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世界トップの技術力と取り組みの歴史

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。

NECの顔認証技術開発の歴史

NECは1989年より顔認証技術の研究開発を開始しました。これは50年以上前の文字認識の研究で確立したパターン認識技術を応用したものです。

2009年に米国国立標準技術研究所(NIST)主催のベンチマークでNo.1の評価を得て以来、世界No.1の評価を5回獲得しました。今後もさらなる精度と速度を追求し、研究開発を続けていきます。

  • 注)
    評価結果については、米国政府が特定の製品を推奨するものではございません。
  • 注)
    写真は技術説明を目的としたイメージです。
1963
文字認識技術の研究を開始
1989
顔認証技術の研究開発を開始
文字認識の研究で確立したパターン認識技術を応用
2002
顔認証AIエンジン「NeoFace」製品化開始
2017
NIST*1主催のベンチマークで4回連続のNo.1
2009年(MBGC*2)、2010年(MBE*3)、2013年(FRVT*4) 、2017(FIVE*5
2019
NIST主催ベンチマーク(FRVT2018*6)で5回目となるNo.1評価を獲得
  • ※1
    NIST
    National Institute of Standards and Technologyの略。
  • ※2
    MBGC
    Multiple Biometric Grand Challengeの略。悪質化・広域化・多様化する犯罪に対応するため、評価に必要なデータをベンダに配布してわせることで、研究を加速することを目的とし、NISTが開催したベンダ評価プロジェクト。2008年から2009年にわたり開催された。
  • ※3
    MBE
    Multiple-Biometric Evaluationの略。MBGCを約2年間推進した後、同様な技術課題に加え、実際のシステムに蓄積されている顔画像を利用する大規模1:N検索などを課す、 NISTが開催したコンテスト。グローバル市場において、バイオメトリクスを含むシステムの入札条件となる傾向にある。NECが出場した静止顔画像部門は2010年1~5月に開催された。
  • ※4
    FRVT
    Face Recognition Vendor Testの略。アプリケーションとして鑑識用途や出入国管理を想定してNISTが開催した顔認証技術ベンチマークテスト。各国のトップベンダーが参加し、警察が蓄積した犯罪者の画像や、WEBカメラで撮影された顔画像など実データを対象に、100万規模の大量の顔画像を用いて評価が行われた。2012年8月~2013年にわたり開催。
  • ※5
    FIVE
    Face In Video Evaluation の略。今回は、初の「動画からの顔照合」評価。各国のトップベンダーが参画し、乗客ゲートでの入退場管理や競技場での不審者発見など動画を使用した顔認証の様々な評価が行われた。2015年2月~2017年3月にわたり開催。
  • ※6
    FRVT2018
    Face Recognition Vendor Test 2018の略。各国のトップベンダーが参画し、数千万人規模の大規模データにおける認証の精度と速度の評価が行われた。
    2018年6月~10月に開催された。

世界最高レベルの照合精度

NECは、米国国立標準技術研究所(NIST)が主催した精度評価コンテストに3回連続で参加し、全てのコンテストで2位以下のベンダに圧倒的な差を付けて、認証精度第一位を獲得しました。

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