「顔スキャン」はもはやジョークではなく、マスクを着用していても機能します

[51CTO.comからのオリジナル記事] 近年、人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどの技術の急速な発展に伴い、顔認識技術は大きな進歩を遂げ、多くのシーンで成功裏に応用されています。近年、「顔スキャン」が話題になっています。

[[382403]]

私たちの生活では、スマートフォンの顔認証ロック解除が至る所で見られ、これは高速かつ正確です。モバイル決済の顔認証支払いは安全かつ便利です。住宅街でも顔認証による入退室管理が見られ、鍵を忘れるというトラブルがなくなりました。顔認識技術の革新と発展に伴い、認識技術は徐々に正確になり、その応用範囲はますます広がっています。カメラに映った顔が横顔であっても、遮られていても、暗い場所であっても、ぼやけていても、今日の人工知能技術では、ミリ秒レベルの検出が可能です。
顔認識は、顔の特徴を利用して人物を識別する生体認証技術です。1960 年代に始まり、1990 年代後半に応用段階に入りました。現在では比較的成熟した技術となっています。顔認識技術は奥が深く複雑です。そのアルゴリズムの基本的な考え方は、人物の「顔の特徴」を捉え、比較、分析することで人物を識別することです。私たちがある人物を思い出すとき、まず思い出すのは、その人物が二重まぶたであるかどうか、目の色は何色か、髪はカールしているかストレートか、鼻梁はどのくらい高いか、などです。これらはいわゆる「顔の特徴」です。人間の顔の特徴に基づいて、カメラまたはビデオカメラを使用して人間の顔を含む写真（またはビデオ）を取得し、写真（またはビデオ）内の顔を自動的に検出して追跡し、収集された顔に対して顔認識を実行します。

[[382404]]

新型コロナウイルスの突発的な流行により、マスクが人々の顔の半分を「密閉」し、顔の特徴の多くが直接失われています。従来の顔認識アルゴリズムでは、遮蔽領域が広い状況ではロックを解除できなくなりました。そのため、障害物がある状態での顔認識は業界で認識されている問題となっています。しかし、人工知能技術の成熟度が増すにつれ、マスクを着用した人の顔の広い領域がマスクによって遮られ、ゲートの通過が困難になるという課題を科学研究者らは迅速に解決した。
マスク着用後の認識合格率を向上させるには？顔の特徴のキーポイントを可能な限り増やすことが前提です。まず、鼻や口などの顔の特徴の情報が遮断されるため、顔を識別できる情報が大幅に減少します。次に、顔の輪郭などの識別情報も物理的な分布で大きな変化を受けます。従来の考え方に従ってトレーニングされた顔認識モデルの精度は大幅に低下します。データもあります。マスクを着用した顔のデータの不足は非常に明白です。そのため、目は顔認識の重要な情報となっています。マスクベースの顔認識では、目のキーポイントと注目メカニズムを組み合わせて目の特徴を強調する方法を採用しています。目の特徴マップと顔全体の特徴マップを融合することで、顔の有効な情報を十分に抽出し、マスクで顔が隠されているときの認識システムのパフォーマンスを向上させます。
さらに、「虹彩認証」も大きな議論を巻き起こしました。簡単に言えば、「目を使って自分のアイデンティティを解き明かし、識別する」という意味です。人間の虹彩のテクスチャ画像には、斑点、縞模様、糸状模様、冠状模様、陰窩などの詳細な視覚的特徴が含まれています。これらの特徴は人によって異なり、生後 1 年を過ぎるとほとんど変化しません。これが虹彩の特徴の独自性を決定し、また、アイデンティティ認識の独自性も決定します。そのため、画像処理やパターン認識の手法を用いることで、虹彩画像から正確に人物の身元を特定することが可能となります。マスクの着用が一般的になるにつれ、虹彩認証の重要性はますます高まり、顔認識技術もさらなる進歩を遂げています。

つまり、顔認識技術はゼロから開発され、継続的に進歩を遂げ、その精度は徐々に向上し、人間の認識レベルを超えるまでに至っています。疫病は顔認識に大きな課題をもたらし、新たな市場の需要が生まれ続けています。人工知能技術はより大きな成果を達成すると信じています。

[51CTO オリジナル記事、パートナーサイトに転載する場合は、元の著者とソースを 51CTO.com として明記してください]