顔認識システム

顔認識システムとは

顔認識システムとは、カメラで撮影したデジタル画像から、コンピュータを用いて人物を自動的に識別するシステムのことです。顔認証システムとも呼ばれ、主にライブ映像内の顔と思われる部分を抽出し、事前に登録された顔面画像データベースと照合することで個人を特定します。近年では、その技術は著しく向上し、世界最高レベルのシステムでは、1200万人分の静止画を対象とした「1:N認証」において、認証エラー率が0.22％という驚異的な精度を達成しています。

顔認識の特徴

他の生体認証技術と比較すると、顔認識は必ずしも最も信頼性が高く効率的とは言えません。しかし、対象者の協力を必要としないという大きな利点があります。例えば、空港などの公共空間では、群衆の中から犯罪者を発見することが可能です。指紋や虹彩、音声などの認証方式では、このような広範囲での利用は困難です。一方で、セキュリティの観点からは、その有効性には疑問の声も上がっています。

さらに、顔認識システムは、一般的に普及している安価なカメラを使用できるという利点があります。既存の監視カメラやウェブカメラをそのまま利用できるため、導入コストを抑えられます。また、顔画像が証拠として残るため、不正利用者の特定が容易であるという点も、他の生体情報にない大きなメリットです。

顔認識の技術

顔認識アルゴリズムには、いくつかの手法が存在します。

特徴点抽出: 顔のパーツ（目、鼻、頬骨、顎など）の相対的な位置や大きさ、形状を特徴として利用します。これらの特徴を基に、一致する画像を検索します。
統計的分析: 多数の顔画像から標準データを生成し、個々の顔画像をその標準データとの差分で圧縮します。対象画像をこの圧縮データと比較することで認識を行います。
テンプレートマッチング: 初期に開発された手法で、圧縮された顔データと特徴的な顔のパーツを基にテンプレートを照合します。

これらのアルゴリズムは大きく2つに分類できます。一つは、見た目の特徴を直接幾何学的に比較する方法、もう一つは、画像を統計的に数値化し、その数値をテンプレートと比較する方法です。

主なアルゴリズムとしては、主成分分析を用いた固有顔、線形判別分析、弾性バンチグラフマッチング、隠れマルコフモデル、ニューロン動機づけによるダイナミックリンク照合などがあります。

3次元顔認識

近年のトレンドとして、3次元センサを用いて顔の立体的な情報を取得し、眼窩や鼻、顎の輪郭など、より詳細な特徴を抽出する3次元顔認識技術が注目されています。この技術は、画像の明るさに左右されにくく、様々な角度からの顔画像も認識できるという利点があります。ただし、表情の変化には弱いという欠点も指摘されています。

皮膚のきめ分析

さらに、皮膚の表面の微細な特徴（しわ、しみなど）を数値化して分析する「Skin texture analysis」も導入されています。この技術を顔認識に利用することで、認識率が大幅に向上することが報告されています。

顔認識ソフトウェア

多くの画像管理ソフトウェアには顔認識システムが組み込まれており、同じ人物が写っている写真を自動で抽出することが可能です。

Ayonix-AICA: 年齢や性別を解析して統計データを作成するソフトウェア
Picasa (Google): バージョン3.5以降に搭載
iPhoto（Apple）: iLifeに付属する写真管理ソフト（現在は「写真」アプリに統合）
Picture Motion Browser（ソニー）
Adobe Photoshop Lightroom: Lightroom CC (Lightroom 6) 以降
SAFR RealNetworks. Inc

また、オープンソースのライブラリも存在します。

OpenFace: GoogleのFaceNetアルゴリズムを基にしている
OpenBR: オープンソースの顔認識ライブラリ

顔認識システムの利用例

顔認識システムは、様々な分野で利用されています。

セキュリティ

監視システム: 中国の天網やロンドンのニューアム区のように、大規模な監視カメラネットワークに組み込まれて利用されています。
スマートフォン: iPhoneのFace IDや多くのAndroidスマートフォンで、ロック解除や決済認証に利用されています。
ATM: キャッシュカードや暗証番号の代わりに、顔認証で本人確認を行うシステムが検討されています。
空港: ドイツのフランクフルト空港やオーストラリアの税関では、自動入国審査システムに顔認識が導入されています。日本の空港でも導入が進んでいます。

犯罪捜査

スーパーボウル: イベント会場で犯罪者やテロリストを特定するために利用されました。
失踪事件: マデリン・マクカーン失踪事件の捜査で、顔認識による容疑者の特定が試みられました。
パトロール: 顔認識システムを搭載したパトカーやロボットによる犯罪容疑者の追跡が行われています。
コンサート: 中国では、コンサート会場での顔認識捜査で多数の犯罪容疑者を逮捕しています。

チケット転売防止

コンサートチケットの高額転売を防ぐため、顔認証で本人確認を行うシステムも導入されています。ももいろクローバーZが世界で初めて導入した例が有名です。多くのアーティストのコンサートで、このシステムが利用され始めています。

万引き防止

書店では、万引き犯の顔データを登録し、来店時に検知するシステムが導入されています。しかし、プライバシー侵害の懸念も指摘されています。

その他

選挙: メキシコでは、二重投票を防ぐために顔認識が利用されました。
自動販売機: 成年を認証し、タバコを販売する自動販売機があります。
医療機関: 診察券と顔写真を照合し、本人確認を行うシステムが導入されています。
デジタルカメラ: 被写体の顔を認識し、焦点を合わせたり、笑顔を検出する機能があります。
電子投票: 茨城県つくば市では、顔認証システムを用いた電子投票の実験が行われました。

顔認識の問題点

有効性

顔認識は万能ではなく、様々な条件により認識率が低下します。顔の角度、明るさ、サングラスの着用、髪型、顔の一部が隠れている場合など、認識が困難になる場合があります。また、表情の変化にも弱く、パスポート写真が無表情でなければならないのもそのためです。

プライバシー問題

顔認識技術の導入には、プライバシー侵害の懸念が付きまといます。政府による国民の監視や行動の把握を懸念する声も少なくありません。

日本国内の状況

日本では、ショッピングセンターやマンションに設置された顔認識カメラが、利用者や通行人に断りなく撮影している事例が報告されています。また、大阪駅での実証実験は、プライバシーへの懸念から中止されました。熊本市では、路面電車での顔認証システム導入実験がコストや利用者からの抵抗により断念されています。

顔認識システムの歴史

顔認識システムのパイオニアは、Woody Bledsoe、Helen Chan Wolf、Charles Bisson らです。彼らは1960年代に、人間が抽出した特徴をコンピュータが認識するシステムを開発しました。その後、研究が進み、1997年頃にはドイツとアメリカの研究機関が、より高性能なシステムを開発しました。2006年には、最新の顔認識システムの評価が行われ、2002年のシステムに比べると10倍、1995年のシステムに比べると100倍の正確さで認識できることが示されました。近年では、face hallucinationと呼ばれる低解像度画像の解像度を向上させる技術も開発されています。

まとめ

顔認識システムは、その利便性と実用性から、様々な分野で導入が進んでいます。一方で、プライバシー侵害や誤認識のリスクも存在するため、技術の発展と共に、その倫理的な側面や運用方法についても慎重に検討していく必要があります。

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