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世界が認めるNECの顔認証技術

米国政府機関主催のベンチマークテストで連続4回 第1位獲得!

No1. Hight Speed. High Accuracy.

今岡 仁 顔認証技術チームリーダー 主席研究員 今岡 仁

研究者からひとこと

「世界で最も正確で、高速に動作する顔認証アルゴリズム」を目指して、研究開発を行っています。
米国標準技術研究所(NIST)が主催する顔認証ベンチマークに参加して、2009年MBGC*1、2010年MBE*2、2013年FRVT*3、2017年FIVE*4と4回連続トップ性能を獲得しました。NECの顔認証技術を利用した製品は、現在40か国以上で採用されており、今後も、セキュアかつスマートな社会に向けて、コア技術の研究開発を追求していきます。

*1 MBGC (Multiple Biometric Grand Challenge)
*2 MBE(Multiple Biometrics Evaluation)
*3 FRVT(Face Recognition Vendor Test)
*4 FIVE (Face In Video Evaluation)

世界トップの技術力

顔認証技術は、映像や画像の中から人を判断する技術です。その処理は、画像中から「顔がどこにあるか」を検出し、瞳、鼻、口など、「その人の顔の特徴的なポイントがどこにあるか」を見つけ、検出された顔の特徴点から「誰であるか」を判定するという、高度な分析を要するものです。

 好環境でも悪環境でも 圧倒的に低いエラー率を達成  NECの顔認証技術は 多様な実用環境で強い顔認証NISTベンチマーク結果-NIST Interagency Report 8173 (Face In Video Evaluation (FIVE) Face Recognition of Non-Cooperative Subjects)から作成

2017年3月に公開されたNISTによる最新の評価試験(FIVE: Face in Video Evaluation)に向け、NECは更に動画からの認証精度を強化したアルゴリズムを開発。本アルゴリズムでは、悪環境の認証精度でも、圧倒的に低いエラー率を達成しました。

研究への取り組み

顔認証で重要な要素の性能を高めていくために、NEC中央研究所では、画像の中から対象となる顔の位置を高速・高精度に探し出す顔検出技術、経年変化や表情変化によらず安定して顔の特徴を解析する顔特徴点検出技術、あらゆる場面で誤照合が零になることを目指した高精度顔照合技術の研究開発をしています。

また、より多彩なシーンでの利活用を想定して、2017年のNISTベンチマークテストでは、これまで3回連続でトップを獲得した高精度顔照合技術をベースに、「動画の顔認証」においての性能を向上させました。

評価例1:乗客ゲート評価結果で最も低いエラー率

第2位の4分の1以下のエラー率を達成 「カメラを気にせず立ち止まらない」という実環境下での高い性能を証明NECは唯一99%を越える認証精度を達成、「カメラを気にせず立ち止まらない」という実環境下での高い精度を証明しました。

評価例2:競技場評価結果で最も低いエラー率

2位に比べ半分以下のエラー率 監視に重要な、小さい顔画像や顔向き変動に対する強さを証明2位に比べ半分以下のエラー率を達成、NISTからは「NECは低解像度でも照合できる唯一のベンダ」とコメントがあり、監視に重要な小さい顔画像や顔向き変動に対する強さを証明しました。

信頼を支える3つのキーテクノロジー

顔認証技術は、「顔検出技術」、「特徴点検出技術」、「顔照合技術」の主に3つの基本技術から成り立っています。
顔検出技術では、画像中から「顔がどこにあるか」を検出し、特徴点検出技術では、瞳中心、鼻翼、口端など、「顔の特徴点位置がどこにあるか」を見つけ、 顔照合技術では、検出された顔が「誰であるか」を判定します。

顔検出技術

一般化学習ベクトル量子化手法
画像の端から順に矩形領域を探索することにより、顔と合致する矩形領域を抽出します。

矩形領域が顔か非顔を識別するために、最少分類誤りに基づく一般化学習ベクトル量子化法を用いて、高速で高精度な顔検出機能を実現します。

特徴点検出技術

多点特徴点検出法
顔矩形領域から瞳中心、鼻翼、口端などの特徴点の位置を探索します。
特徴点周辺輝度パタンを用いて最適な位置を探索しつつ、顔形状モデルにより特徴点配置に制約を加えることで、精密に特徴点位置を求めることができます。
さらに、動画における顔認証に対応するため、顔向き変化や多人数(顔の部分的な隠ぺい)に対する頑強性を強化しました。

顔照合技術

注)写真は技術説明を目的とした
イメージです

多元特徴識別法
顔の中から目鼻の凹凸や傾きなどの様々な特徴を抽出した後、これら特徴の中から、個人を識別するために最適な特徴を選択します。
これにより、経年変化の影響を受けにくくなるなど、様々な変動に頑強な個人識別が実現できます。
さらに、Deep Learningを取り入れ、顔向き変化やカメラから遠い(低解像度)顔画像に対する頑強性を強化しました。

世界40か国以上での導入実績

NECの顔認証技術は、世界40か国以上に導入されており、入出国審査の迅速化・効率化と、本人審査の厳密化を両立しています。また、ユニバーサル・スタジオ・ジャパン®様には、VIP気分での「顔パス入場」を実現する顔認証入場ゲートシステムを提供。 スムーズかつVIP気分の入場を実現するなど、様々な用途で安全・安心と効率性を両立するソリューションを提供しています。

NECは、ユニバーサル・スタジオ・ジャパン®のオフィシャル・マーケティング・パートナーです。
® Universal Studios. CR14-2222

お問い合わせ

上記結果はNIST Interagency Report 8173 (Face In Video Evaluation (FIVE) Face Recognition of Non-Cooperative Subjects) より抜粋 ( http://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2017/NIST.IR.8173.pdf )。なお、MBGC2009、MBE2010、FRVT2013、FIVEにおける評価結果は米国政府による特定の製品を推奨するものではございません。Results shown from the MBGC2009, MBE2010 FRVT2013 (Face Recognition Vendor Test 2013), and FIVE (Face In Video Evaluation) do not constitute endorsement of any particular product by the U.S. Government.

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