顔認証とは

顔認証の特長

顔認証は、人間が普段相手を判別する手段をシステムで実現した最も身近な認証方式です。顔の目、鼻、口などの特徴点の位置や顔領域の位置や大きさをもとに照合を行います。なりすましが困難なためセキュアであり、物理的なカギを持ったり、パスワードを設定する必要がありません。専用装置が不要で導入しやすく、利便性に優れるなどの特長を持っています。

自然な認証

顔は、普段から人間が相手を判別する手段として利用している身近な認証方式であり、利用者の心理的負担が少ないといわれています。

非接触・非拘束

指をかざす等の操作が不要なため、特別なユーザ操作を強いることなく、利便性に優れた認証が可能です。

高い不正抑止効果

照合時の顔を「顔画像ログ」として残すなど、管理者が目視確認することも可能であり、高い不正抑止効果が期待できます。

専用装置が不要

一般的なWebカメラも利用可能であり、登録用データとして既存の顔写真利用も可能なため、専用装置が不要です。

顔認証の適用領域

出入国管理などのセキュリティや国民IDといった国家インフラから、企業の入退場管理やPCログオン等のセキュリティ強化のほか、企業のサービス高度化や機器の組み込みまで、業種を問わず幅広く活用可能です。

顔認証適用分野例として国家インフラ・エリアセキュリティは出入国管理、重要施設監視、国民IDなど。企業セキュリティはPCセキュリティ、ログオン認証、入退場管理、出退勤管理。企業サービスは顔パス入場(会員管理)、思い出写真検索、おもてなしインフォメーション、マーケティングなど。機器組込みはロボット、複合機、車載機器、金庫・ロッカーなどです。

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。

2018年に公開されたNISTによる最新の評価試験(FRVT2018)に向け、NECは、独自の深層学習でアルゴリズムを強化。本アルゴリズムでは、認証エラー率を飛躍的に低減し、高信頼性(認証精度)と利便性(検索速度)の両方を兼備した性能を達成しました。
NISTIR 8271 p.11 Technical Summaryには、「NECのアルゴリズムは2010、2013年に引き続き最も高精度」とコメントされています。

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、決済や銀行口座開設、パスポートとの照合などの本人確認や国家のインフラなど、より高度な信用が必要な用途を想定して、 2018年のNISTベンチマークでは、これまで4回連続でTOPを獲得した高精度照合技術をベースに、NEC独自の深層学習を強化して、認証精度と検索速度を向上させました。

評価結果:認証精度の比較

NECが認証精度で第1位、エラー率1%未満と、決済など高信頼が要求される用途にも有効と考えています。

評価結果2:経年変化に対する認証精度の推移

NECのアルゴリズムは他に比べて加齢による経年変化の影響を受けにくく、パスポート認証などの長期間の利用にも高い認証精度を維持できると考えています。

評価結果3:登録人数に対する高い認証精度の維持

NECは登録人数に依存しない認証精度により大規模システムへ適用が可能と考えています。

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

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。

注)写真は技術説明を目的としたイメージです

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