顔認識における克服すべき困難

顔認識は、生体認証の分野、さらには人工知能の分野においても最も難しい研究テーマの 1 つと考えられています。多くの企業や機関に好まれていますが、このような人気の技術革新システムには、克服すべき課題がまだあります。では、顔認識機能の発展を制限する制限とは何でしょうか?

ユーザーの協力

既存の顔認識システムは、ユーザーの協力と理想的な取得条件により満足のいく結果を達成できます。しかし、ユーザーが協力しなかったり、収集条件が理想的でなかったりすると、既存システムの認識率は急激に低下します。例えば、顔を照合する際に、ひげを剃っていたり、髪型を変えていたり、眼鏡をかけていたり、表情を変えていたりと、システムに保存されている顔と矛盾があると、照合に失敗する可能性があります。つまり、人物に大きな変化があった場合、システムは認証に失敗する可能性があります。照明、姿勢、装飾などはすべて機械による顔認識に影響を与える

類似性

個人差はあまりありません。人間の顔の構造はどれも似ており、顔の器官の構造や外観も非常に似ています。このような特徴は、顔を使って位置決めをするのには有利ですが、顔を使って人間同士を区別するのには不利です。

ボラティリティ

人間の顔の外観は非常に不安定です。人は顔の変化を通じてさまざまな表情を作り出すことができ、顔の視覚的なイメージは観察角度によって大きく異なります。さらに、顔認識は、照明条件（昼と夜、屋内と屋外など）、さまざまな顔の覆い（マスク、サングラス、髪、ひげなど）、年齢など、多くの要因によっても影響を受けます。顔認識では、最初のタイプの変化は個人を区別するための基準として強調されるべきであり、2 番目のタイプの変化は同一個人を表す可能性があるため排除されるべきです。最初のタイプの変化は通常、クラス間差異と呼ばれ、2 番目のタイプの変化はクラス内差異と呼ばれます。顔の場合、クラス内変動はクラス間変動よりも大きいことが多く、

この場合、クラス間の変化を利用して個体を区別することは非常に困難になります。上記は、顔認識機能がまだ克服する必要があるいくつかの技術的な欠陥の簡単な分析です。