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株式会社全日警 > ソリューション > SCYLLA > 顔認証

顔認証

Object_Detection_and_Tracking

コンピューターと人工知能の力を活用したSCYLLAの顔認証で、監視をアップグレードし、施設と人々の安全を確保します。

業界最高峰のベンチマークを達成。

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顔認証の仕組み


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既設防犯カメラで顔認証。専用カメラ必要なし。

SCYLLAの顔認証は、より高い精度と識別速度を実現するために、最先端のディープラーニング技術に基づいて構築されています。カメラの視界に入る人物は、それぞれ複数回追跡され、識別されています。その結果は統計的に検証され、最終的には最も信頼性の高い結果に基づいて登録された人間かを判断します。
顔認証モジュールは、制約のない環境、極端な距離、さまざまな顔の角度で動作することができ、正確なリアルタイム識別のためには、わずか1枚の良好な画像を用意するだけでよいのです。
顔認証システムは、すべての人種と性別でバランスの取れたデータセットで開発されているため、バイアスを最小限に抑えることができます。また、入退室管理システムとの連携が容易で、生体認証に基づく入室許可や、ウォッチリストの人物が検出された場合の警告を行うことができます。

 
顔認証の使用例

●入退室管理システム
●出退勤管理
●迷子の検索
●特定人物の監視

SCYLLAの顔認証が選ばれる理由

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●スピード、正確さ、そしてウェブやデスクトップアプリケーションを使った簡単な導入
●SCYLLAが提供する他のモジュールと簡単に統合することが可能
●SCYLLAは、顔認証システムの精度とスピードを向上させるため、ディープラーニングの研究において、最新の技術を使用しています
●アルゴリズムの精度を評価し、比較するために、いくつもの一般的なベンチマークテストを実施しました。（顔認証TOP参照）
●SCYLLAの顔認証モジュールは、Nvidia Jetsonシリーズのエッジデバイス（Nano、Xavierなど）で動作し、ロールベースのアクセスコントロールやその他の類似のユースケースにインストールされる可能性があります

検知サンプル動画はこちらから

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●顔認証
　　外部サイトへ移動します。(vimeo)
各モジュールごとの検知動画を公開しております。

●SCYLLAの紹介
　　外部サイトへ移動します。(vimeo)
SCYLLAのユースケース動画を公開しております。

FAQ

  • 顔認証は、マスクをしていても顔を識別できますか？また、顔を隠していても、その人を識別できるのでしょうか？
    部分的に顔が隠れていると、確かに顔認証の精度は落ちます。しかし、カメラ、照明、近接などの条件が良ければ、SCYLLAの顔認証は正確な顔認証が可能です（多くのテストで実証済みです）。
  • 顔の認証には何枚の写真が必要ですか？最適な検出のために、ソフトウェアが求める最適なカメラの傾き角度は？
    顔認証には、最低でも1枚の写真が必要です。またカメラの角度については、水平角度45°が理想的な角度と考えられています。しかし照明の明るさ、顔の近さ、解像度など他のパラメータも関係するため最適な角度は変わります。詳細については、ホワイトペーパーをご覧ください。
  • 対象人物を斜めから撮影しても、正しく認証できるのでしょうか？
    SCYLLAの顔認証は、1つのフレームから人物を検出することができます。最小限のデータで正答することが可能です。このシステムは、対象物をあらゆる角度から撮影するよう訓練されており、難しいカメラ環境（極端な角度や距離）でも機能します。もちろん、SCYLLAが顔を認証するために使用する特徴は、ある角度と他の角度では異なるため、ある特定のケースでは、角度が重要になることもあります。顔の検出は、顔の側面90度までなら、行うことができますが、精度は低下します。
  • 顔認証は行方不明者の捜索に使えますか？
    SCYLLAの顔認証には様々なユースケースがあり、行方不明者捜索に利用することも可能です。AIとコンピュータを利用して外観に基づく検索を行うSCYLLA人物検索システムと組み合わせることで、顔認証モジュールは、接続された監視カメラシステム全体で、失踪者を科学捜査的にまたはリアルタイムで見つけるスピードを高め、発見の可能性を高めることができます。
  • SCYLLA顔認証の倫理面について教えて下さい
    多様な人種の人々に対して、検出の失敗を最小限にするためのトレーニング用データセットを用意しています。顔認証モデルの中には、トレーニングに使用するデータセットのバランスが悪いために、有色人種や女性にうまく対応できないものがあるという報告があります。多くの顔認証システムは、白人男性のみの画像で学習されますが、SCYLLAは、顔認証の偏りをなくすために、人種や性別のバランスが取れたデータセットで意図的に構築しています。
  • 個人データはどのように収集され、保管されるのか？データのプライバシーはどのように保護されるのでしょうか？
    SCYLLAは、個人情報とみなされるようなデータを保存していません。映像や画像も保存されません。プライバシー保護のため顔認証が許可されない地域では、SCYLLAの人物検索を使い、一般的な外見から誰かを検索することができます。
  • 顔認証は、入退室管理システムや他のSCYLLAのソリューションと統合できますか？
    顔認証は、ほとんどの入退室管理システムとシームレスに統合でき、他のScyllaのソリューションの機能を拡張することが可能です。
  • 顔認証はエッジデバイスで動作しますか？
    Nvidia Jetsonシリーズのエッジデバイス（Nano、Xavierなど）でも、SCYLLAの顔認証モジュールは動作します。
  • 一度に何人の顔を認証することができますか？
    ハードウェアの能力により、1ストリームあたりの解析可能な顔数は制限されます。また、顔画像は保存せず、ベクトルのみを保存しており、そのベクトルは暗号化されているため、第三者に解析されることはありません。
  • 顔認証はどのような用途に使用できますか？
    チケット不要の生体認証チェックイン、要注意人物の検索、VIP客検知、従業員入退室など、様々なユースケースで利用可能です。
  • ベンチマークに書いてあるLFW,MegaFace Ver,MegaFace IDとはなんですか？
    LFWとはLabeled Faces in the Wildと呼ばれるデータセットで、Webから収集された13,233枚の顔画像が含まれています。このデータセットでの結果が99.85%となっています。MegaFaceは、制約のないポーズ、表情、照明、露出を持つ100万枚の画像から、Ver（1：1）の認証、ID（1：N）の認証を行った結果になります。評価基準については、下記URLをご確認ください。
    　　LFW 外部サイトへ移動します。
    　　Mega face 外部サイトへ移動します。
  • 眼鏡や付け髭、かつらなど、外見が変わってもウォッチリストの対象者を検出できますか？
    外見や年齢が変わっても、幅広く発見することができます。