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Armaturaの顔認識技術
精度と保護で未来を解き放つ

紹介

顔認識技術が人間の認識能力に匹敵する、あるいはそれを超えるレベルに進歩することが現実のものとなっています。人間が他者を認識する能力は、私たちの記憶の中で特定の顔の特徴をエンコードすることに基づいています。しかし、人間の記憶力には限界があるため、膨大な量の情報を正確に思い出すことは困難です。情報化時代では、大量のデータに対して認識タスクを実行するように機械を訓練することが重要であり、顔認識は人間が他者を認識する生物学的な方法を厳密に模倣するため、最も効果的なソリューションです。

顔認識 1:1モードと1:Nモードに分類できます

1:1

「あなたがあなたである」ことを検証します

1:1

「あなたはあなたです」を識別します

通常、1:1 は個人の身分証明書と顔認識技術を組み合わせた「本人確認」に使用されます。システムは身分証明書をチェックし、画像内の人物の顔をキャプチャし、顔の輪郭、目、口などの顔のユニークな特徴を抽出します。次に、システムは検出された顔をデジタル信号に変換し、顔の固有の特徴を抽出して生体認証テンプレートを形成します。次に、テンプレートを身分証明書に保存されている顔画像から変換された顔テンプレートと比較して、身分証明書の所有者が身分証明書で表される実際の人物であるかどうかを判断します。

1:N

「あなたが誰であるか」を識別します。

1:N

「自分が誰であるか」を識別します

1:Nは「識別モード」を意味し、確立された顔情報データベースに依存しています。このシステムは顔の画像を収集し、顔の輪郭、目、口などの顔のユニークな特徴を抽出します。次に、システムは検出された顔をデジタル信号に変換し、顔の固有の特徴を抽出して生体認証テンプレートを形成します。次に、システムはそれをデータベース内の顔情報と比較して、認識される人物の身元を判断します。

開発と今後の状況

顔認識技術は高速であるため、本物の人物から偽の存在を検出することは困難であり、セキュリティとプライバシーに関する懸念が生じます。これは、顔認識の開発サイクル全体を通じて重要な考慮事項であり、開発者はデータ収集のプロセスと範囲がユーザーによって承認されていることを確認しています。技術的または手続き的な観点から、プロセス全体が安全で制御可能である必要があります。近年、機械学習ベースの人工知能の進歩、カードスワイプ、パスワード、指紋などの従来の方法と比較して、顔認識技術はアクセス制御と管理のためにさまざまな業界のユーザーに広く採用され、支持されています。顔認識技術は高速であるため、本物の人物から偽の存在を検出することは困難であり、セキュリティとプライバシーに関する懸念が生じます。これは、顔認識の開発サイクル全体を通じて重要な考慮事項であり、開発者はデータ収集のプロセスと範囲がユーザーによって承認されていることを確認しています。技術的または手続き的な観点から、プロセス全体が安全で制御可能である必要があります。近年、機械学習ベースの人工知能の進歩、カードスワイプ、パスワード、指紋などの従来の方法と比較して、顔認識技術はアクセス制御と管理のためにさまざまな業界のユーザーに広く採用され、支持されています。

顔認識プロセス

顔画像
取得

フェイシャル
検出

顔画像
前処理

顔の特徴
抽出

顔の特徴
比較

Armaturaの顔認識の利点

Armatura の生体認証テクノロジーは、顔認識にいくつかの利点をもたらします。このテクノロジーでは、顔の類似性、バリエーション、偽造防止機能という 3 つの重要な要素を考慮する必要があります。大量の顔データがデータベースに格納される大容量の 1:N 顔 \認識シナリオでは、正確な顔の照合にはかなりの計算能力が必要です。これにより、アルゴリズムとハードウェアのパフォーマンスに重点が置かれます。さらに、顔の特徴は時間の経過とともに変化するため、顔認識の課題がさらに高まります。

顔のバリエーションに対する精度

Armatura の顔認識テクノロジーは、時間の経過に伴う顔の特徴の変化を学習して適応できる深層学習アルゴリズムを使用しています。これにより、加齢、顔の毛、その他の要因によって顔の特徴が変化した可能性があるシナリオでも、より正確で信頼性の高い認識が可能になります。Armaturaの顔認識技術のもう一つの利点は、表情やポーズの変化を処理できることです。このテクノロジーは、顔が傾いたり、向きを変えたり、部分的に隠されたりしている場合でも顔を認識できる高度なアルゴリズムを使用しています。これにより、さまざまなシナリオでテクノロジーをより柔軟かつ多用途に展開できるようになります。

偽造防止能力

顔認識における偽造防止は、主に写真、ビデオ、偽造身体の偽造などの脆弱性を防ぐことを目的としています

フォトアタックは、単純な写真でシステムを欺く、最も原始的で単純な偽造方法です。写真攻撃を防ぐために、アルゴリズムは、たとえば、認識されている人物に口を開けたり、頭を振ったり、まばたきしたりするなどのアクションを実行するように要求することで、写真攻撃を動的に検出して識別できます。

ビデオ攻撃は、事前に録画されたビデオでシステムを欺きます。ビデオ攻撃を防ぐために、収集された顔画像は画面表示により反射やぼやけが生じ、実際の顔と一定のギャップが生じます。したがって、アルゴリズムは偽造ビデオ攻撃を特定することもできます。

偽の身体攻撃は、人間のような身体をシミュレートしてシステムを欺きます。写真やビデオ攻撃の欠点を回避します。しかし、偽の体の形態と表情は、実際の人間の顔とは大きく異なります。したがって、Armatura の研究開発チームは、生体検出や赤外線検出などの技術を使用して偽の身体攻撃を効果的に特定するためのアルゴリズムを継続的にテストおよび最適化し、ユーザーのプライバシーとセキュリティを最大限に保護します。

Armatura Facial Recognition のパフォーマンス

Armaturaの顔認識アルゴリズムのサポート