチンコ屋で顔認証? 顔認証の活用 夢がありそうなのになかなか現実では難しい
  29. 29. • 照合DBの作成がむずかしい • 照合DBの件数が増えると照合時間がかかる • 正解率と誤認率のチューニングが難しい • NGの処理の実装が難しい なぜ?
  30. 30. FAR (False Acceptance Rate=他人誤認率) FRR (False Rejection Rate=本人拒否率) 両方ゼロ 理想 理想的だけど現実は難しい…
  31. 31. 誰にでもわかりやすくて 夢が広がる技術!でも… クローズドな認証目的で発展してきたため 現実的な母数(照合DBの件数) でほどよいチューニングができる 案件はあまりなく難しい… AWSで解決できる部分もあるよ
  32. 32. Ustだと詳しくは話せないけど… • ABEJA • http://www.abeja.asia/ • PUX株式会社 • http://www.panasonic.co.jp/pux/api_sdk/ • FaceU • 株式会社エー・シーエス(日立INSソフトウェア子会社) • http://www.acs21.co.jp/face_vital/index.html • FaceViTAL • NEC • NeoFace • オムロン
  33. 33. 告知
  34. 34. 数学でみるPM サーバーワークスPM講座
  35. 35. 本講座のハイライト
  36. 36. 本講座のハイライト PMじゃなくても参加してね∼
  37. 37. Thankyou♥
  • ssuser2425a0

    Apr. 23, 2020
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    Feb. 4, 2018
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    Jan. 6, 2018
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    Nov. 11, 2015

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