顔認証技術とは？長所と短所は？記者 ペイターズ 報道
顔認証技術とは？
顔認証技術とは、比較分析を行うコンピュータ技術を用いて、人間の顔を識別する技術のことです。顔認識は、コンピュータ技術研究の中でも人気のある分野であり、顔追跡検出、画像倍率の自動調整、夜間赤外線検出、露光強度の自動調整などの技術が含まれています。
顔認識技術には3つの要素があります。
1. 顔検出
顔検出とは、複雑な背景に対してダイナミックなシーンの中で顔の存在を判断し、この顔を分離することです。一般的には以下のような方法があります。
①テンプレート参照法
まず、標準顔の1つまたは複数のテンプレートが設計され、次に、テスト収集されたサンプルと標準テンプレートとの間の一致度が計算され、顔の存在を判定するために閾値が使用されます。
②顔規則法
顔はある種の構造的分布の特徴を持っているので、いわゆる顔ルール法は、これらの特徴を抽出して対応するルールを生成し、テストサンプルに顔が含まれているかどうかを判断します。
③サンプル学習法
このアプローチは、パターン認識において人工ニューラルネットワークのアプローチを採用しており、すなわち、反対側の画像サンプルセットと非顔画像サンプルセットから学習して分類器を生成しています。
④トーンカラーモデル法
この方法は、色空間における顔の肌色分布の相対的な濃度に基づいて行われます。
⑤顔特徴法
このアプローチでは、すべての顔画像の集合を顔画像部分空間として扱い、テストサンプルとその部分空間内の投影との間の距離に基づいて顔画像の存在を判定します。以上の5つの方法は、実用的な試験システムにおいても組み合わせて利用できることを提案する価値があります。
2. 顔追跡
顔追跡とは、検出された顔の動的なターゲットトラッキングを指します。 具体的には、モデルベースのアプローチまたは動きとモデルの組み合わせに基づくアプローチ。また、肌色モデルトラッキングの使用は、シンプルで効果的な手段である。
3. 顔比較
顔比較とは、検出された顔画像を識別すること、または顔ライブラリ内の検索対象を識別することである。これは、実質的には、サンプリングされた面とストック面を順番に比較して、ベストマッチの面を見つけることを意味します。したがって、顔画像の記述によって、顔画像認識の具体的な方法や性能が決定されます。記述方法は、主に特徴ベクトルとファセットテンプレートの2つを使用します。
①特徴ベクトル法
虹彩、鼻、口角などの顔の五つの輪郭の大きさ、位置、距離などの属性を決定し、その顔を記述する特徴量のベクトルを形成するそれらの幾何学的特徴量を算出する方法である。
②顔パターン法
この方法は、ライブラリ内に多数の標準顔テンプレートまたは顔器官テンプレートを格納し、マッチングを行う際に正規化された相関メトリックを用いて、サンプリングされた顔の全画素をライブラリ内の全テンプレートにマッチングさせるものである。また、自己相関ネットワークや、パターン認識を採用したテンプレートと組み合わせた特徴量があります。
顔認識技術の核心は、実は "局所的なボディプロファイリング "と "グラフィカル/ニューラル認識アルゴリズム "にある。 このアルゴリズムは、人間の顔の様々な器官や特徴的な部分を利用した方法です。 例えば、幾何学的関係のマルチデータ形成の識別パラメータを、データベース内の全ての元のパラメータと比較し、判定し、確認する。判定時間は一般的に1秒以下であることが求められています。
記者 ペイターズ 報道
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