顔認証入門 はじめました

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 これから『顔認証入門』というシリーズで記事を書いていこうかと思います。AIや深層学習のブームに乗って、顔認証は様々な場面で利用されるようになりました。ですが、顔認証に関する情報があまりにも少なすぎると感じています。

 顔認証を正しく活用するには顔認証を正しく知ってほしい。そういった思いから、筆を執ることにしました。

 本シリーズは、顔認証を勉強したい、利用したい、といった方を対象としています。新しい商材として顔認証を売ることになった営業の方、トップダウンで顔認証を導入検討することになったSEの方などにまず読んでいただきたいと思っています。研究・開発したい…という方については、別の形で記事にしていく予定です。

 以下、目次の代わりのリンクです。

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顔認証入門 おまけ1 顔認証能力テスト

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 今回はおまけ回です。2018年、顔認証の分野で著名な研究機関の人たちが、顔認証に関する興味深い論文をPNASに発表しました。簡単に説明すると、『一般人やプロの検査官、顔認証システムの顔認証性能をテストしてみた』という内容です。そして、そのテストで用いられたデータセットが公開されています。全20問と簡単にテストできますので、興味のある方は挑戦してみてはいかがでしょうか。

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顔認証入門 #7 顔認証のしくみ(後編)

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 #6から、顔認証がどのような処理の流れについて解説してきました。前回はその前編として、顔検出・顔特徴点検出・正規化についてでしたね。後編の今回は、どのようにして照合スコアを計算するのかを説明しましょう。

 簡単に言えば、『特徴量抽出』『照合スコア計算』の2ステップを経て計算されます。本記事では、それぞれについて解説していきます。

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顔認証入門 #6 顔認証のしくみ(前編)

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 #2~#5にかけて、顔認証を学ぶうえで必要となる専門用語について学んできましたね。自分で書いておいてなんですが、ぜんぜん面白い内容ではありません。逆にいえば、この辺の内容をやさしく教えてくれる人も誰もいません。なので、ちゃんと顔認証を学びたい人には必要な情報となっているはずです。

 #6からは、顔認証のしくみについて、前編と後編の2回に分けて解説していきます。前編の今回は、顔認証がどのような処理の流れで顔認証を行っているのか、その前処理について説明しましょう。特徴量の計算と照合スコアを計算するしくみは、次回の予定です。

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顔認証入門 #5 FPIR・FNIR

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 前回は1:1認証の評価指標に関する用語を解説しました。今回は、1:N認証の性能を見る指標である『FPIR』『FNIR』について説明します。これらの評価指標は、顔認証システムが大規模な登録人数での運用に耐えうるか否かを判断するのに必須です。AIや機械学習を学んだことがある方でも、FAR・FRR・EERは説明できても、FPIR・FNIRを説明できる人はなかなかいないのではないでしょうか。

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顔認証入門 #4 FAR・FRR・EER

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 『この顔認証システムの顔認証の精度は○○%』なんていう宣伝を顔認証ベンダーはよくするようになりました。とくに、ニュース記事やブログで顔認証が取り上げられたとき、詳細な説明をすっ飛ばして『精度は○○%』と掲載する傾向があります。それもそのはずで、懇切丁寧に書いていたら紙面が足りませんから…。

 さて、前回に引き続き、顔認証の用語について解説していきます。今回は、顔認証の性能を見る指標である『FAR』『FRR』『EER』について説明します。本シリーズで解説する中でも最重要の概念ですので、例を挙げながら丁寧に進めます。

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顔認証入門 #3 1:1認証・1:N認証

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 前回に引き続き、今回も顔認証の用語について解説していきます。顔認証に限らず、生体認証には2通りの利用形態があります。今回は、『1:1認証』『1:N認証』について説明していきます。これらは物理認証や知識認証にはない、生体認証特有の概念です。とても重要ですので知っておくとよいでしょう。

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顔認証入門 #2 特徴量・テンプレート・照合スコア

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 前回、顔認証とは何かについて説明をしました。今回は顔認証の話をするときの用語について解説したいと思います。生体認証で用いられる用語はJIS X 8101-1で定められていますが、実態に即していないものも多々あります。そこで本シリーズでは、筆者がよく利用する言葉で説明することとします。

 それでは、顔認証の基本的なところから始めましょう。今回は、『特徴量』『テンプレート』『照合スコア』について説明していきます。

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