まずはFace IDから始め、顔認識技術について簡単に分析してみましょう。

まずはFace IDから始め、顔認識技術について簡単に分析してみましょう。

この記事では、「顔認識」技術を3つの側面から簡単に紹介します。

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最近、iPhone XのFace ID機能が、顔認識に関する議論を再び巻き起こしています。今号では、Xiao Zhaiが顔認識について3つの側面からお話します。

  • (なぜ) Face ID はなぜそれほど信頼できるのでしょうか?
  • (何) 最近は他にどんな顔認識アプリケーションがありますか?
  • (何)顔認識に関連する技術は何ですか?

iPhone XのFace IDはかなり信頼できる

先週、iPhone Xが多くの新機能を搭載して発売されましたが、ネットユーザーはそれを試してみて、高すぎるし、見た目もダサすぎるとコメントしました。しかし、最も話題になった機能は、もちろんFace IDです。

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ハハハ、これを読んで、iPhone Xを買うのが怖くなりましたか?命にかかわることもあるようです。実際、Face ID は非常に信頼性が高く、その理由は次のとおりです。

より正確な幾何学的構成

ドットプロジェクターを通じて、30,000 個を超える目に見えない光のドットが顔に投影され、独自の顔の形状マップが描画されます。赤外線カメラはドットパターンを読み取り、その赤外線画像をキャプチャし、そのデータを A11 チップの Secure Enclave に送信して一致があるかどうかを確認します。

Face ID は単純な画像認識システムではありません。顔全体の 3D モデルを調べ、マスクでも騙せないレベルでユーザーの顔の非常に詳細な特徴を識別します。

10億枚を超える画像

AppleはFace IDをトレーニングするために10億枚の画像を収集し、世界中から幅広い地理的および民族的データセットを入手して、Face IDの認識率をテストおよび検証しました。

これらのデータには、顔データの高精度深度マップが含まれている必要があります。このため、これらのデータはインターネットから取得することはできず、外部からのみ収集できます。スキャン対象の承認を得た後、あらゆる角度から非常に詳細な顔データスキャンが実行され、Face ID システムをトレーニングするためのより詳細なデータを取得します。

適応特性

Face ID には、髪型を変えたり、ひげを生やしたり、整形手術を受けたりしても「顔を変えた」後でもユーザーを認識できる適応機能があります。 Face ID はディープラーニングを通じてモデルを再トレーニングし、自己適応機能を実現するためです。

セキュリティとプライバシー

Apple の Touch ID と同様に、Apple は顔データを所有したことがないため、法執行機関に顔データを渡さないことを約束しました。

データをトレーニングすると、そのデータは数学モデルとしてすぐに Secure Enclave に保存され、リバース エンジニアリングによって顔の外観を復元することはできません。このデータはすべて Apple のクラウドではなくデバイス上に保存され、Face ID データは暗号化されます。

視線感知機能

Face IDには「注意認識」機能もあり、ロックを解除するには携帯電話を見る必要があります。これにより、あなたが寝ている間に誰かが携帯電話であなたの顔をスキャンしてロックを解除するのを防ぐことができます。また、あなたが注意を払っていないときに誰かが携帯電話をあなたの顔に当ててロックを解除するリスクも回避できます。

暗闇での顔スキャン

Face ID には、目に見えない赤外線を使用して暗闇でも顔を認識する投光照明センサーが搭載されています。ここで明確にしておきたいのは、iPhone X は可視光を発しないということです。

信頼性が高く、高速

照明に関係なく、Face ID は RGB カメラ、赤外線エミッター、ドット プロジェクターを使用して非常に幅広いシーンをカバーし、認識の信頼性を高めるだけでなく、認識速度も非常に高速にします。

次のような状況があります。ユーザーが携帯電話を手に取り、同時に画面を上方向にスワイプします。スワイプが完了したと同時に、Face ID システムが検証を完了し、デバイスのロックを解除する可能性があります。

Face IDを素早く無効にする方法

泥棒や警察に携帯電話を渡すよう強要された場合など、極端なケースでは、携帯電話を取り出すために手を伸ばすときに任意のボタンを押すことで、Face ID をすぐに無効にすることができます。

また、緊急時には、いずれかの音量ボタンと電源ボタンを同時に押すことで Face ID を無効にし、デフォルトで電話のロックを解除するためにパスワードを入力する必要があるモードに戻すことができます。

さらに、電源ボタンをすばやく 5 回押す必要があった旧モデルと比較して、iPhone X では、本体のどちらかの側にあるボタンを長押しするだけでシャットダウン インターフェイスに入ることができ、より目立たない操作になっています。

自動ロック

以下の状況では、ユーザーは Face ID を有効にするためにパスコードが必要になります。

  • Face ID ロック解除が 5 回失敗しました。
  • 4時間以内にFaceIDを使用してデバイスのロックを解除していない。
  • 6. 電話機がパスワードでロック解除されていないか、5 日以内にパスワードでロック解除されていない。
  • デバイスのスリープ/スリープ解除ボタンを押すか、デバイスがスリープ モードになります。
  • デバイスを再起動します。

開発者のブロック

開発者は Face ID アレイからの生のセンサーデータにアクセスすることはできませんが、代わりに ARKit アプリを含むアプリで使用するための深度マップを取得します。

玉にきず

一部のメガネのコーティングにより赤外線が遮断されます。この場合、メガネを外すか、パスワードを入力してロックを解除するしかありません。

目の不自由なユーザーや視覚障害のあるユーザーの場合は、「注目認識機能」をオフにして Face ID を使うこともできますが、ユーザーの目が直接こちらを見て見つめているかどうか確認できないため、全体的なセキュリティ レベルはそれほど高くありません。

Face ID は目、鼻、口が見える必要があるため、ユーザーが顔にベールのようなものをかぶっている場合など、特定の状況では機能しません。

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最新の顔認識アプリケーション

iPhone X に加えて、いくつかの新しい顔認識アプリがあります。

顔認証による支払い

最近、AlipayはKFCのKPROレストランで顔認証決済を開始しました。セルフサービス注文機で食事を選び、支払いページに移動して「Alipay顔認証決済」を選択し、顔認証を行います。これには約1~2秒かかります。その後、Alipayアカウントに紐づけられた携帯電話番号を入力し、確認後に支払いを行うことができます。支払い処理には10秒もかかりません。

KFC KPROの注文機には3D赤外線深度カメラが搭載されており、顔認識を行う前にソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせて生体検知を行い、収集した顔が写真、ビデオ、またはソフトウェアシミュレーションによって生成されたものかどうかを判定し、さまざまな顔の偽造による身元詐称を効果的に回避できます。

これは、顔認証決済の世界初の商用実験でもあります。

顔認証で現金を引き出す

最近、中国農業銀行はATMで「顔認証引き出し」サービスを開始した。利用者はカードを持参しなくても、顔をスキャンするだけで現金を引き出すことができる。中国農業銀行のATMの前に立ち、カメラを覗き込み、携帯電話番号、引き出し金額、パスワードを入力すると、機械が自動的にお金を引き出すので、現金を引き出すことができます。

顔認証に加え、ユーザーは本人確認のため携帯電話番号またはID番号も入力する必要があり、最後にキーを使ってお金を引き出すことになります。これにより、カードによる引き出しに比べてセキュリティがさらに強化されます。ただし、整形手術を受けた人や、メイクが実際の外見とあまりにも異なる人の場合は、認識に失敗する可能性があります。

ABCに加えて、中国招商銀行もAI技術の比較的急進的な探究者である。昨年、中国招商銀行は全国106都市の約1,000台のATMに「顔認証」引き出し機能を導入した。

顔認識

現在、一部の鉄道駅では「顔認証入場」機能を導入しています。乗客は身分証明書と列車の切符を持ち、数秒間画面を見つめるだけで、わずか 3 秒で切符チェックを通過できます。

乗客は手動でのチケットチェックのために長い列に並ぶ必要がなくなり、乗客の利便性が大幅に向上するだけでなく、安全性も向上します。

さらに、この顔スキャン入場システムは公安ネットワークにも接続されているため、容疑者が端末の前に顔を出した瞬間に摘発されることになる。

顔に怪我を負っている場合や、複数人で顔をスキャンしている場合は、認識がうまくいかない場合があります。その場合は、駅員が2次認識を行う必要があります。

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その他の顔認識アプリケーション

中国南方航空は6月末、河南省南陽空港で中国初となる顔認識インテリジェント搭乗システムを導入した。書類や搭乗券は不要。搭乗ゲートで乗客は「顔をスキャン」するだけで、数秒で飛行機に搭乗できる。

最近、アント・ファイナンシャルは顔認識技術を使い、上海、杭州、深センなどの住民が「顔をスワイプ」して行政事務を行えるようにした。住民は携帯電話のカメラをスキャンすることで、積立金を確認したり、個人所得税を申告したりできる。

最近、アリペイとセルフピックアップロッカーメーカー「DIY」は上海で顔認証で商品を受け取るパイロットプログラムを開始した。指示に従って商品を受け取るのにかかる時間はわずか5秒だ。

さらに、顔スキャンアプリケーションは数多くあり、Xiao Zhai はそれらすべてをリストアップするつもりはありません。顔スキャンアプリケーションは私たちの生活を非常に便利に変えました。

顔認識技術

顔スキャンの時代が到来した今、顔認識にはどのような技術があるのでしょうか?

顔検出

画像またはビデオ ストリーム内の顔を検出し、顔のフレーム座標を返します。検出された顔データは、顔の比較や顔の検索などの後続の高度な機能のために保存できます。主な用途:

顔ベースの群衆カウントでは、顔検出技術を使用して、画像やビデオ内のすべての顔を簡単に識別してカウントできるため、小売店、空港、学校などの場所で顔ベースの群衆または出席統計を簡単に実施できます。

グループ写真のタグ付けは、グループ写真内のすべての顔を検出してマークし、大学の卒業式やマラソンレースなど、あらゆる場面ですべての笑顔を捉える高精度のインテリジェント アルゴリズムを備えています。

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顔の重要なポイント

顔の特徴と輪郭の重要なポイントの座標を特定して返します。重要なポイントとしては、顔の輪郭、目、眉毛、唇、鼻の輪郭などがあります。静止画像でも、動的なビデオストリームでも、顔のキーポイントは顔に完璧にフィットします。主な用途:

顔写真編集では、顔のキーポイントを使用して、顔写真を簡単に編集し、顔のメイク、ステッカー、顔の特徴や外観の変更などの驚くほど詳細な効果を適用できます。

ビデオ フィルターとステッカーは、ビデオ ストリーム内の顔をスムーズに処理し、顔フィルターやステッカーをリアルタイムで追加できます。

3D 顔モデルは、高精度の顔のキーポイントを使用して、ビデオや写真内の顔の詳細な 3D モデルを作成できます。

顔の属性

ディープラーニングアルゴリズムに基づいて、一連の顔関連の属性分析を実行できます。年齢、性別、笑顔度、頭の姿勢、目の状態、感情、容姿、視線、口の状態、肌の状態、人種、顔の画質、ぼかし度など、さまざまな顔の属性を取得できます。これらの正確な顔の属性情報を使用することで、顔写真に基づいたさまざまな分析作業を実行できます。主な用途:

  • 正確な広告配信では、視聴者の顔属性をリアルタイムで分析することで、正確にマッチした広告情報を配信できます。
  • 顔の属性を使用した市場調査では、顧客の属性と行動パターンを分析できます。市場分析やメディア効果測定の分野でこれまでにないインスピレーションとサポートが得られます。

顔照合

2 つの顔が同一人物のものである確率を分析します。顔比較技術を使用すると、類似性を評価するための信頼スコアと対応するしきい値を取得できます。主な用途:

顔ベースのユーザー認証では、顔マッチング技術を使用して実際の写真とベースマップを比較し、ユーザーの身元を確認します。顔認識ログインやリモート認証機能の作成に広く使用されています。

顔と書類の統合機能は、顔写真とパスポート、運転免許証、身分証明書の写真を自動的に比較し、セキュリティ シナリオでの効率と精度を向上させます。

顔検索

新しい顔の場合は、既存の顔コレクションで類似の顔を検索します。正確で強力な顔検索アルゴリズムにより、類似性を評価するための対応する信頼スコアとしきい値とともに、一連の類似した顔を返すことができます。主な用途:

スマートフォトライブラリは、顔検索を通じて、アルバム内の類似した顔を簡単に集めることができます。これを使用して、自動顔集約機能を備えたスマートフォトアルバムアプリケーションを作成できます。

顔認識アクセス制御は、訪問者の顔画像をキャプチャし、それを ID 写真ライブラリで検索して、訪問者の身元を確認します。顔検索技術は、自動アクセス制御や訪問者登録システムで広く使用されています。

セキュリティ監視では、監視画像内の顔を検出し、事前に設定されたデータベースで類似の顔を検索して、不審者や行方不明者を迅速に見つけることができます。

今は顔認識の時代です。ハンサムであろうと美人であろうと、機械の前では誰もが平等であり、外見で人を判断することはありません。スワイプするだけでスマートに人生を楽しみましょう!

この記事はもともと、Everyone is a Product Manager で @小宅的视界 によって公開されました。無断転載は禁止です。

タイトル画像はCC0ライセンスに基づきPEXELSから引用しています

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