顔認識はどのように実現されるのでしょうか? コンピューターはカメラを通じてどのように私たちの身元を識別するのでしょうか?

携帯電話を使って顔をスキャンして支払いをするとき、会社の入退室管理を通過するとき、あるいは道路を運転しているとき、どこにでもある顔認識システムがどのように私たちの身元を認識しているか考えたことがありますか?

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2015年3月15日、ハノーバーITエキスポで、アリババ創業者のジャック・マー氏は顔認識技術を使って支払いを行い、メルケル首相に1948年のハノーバー記念切手を贈呈した。

それで彼はどのように働くのですか?

顔を認識するために、コンピューターは最初にログインしたときに各人の写真を保存するデータベースを構築します。コンピューターは最初に顔テンプレートを使用して画像データ内を上下左右に移動して計算します。計算結果に応じて、写真内の顔の位置とサイズがロックされ、写真内の顔がキャプチャされ、サイズが標準状態に調整されます。コンピューターは、現在見ている顔をデータベース内の何千もの顔と比較する必要があります。顔のマッチングをうまく行うために、研究者はさまざまな方法を考えました。

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1. 参照テンプレート方式

まず、1 つ以上の標準顔テンプレートを設計し、テスト用に収集したサンプルと標準テンプレートの一致度を計算し、しきい値を使用して顔があるかどうかを判断します。

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2. フェイスルール法

コンピューターはまず、あらかじめ保存されている顔の目、鼻、口の位置情報を計算します。比較の際には、写真の両目の距離、鼻や口の大きさなどを計測し、写真がデータベース内の人物の顔情報と一致するかどうかを比較します。

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3. 学習方法の例

この方法は、パターン認識における人工ニューラル ネットワーク方式を使用して、顔サンプル セットと非顔サンプル セットを学習して分類器を生成します。

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4. 肌色モデル法

この方法は、色空間における顔の肌の色の比較的集中した分布に基づいて検出を実行します。

5. 固有面法

より正確な方法としては、コンピュータがデータベース内の大量の顔データを組み合わせて、数十の特徴的な顔を計算します。実際の顔はそれぞれ、これらの特徴的な顔の割合で構成できます。2 つの顔に含まれるさまざまな特徴的な顔の割合が非常に近い限り、同一人物であると判断できます。

もちろん、コンピュータが顔を認識できないこともあります。顔認識の難しさは、主に顔が生物学的特徴であるという特性によるものです。個人差はあまりありません。人間の顔の構造はどれも似ており、顔の器官の構造や外観も非常に似ています。このような特徴は、顔を使って位置決めをするのには有利ですが、顔を使って人間同士を区別するのには不利です。

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人間の顔の形は非常に不安定であるため、顔の変化によってさまざまな表情を作り出すことができ、観察角度によって顔の視覚イメージが大きく変化します。

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写真に写っている人物がマスクやサングラスをかけていたり、顔の半分しか写っていなかったり、光が暗すぎたり明るすぎたりすると、顔認識システムで識別するのが難しくなる可能性がある。コンピューターの精度を高めるために、科学者たちはまだやるべきことがたくさんある。