AI顔認識：スマート監視を開発する方法

顔認識技術は継続的に発展しており、スマート監視システムの開発に貢献しています。これらのシステムにより、組織はセキュリティ目的で個人または複数の個人を監視し、デジタル ロック、パターン ロック、指紋センサーなどのさまざまな目的でセキュリティを強化できます。

顔認識技術は、特に最近のスマートフォンでは広く採用されるようになりました。人物を識別し、表情の詳細を提供する AI ベースの顔認識アルゴリズムがいくつかあります。

すべての顔認識システムは、人の顔の特徴を識別し、それをデータ マトリックスに変換します。これらのデータ マトリックスはデータベースに保存され、分析、データに基づくビジネス上の意思決定、セキュリティ ポリシーの改善に使用されます。

これが顔認識市場規模が拡大している理由です。 COVID-19パンデミックがさまざまな業界に影響を与えているにもかかわらず、顔認識市場は2020年に38億米ドルの収益を記録し、2025年までにさらに85億米ドルに達すると予想されています。

顔認識システムがさまざまな業界で大きな需要があることは否定できません。しかし、企業は不正確さに対抗するために高度な顔認識システムを必要としています。以下の説明では、顔認識の仕組みを理解することから始めて、人工知能が顔認識システムをどのように変えているのかについて説明します。

顔認識はどのように機能しますか?

すべての顔認識システムは、パターンをキャプチャ、識別、分析できます。さらに、分析と比較には膨大な顔データのデータベースが必要です。顔認識プロセスは、カメラを使用して人物の画像またはビデオをキャプチャすることから始まります。

これらのデバイスには、CCTV カメラ、携帯電話のカメラ、その他のデバイスが含まれます。画像をキャプチャした後、顔認識ソフトウェアは、人物の顔の額と顎の間の距離、目の間の距離、鼻先の突出など、顔の重要な特徴を識別します。このソフトウェアは、68 種類の顔の特徴を認識できます。

次に、これらのランドマークに基づいて、顔認識マトリックスが作成されます。これは顔データを表す数式です。最後に、このデータは、データベースにすでに保存されている何百万人もの人々の情報と比較されます。ある調査によると、顔認識ソフトウェアの精度は 99.97 パーセントであることが示されました。

では、AI は顔認識とどのような関係があるのでしょうか? AI が顔認識に与える影響とその仕組みを理解するために、顔認識の 3 つの基本的な段階について説明しましょう。

顔認識の段階

顔認識は、検出、分析、識別からなる 3 段階のプロセスです。

（１）検出

検出は、撮影した顔画像をスキャンするプロセスです。このプロセスには顔のマッピングも含まれます。

（２）分析

分析は、顔の特徴とそれらの間の距離を識別し、メタデータを生成する 2 番目のプロセスです。

（３）識別

人工知能アルゴリズムは認識プロセス中にこのデータを識別します。このアルゴリズムは、大規模なデータベース内のメタデータをソートします。ただし、AI の機能は、画像のメタデータを既存のメタデータと照合することに限定されません。スマート監視のための AI アルゴリズムの使用例は無限にあります。

スマート監視における AI の活用事例

AI は、セキュリティ目的から ID 検証、さらには自然言語プログラミング (NLP) に至るまで、さまざまなユースケースに活用されています。企業やセキュリティ機関は、特定のユースケースに合わせてこれらのアルゴリズムをカスタマイズできます。

（１）AIの安全性

顔認識は、空港、政府施設、企業オフィスなどの機密エリアのセキュリティ保護に役立ちます。ここで、AI により、セキュリティ機関は乗客を識別し、表情を分析できるようになります。これにより、セキュリティ担当者は状況と乗客の意図を分析できます。

EU 加盟国が開発した入国/出国 (EES) システムを例に挙げてみましょう。これは、EUの外部国境で短期ビザ保持者を追跡するのに役立つAIベースのスマート監視システムです。

同様に、世界中の多くのスマート監視システムは、追跡を強化するために AI を使用しています。 AI ベースの顔認識のもう 1 つの重要な使用例は、ユーザー認証です。

（２）ユーザー認証

今日のオンラインの世界では、特定の Web サイトやサービスにアクセスするために、ユーザーがユーザー名やパスワードなどの認証資格情報を提供することがますます一般的になっています。しかし、顔認識技術を使用すれば、個人情報を入力しなくてもユーザーの身元を迅速かつ簡単に確認できます。

たとえば、ナショナル オーストラリア銀行はマイクロソフトと提携して、ユーザーを認証して ATM のロックを解除できる AI ベースの顔認識システムを開発しました。本人確認だけでなく、物体や個人の追跡も顔認識の重要な使用例です。

（３）追跡と監視

顔認識は、関心のある個人または物体を追跡および監視するのに役立ちます。これは、セキュリティ監視、不正行為の検出、子供やペットの位置の監視など、さまざまな目的に使用できます。

2019年のブリット・アワードは追跡と監視の一例であり、AIを活用した顔認識技術を使用してイベントへの入場者全員を追跡した。さらに、モバイル アプリに接続して、セキュリティ担当者がイベント参加者をリモートで確認できるようにします。

（4）音声認識

人々がやり取りをするためにコンピューターにますます依存するようになると、当然のことながら、人々とコンピューターのやり取りを処理できることがますます重要になります。たとえば、AI ベースの顔認識と音声認識を使用して、直感的かつ視覚的なユーザー インターフェイスを作成できます。

たとえば、MIT は音声認識から画像を構築できる Speech2Face という新しい AI アルゴリズムを開発しました。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、ユーザーの音声を周波数スペクトルに変換します。

さらに、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、オーディオ プロファイルに基づいて各顔の特徴を段階的に示すスペクトログラムを作成できます。これは、オレンジやバナナの匂いを嗅いで、その絵文字を説明するのに似ています。

結論は

AI ベースの顔認識は、さまざまなビジネス分野で幅広く応用されています。これはセキュリティ目的に限定されず、適切に実装すればユーザー エクスペリエンスの向上にも役立ちます。ただし、顔認識技術を企業のビジネス モデルや既存のアプリケーションに統合することは、他のアプリケーションとは異なる場合があります。

したがって、顔認識を実装する前に、企業の目標、既存のアプリケーション、システム、構造を分析することが重要になります。この分析は、顔認識システムを動かす人工知能アルゴリズムのカスタマイズにも役立ちます。

原題: AI による顔認識: スマート監視の開発方法、著者: Parth Bari