エッジデバイスによる顔認証
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エッジデバイスによる顔認証

2020/12/18

顔認証の需要は近年ますます高まっており、世界中の多くの消費者が、最も身近で重要なデバイスであるスマートフォンのロック解除や決済等を通してこのテクノロジーに触れています。これは、現在最も一般的な顔認証の使用用途の1つです。

しかしながら、顔認証の可能性はスマートフォンでの使用などにとどまらず、既に様々な業界で安全性、セキュリティ、作業の効率化といった用途で多くの利点をもたらしています。この非常に強力で、広範囲に利用可能な顔認証のテクノロジーをより深く活用するには、顔認証の仕組み、設置や最適化の手法、技術的に考慮するべき仕様や実際の使用用途、将来的な可能性などの要素を理解する事が非常に重要となります。

1. 顔認証とは

顔認証は、顔の特徴点を抽出して、事前に登録された個人情報と照合する生体認証技術です。この技術は以前から存在しており、例えばサイバーリンクが10年以上前に開発したYouCamでは、PCへのログインに顔認証の技術を利用しています。当時はデジタル信号処理(DSP)技術に限界があり、顔認証には正面からの完全な画像が必要でした。しかし、近年のディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくAIテクノロジーの発展によって、精度が劇的に向上したことで、新たな利用可能性が拡がっています。

このテクノロジーは、独自のAIアルゴリズムを活用して、鼻の高さや幅、額の大きさ、目の形など様々な顔の特徴点を測定して、特徴点情報をテンプレートとして作成します。この個人毎に生成されたテンプレートと、事前に保存登録されたテンプレートを比較する事によって個人を特定します。

サイバーリンクは長年にわたり培ってきた顔認証の専門知識をさらに発展させ、ディープラーニングとニューラルネットワークを使用したAIベース顔認証エンジンであるFaceMe®を作成しました。また、継続したAIモデルの強化によってテクノロジーを発展させ続けており、世界で最も柔軟かつ、高セキュリティ高精度なエッジベース顔認証ソリューションの1つとなっています。

1.1 顔認証の主な機能

顔認証は、これまでで最も強力で重要なAI生体認証技術です。顔検出や顔認証だけではなく、顔の情報にまつわる様々なタスクを行う事が可能となっています。より堅牢で先進的な顔認証プラットフォームは、より多くのメリットをもたらします。

顔認証エンジンの主な機能:

顔検出

顔検出は顔認証で行う最初のステップです。このステップでは、画像全体をスキャンして、人間の顔の全部または一部が含まれているかを確認します。高速で正確な顔検出は、顔認証プロセス全体のパフォーマンスを確保するために重要なステップです。FaceMe®は一度に複数の顔を検出し、存在する顔の数をカウントし、それぞれの顔を個別に検出できます。

顔の特徴点抽出

特徴点抽出は、顔検出に続くステップです。顔認証エンジンは、顔画像からn次元のベクトルセット(テンプレート)を抽出します。高精度を実現するには、非常に高い”n”値のベクトルセットが必要です。個人の顔から抽出されたテンプレートは、照合または検索をするために使用されます。

顔認証

新規に抽出されたテンプレートは、事前にデータベース登録されたテンプレートと照合されます。1:N検索では、個人のテンプレートをデータベース全体と照合し、一致するテンプレートを見つけて個人を特定します。FaceMe®のテンプレートは特徴点情報のみを暗号化した状態で保存されます。また、プラットフォームを通じて実際の顔画像データは保持する必要が無い為、プライバシーは完全に保護されます。

1.2 追加機能

一部の用途では、次のような追加機能も必要となります。

顔属性検出

顔属性検出は、年齢、性別、表情、頭の向きや動き(頷き、頭を振る)といった特性を識別して分析するタスクです。この機能は、顧客ターゲットに合わせカスタマイズされた広告やメッセージを提供したり、詳細な訪問者統計を収集したりするなどの用途に使用されるため、スマートリテールおよびデジタルサイネージには欠かせない機能となります。

顔認証技術による性別、年齢、表情の検出

マスク検出

マスク検出は、昨今の感染症状況下において、公共またはプライベートな空間で健康と安全を確保するために、非常に重要性の高い機能の1つです。FaceMe® Healthはマスク着用時に最適化された顔認証を提供しており、マスクの検出だけではなく、鼻と口がマスクで適切に覆われているかどうかを確認すると同時に、高精度の顔認証を行う事ができます。

顔認証技術によるマスク着用状態の検出 1 2 3
1マスク着用時も本人認証可能
2マスクの検出
3体温測定

なりすまし防止

なりすまし防止テクノロジーは、他人の写真やビデオをカメラの前に置くなど、悪意のあるなりすまし攻撃を検出して保護するため、2Dおよび3Dカメラを使用した安全で正確な生体検出を行うことができます。

2Dカメラ(通常のUSB Webカメラなど)を使用する場合、なりすまし攻撃はインタラクティブな手法と非インタラクティブな手法で検出されます。インタラクティブな手法では、顔や頭の動きを指示する事により自然な反応を検出して、実際の人間かどうか判断します。非インタラクティブな手法では、顔認証ソリューションプロバイダーが独自の顔認証AIアルゴリズムで判断します。

3Dカメラを使用する場合は深度を検出し、非常に短時間でのなりすまし防止による生体検出を可能にします。この場合インタラクティブな検出・認識手法は必要ありません。3Dカメラはより優れたユーザー体験を提供する一方でコストがかかります。FaceMe®は2Dカメラを使用する場合でも、わずかなコストで正確ななりすまし防止を提供することもできます。また、様々な2D/3Dカメラをサポートしており、Intel RealSense、iPhone/iPad(Face IDカメラ)、Orbbec、Himax、Altek、eYs3Dなどの各種3Dカメラと互換性があります。

ATMでのなりすまし防止技術

1.3 精度

正確な顔認証エンジンは該非合致率(FNMR)が低く、誤合致率(FMR)が非常に低いという特徴があります。該非合致とは、同じ人物の顔を一致させることに失敗することで、誤合致とは、ある人の顔が他の人と一致することです。

アメリカ国立標準技術研究所(NIST)は、顔認証アルゴリズムのパフォーマンスを評価する政府機関です。NISTの顔認証ベンチマークテスト(FRVT)は、VISA、VISA Border、Mugshot、WILDの4つのテストでアルゴリズムのパフォーマンスを評価します。

VISAでは、パスポート写真に基づいて個人を識別する機能をテストします。VISA Borderでは、VISA画像をWebカメラ画像と比較します。Mugshotでは、顔正面の画像のみですが、12年以上おいて撮影された2枚の同じ人物の画像を一致させます。WILDでは、ランダムで様々な角度から撮影された画像を使用します。

FaceMe®は、1E-4 (FNMR 0.3%、FMR 1/10000)で99.7% の認識率を誇り、NIST VISAテストで最高レベルの評価を得たエンジンの一つです。また、Visa Border(1E-6で99.06%)およびWILD(1E-5で96.88%)でも最高レベルの認識率を誇ります。参考までに、スマートフォンのFace IDの精度は1E-4で96%です。

アルゴリズムだけではなく、カメラの解像度、位置、照明、レンズの汚れ、またカメラの種類といった要素も精度に影響します。顔認証エンジンは通常、720pのカメラから動作しますが、一般的な用途には1080pの解像度が推奨されます。一部の低品質なカメラでは、角度のついた顔の映像を正確に読み取る事ができないため、適切な照明で被写体が真正面を向いている映像を使用する必要があります。そしてもちろん、カメラのレンズは常にクリアでなければなりません。

2. 顔認証の実装方法について

顔認証は、MicrosoftやAmazonなどのクラウドベースの外部APIソリューションを使用するか、SDKのライブラリを使用してエッジデバイス内に統合実装する事ができます。それぞれのアプローチは異なる利点がありますが、エッジベースの顔認証は速度、セキュリティ、価格、柔軟性、および汎用性の面において非常に優れています。

2.1 クラウドベースの顔認証

インターネットを経由してクラウドサービスプラットフォーム上で顔認証を行うには、大量のネットワーク帯域幅が必要であるため、データ転送にコストがかかります。クラウドベースの処理は従量課金で高価であるため、実用的な用途は限定されます。顔認証に使用するデータ(完全な顔写真)はインターネット経由で送信され、ハッキングや情報漏洩に対して脆弱なシステムを経由する事で他者に保存される可能があり、このアプローチ固有のセキュリティリスクが伴います。このようにクラウドシステムではセキュリティ的に閉じたシステムを構築する事ができません。

とはいえ、大規模なハードウェアを必要としないため、クラウドに展開することには利点もあります。ビジネスが既に完全にオンラインで運営されている場合、クラウドベースの顔認証システムが最適です。また、従来ではエッジ向けのAIチップセットが利用できなかったり、パフォーマンスが十分ではない、手ごろな価格ではなかったというような事情で、多くのソリューションがクラウドベースの顔認証を使用して構築されました。クラウドベースの顔認証ソリューションプロバイダーとしては、(1)Microsoft AzureのFace APIパッケージ、 (2)GoogleのVision AI、 (3)AWS上の Amazon Rekognitionなどがあります。

スマートIP対応ドアベルなどの中小企業やホームセキュリティシステムといった小規模な導入の場合、帯域幅確保とクラウド処理のコストが高くなりすぎないように注意する必要があります。

2.2 エッジベースの顔認証

エッジベースでの顔認証とは、ローカルデバイス側に顔認証テクノロジーが組み込まれていることを意味します。スマートロック、モバイルデバイス、POSシステム、インタラクティブキオスク、デジタルサイネージなどがこれにあたります。エッジデバイスは、クラウド処理や大きなファイルの送信による遅延なしに、正確な顔認証を即座に実行できます。実際に外部の顔データベースにアクセスするようなケースを除いて、ネットワーク又はクラウドに接続する必要はありません。またそのようなネットワーク上の外部データベースへのアクセスが必要な場合においても、エッジデバイスから暗号化された小さなサイズのテンプレートを送信して、データベース上のテンプレートと比較を行う為、数ミリ秒以内で安全な顔認証処理を可能にします。

新規に顔認証ソリューションを立ち上げる場合、これらのIoTデバイス等を使用したエッジベース顔認証アプローチの恩恵にあずかることができます。金融関連業界や高いセキュリティレベルが要求されるソリューションの場合では、インターネットやネットワーク接続を許可する事が出来ないため、エッジベースでの顔認証システムが非常に適しています。

コスト、柔軟性、拡張性に優れたエッジベースの顔認証は、多くのエンドユーザーにとって最良の選択肢であるといえます。

Windows、Linux、Andeoid、iOSへの顔認証SDKの導入

CyberLink FaceMe® SDK(Software Development Kit)は、優れたエッジベースの顔認証ソリューション開発キットの典型例です。この柔軟で競争力のあるSDKを使用すると、様々なエッジデバイスへ簡単に顔認証機能を統合する事が可能です。FaceMe®は、市場の幅広いハードウェアやOSをサポートしており、高精度なAIエンジンは、NISTの顔認証ベンダーテスト(FRVT)で最高ランクのエンジンの1つに位置付けられています。テクノロジーの絶え間ない進歩により、幅広い業界に展開するための最高の精度とセキュリティ基準を満たしています。FaceMe®は、セキュリティ、アクセスコントロール、公共サービス、スマートバンキング、スマートリテール、スマートシティ、ホームセキュリティなど様々なシナリオで展開できます。

2.3 エッジデバイスでの顔認証テクノロジーの未来

(1)コスト、(2)速度、(3)安定性 の傾向に、ついてご案内します。

2.3.1 コスト

通常の場合、高精度なAI処理には高いパフォーマンスが必要となり、クラウドコンピューティングは決して安価ではありません。エッジとクラウドのどちらを選択するかはシステム設計上の重要な決定事項となります。エッジデバイスは、通常、認識された顔の数やトラフィックで料金が請求されるクラウドよりもコスト面で有利です。クラウドベースは、1時間あたり数名の数を認識するような、非常に小規模なケースでのみ安価となる可能性があります。近年、AIチップの価格は下がり続けているため、エッジベースのソリューションは持続可能で幅広いコスト上の利点があります。

2.3.2 速度

速度に関しては、現在最高性能の顔認証アルゴリズムはミリ秒単位で顔認証を処理します。エッジベースのソリューションは速度面では最高ランクで、クラウドベースのソリューションを数桁上回っています。企業が顔認証の実装をどのように検討しているかにかかわらず、処理速度は重要な指標になります。多様化する顔認証用途において、即時性でクラウドはエッジに太刀打ちする事は難しいでしょう。例えばブラックリストに登録された個人を特定することが少し遅れるだけで、取り返しのつかない被害が発生する可能性があるためです。応答時間を犠牲にすることはできません。

2.3.3 安定性

インターネットサービスに依存しないことは、通信の切断や低帯域といったネットワーク障害の影響を受けないことを意味します。クラウドベースの顔認証ソリューションを使用している為、障害で自宅のドアロックが機能しなくなった場合を想像してみてください。エッジベースの顔認証には、そのようなネットワーク上の問題に起因する脆弱性はありません。

その優位性と大きなイノベーションにより、エッジベースのAIテクノロジーは、今後の顔認証の発展に向け重要な推進力となるでしょう。この記事の残りの部分では、エッジベースの顔認証に焦点を当ててご案内します。

3. エッジデバイスの構築における検討事項

顔認証エッジデバイスを構築する場合、適切なチップセットやハードウェアを選択することが最も重要なポイントです。コストやパフォーマンス、用途や目的に基づいてプラットフォームを決定する必要があります。例えば、ハイエンドのNVIDIA GPUは非常に高価ですが、多数のビデオチャンネルを同時に処理する事が可能なため、大規模な施設を監視するケースなどでは、最も大きなコスト要因であるワークステーションの台数を減らすことができます。一方、MediaTekやBroadcomなどの低コストなIoT/モバイルデバイス向けSoCチップは、1秒あたり約5フレーム程度の処理、正面の顔認証の用途のみ使用可能という限られたパフォーマンスですが、ドアアクセスなどの用途には十分な能力を持っており、広く手ごろな価格で利用できます。

3.1 チップセット

顔認証の最適化に最も重要なのは、AIチップもしくはAI処理を行うSystem-on-Chip(SoC)です。Intel、NVIDIA、MediaTek、NXP、Qualcommなどのメーカーから豊富なチップセットオプションが提供されており、それぞれが用途に応じて独自の利点を持っています。各チップセットは、様々な計算能力、フォームファクター、消費電力に向けて設計されており、独自のAI推論エンジンアクセラレターを備えている場合があります。

NVIDIA、Intel、Qualcomm、MediaTek、NXPなどの主要なチップセットメーカーは、AI on EdgeとIoTの需要の高まりに対応して、APU(AI Processing Units)、VPU(Vision Processing Units)、NPU(Neural Processing Units)などの新しいハードウェアを急速に市場に登場させています。これらはすべて、パフォーマンスと消費電力を最適化しながら、画像処理とAI推論を高速化する事ができます。

以下の表は、FaceMe®を含む多くの顔認証エンジンと統合されたSoC、GPU、VPU製品の一覧です。これらはほんの一部ですが、幅広いオプションがあることがわかります。

3.1.1 スタンドアロンGPU/VPU

これらのチップは、ハイエンドなハードウェア機器とより高度なAI処理に最適化されて設計されています。これらのチップを使用して顔認証システムを構築する場合は、別途CPUが必要です。

ベンダー & タイプ
製品&モデル
特徴
NVIDIA GPU
T4
NVIDIA T4は、分散コンピューティング環境に最適なユニバーサルディープラーニングアクセラレーターです。
NVIDIA TuringTM Tensor Coresを搭載したT4は、深層学習、機械学習のトレーニング、推論、ビデオトランスコーディング、仮想デスクトップを高速化など、様々な分野でのパフォーマンスを提供します。NVIDIA AIプラットフォームの一部として、T4はすべてのAIフレームワークとネットワークタイプをサポートし、大規模処理の実装を最大化する劇的なパフォーマンスと効率性を提供します。

デバイス: ワークステーション
パフォーマンス: 非常に高い
コスト: 非常に高い
NVIDIA GPU
A40 RTX A6000
NVIDIA A40およびRTX A6000は、どちらも単精度浮動小数点(FP32)演算の倍速処理と電力効率の改善を提供し、グラフィックスのパフォーマンスを大幅に向上させます。これらは、大量の顔認証要求を処理できるワークステーション、またはオンプレミスサーバー向けに設計されています。

デバイス: ワークステーション
パフォーマンス: 非常に高い
コスト: 非常に高い
NVIDIA GPU
Quadro RTX 5000
レイトレーシング用の全く新しいRTCore、AI用の384 Tensorコア、並列コンピューティング用の3072 CUDAコアを備えたNVIDIA Turingは、FP32パフォーマンスと11.2TFLOPSの能力を備えた世界で最も先進的なGPUの1つです。Quadro 4000/5000シリーズは、ワークステーション上で少数~中規模のカメラからの顔認証要求を処理できるように設計されています。

デバイス: ワークステーション
パフォーマンス: 非常に高い
コスト: 非常に高い
Intel VPU
Movidius Myriad X - MA2485
IntelのMiriad X 第3世代VPUは、コンピュータービジョン及びディープニューラルネットワーク推論アプリケーションで最高のパフォーマンスを提供します。Myriad X VPUは、1秒あたり4兆回を超える演算(TOPS)パフォーマンスを提供できます。このプラットフォームでは、FaceMe®は単一のVPUを使用して720p画像で毎秒6~18フレームを処理できます。VPUは組込み向けの産業用PC(IPC)またはAIボックスのボードに直接インストールする事ができます。iEiやAdvantechなどのベンダーは、複数のVPUを1枚のAIアクセラレーションカードに実装しています。

デバイス: PC
パフォーマンス: 中~高
コスト:

3.1.2 GPU/NPU/APU内蔵CPU/SoC

これらのチップは、ハイエンドなハードウェア機器とより高度なAI処理に最適化されて設計されています。これらのチップを使用して顔認証システムを構築する場合は、別途CPUが必要です。

ベンダー & タイプ
製品&モデル
特徴
NVIDIA SoC + GPU
Jetson Nano
NVIDIAが2019年に登場させたJetson Nanoは、その小型、低コスト、低消費電力により、重い作業負荷を必要としない実証実験(POC)の開発に適した強力なデバイスです。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス: 中~高
コスト: 低~中
NVIDIA SoC + GPU
Jetson Xavier NX
AGX Xavierは、NVIDIAが提供する最もハイエンドのAIoTプラットフォームです。VoltaアーキテクチャとTSMC 12nmプロセスにより、最高のパフォーマンスを提供します。コンパクトかつ低消費電力で、幅広い機能をサポートし、開発者によるソフトウェア実装が可能な柔軟性を備えています。Jetsonは、ほぼすべてのAIアルゴリズムに適しており、エッジベースのシステムに最適です。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス: 高い
コスト: 高い
NVIDIA SoC + GPU
Jetson AGX Xavier
AGX Xavierは、NVIDIAが提供する最もハイエンドのAIoTプラットフォームです。VoltaアーキテクチャとTSMC 12nmプロセスにより、最高のパフォーマンスを提供します。コンパクトかつ低消費電力で、幅広い機能をサポートし、開発者によるソフトウェア実装が可能な柔軟性を備えています。Jetsonは、ほぼすべてのAIアルゴリズムに適しており、エッジベースのシステムに最適です。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス: 非常に高い
コスト: 高い
Intel CPU
Atom x6000E
第11世代プロセッサーはIntel® Time Coordinated Computing(Intel® TCCテクノロジー)とタイムセンシティブ・ネットワーキング(TSN)テクノロジーにより、産業用、小売、銀行、ヘルスケア、スマートシティといった様々な需要に対してリアルタイムコンピューティングが可能となる十分なパフォーマンスを提供します。新たなIntel DL BoostテクノロジーとVNNI命令セットを使用する事により、VNNIを統合した顔認証アルゴリズムは、CPU使用時の2倍もの高速化を実現できます。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス: 用途により最適
コスト: 低~中
Intel CPU
Celeron
Celeronは産業用PCで幅広く使用されており、もっとも小型なAtomと強力なCoreシリーズの中間となる素晴らしいバランスを提供します。Celeronでの顔認証パフォーマンスは、Atomで実行するよりもはるかに応答性が高くなります。

デバイス: AIoTデバイス、PC
パフォーマンス:
コスト:
Intel CPU
Core i3
Intel Core i3は、コンシューマーPC向けIntel CoreラインナップのエントリーレベルのCPUですが、産業用PCにおいては、顔認証アルゴリズムだけではなく、様々なタスクを処理するのに十分な性能を備えています。Core CPUには、H.264/AVCおよびH.265/HEVCコーデックの複数のビデオストリームを同時に処理できるGPU(Intel HD Graphics)も搭載されています。Core i3では、1080pビデオを使用して毎秒約30フレームの顔認証タスクを処理できます。つまり、3つのビデオソースに対して、それぞれ10フレーム/秒で同時に顔認証を実行できる能力があります。また、WindowsとUbuntu OSの両方と互換性があるため、様々なタスクやニーズをサポートするためのソフトウェアアプリケーションライブラリを簡単に展開できます。

デバイス: AIoTデバイス、PC
パフォーマンス: 中~高
コスト: 中~高
MediaTek SoC + APU
i350
i350は、顔、オブジェクト、ジェスチャー、モーション認識などの視覚認識を必要とするメインストリームAIoTデバイス向けに設計されたエッジ AIプラットフォームであり、効率的な14nmプロセスを使用して構築されています。専用のAPU(AIプロセッサ)を組み込んでおり。ビジョンエッジAIを実現し、一般的なアプリケーションでパフォーマンスと電力効率を大幅に向上させます。低消費電力を維持しながら、アクセス制御またはホームセキュリティデバイスなどに使用できます。MediaTech i350で、FaceMe®は1秒あたり8~18の顔認証を処理できます。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス:
コスト:
NXP SoC + NPU
i.MX8M Plus
i.MX 8M Plusファミリーは、機械学習とコンピュータービジョン、高度なマルチメディア、信頼性の高い産業用IoTに重点を置いています。NXPはPlusモデルからSoCに強力なNPUを追加しており、AIアルゴリズムのパフォーマンスを大幅に向上しています。スマートホーム・ビルディング・シティ、インダストリー4.0アプリケーションのニーズを満たすように構築されています。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス:
コスト:
Qualcomm SoC + GPU
QCS610
QCS410
QCS603
APQ8053
Qualcomm AI Engineによる機械学習は、低消費電力で多くのAIネットワークとIoT用途をサポートできます。これにより、次世代のスマートカメラやスマートエンタープライズ、スマートホーム、オートモティブのIoTアプリケーション向けに高性能で電力効率の高いエッジコンピューティングを提供することを目的としています。
顔認証アルゴリズムやその他のAIアプリケーションは、Qualcom® Neural Processing SDKを使用して簡単に最適化でき、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス:
コスト: 低~中
Broadcom SoC + GPU
BCM2711
Raspberry Pi 4 Model Bで使用されているBroadcomのチップで、約3~5fpsの顔認証をサポートしています。非常に手ごろな価格で、積極認証向け顔認証と組み合わせたシンプルな用途のアプリケーションに適しています。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス: 用途により最適
コスト: 低~中
Rockchip SoC + GPU
RK3399 Pro
Rockchipは、ワンストップソリューションとして使用可能な、初の高性能AIプロセッサーRK3399Proをリリースしました。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス:
コスト: 低~中
Google
SoC + GPU + TPU
Coral Edge TPU (SOM)
Coral SoMはNXPのiMX8M SoCで、eMMCメモリ、LPDDR4 RAM、Wi-Fi、Bluetooth、およびMLアクセラレーション用のEdge TPUコプロセッサーを含む統合Linuxシステムです。Mendelと呼ばれるDebian LinuxベースのOSを実行します。オンボードのEdge TPUコプロセッサーは、1秒あたり4兆回の処理(Tera Operations per Second=TOPS)を、TOPSあたり0.5W(2TOPS/W)で実行します。

デバイス: AIoTデバイス
パフォーマンス: 中~高
コスト:

3.2 オペレーティングシステム(OS)

それぞれのチップセットは、特定のオペレーティングシステム(OS)で動作するように設計されていることがあります。優れた汎用性の高い顔認証エンジンは、できるだけ多くのチップセットとOSの組み合わせをサポートする必要があります。FaceMe®は10以上のOSをサポートしており、市場で最も多くのチップセットをサポートする顔認証エンジンの1つです。

  • Windows
  • Android
  • iOS
  • Linux variants
    • Ubuntu x64,
    • Ubuntu ARM,
    • RedHat,
    • JetPack (主に NVIDIA Jetson ファミリー用),
    • CentOS,
    • Yocto ARM

FaceMe®は非常に多用途での使用が可能で、プラットフォームに合わせ柔軟なカスタマイズオプションを適用できるように設計されています。ユーザー固有のニーズにあわせて、ハードウェアやチップセット、OS、機能を組み合わせてシステムを設計することができます。FaceMe®のマルチOSサポートは、クロスプラットフォームでのソリューション開発に最適です。開発者は、OpenVINO、NVIDIA CUDA/TensorRT、Intel Movidius、NVIDIA Jetson、Qualcomm SNPE、MediaTek NeuroPilotなどのGPUアクセラレーションを利用してディープラーニングアルゴリズムを高速化し、パフォーマンスをさらに最適化できます。

3.3 システムアーキテクチャの最適化

高性能ワークステーションやGPU(またはVPU)を備えたPCで動作するプラットフォームにおいては、システムバスを介してCPU、GPU、メモリ間で多数のビデオストリームが同時に処理されているため、優れたパフォーマンスの顔認証システムを設計することは決して簡単ではありません。システムアーキテクチャレベルで適切な実装がなされていない場合、非常に優れた顔認証アルゴリズムであっても動作は低下する場合があります。そのため、システムアーキテクチャの設計では、CPU、GPU、およびメモリ間のデータフローを最小限に抑える必要があります。

FaceMe®は最高のパフォーマンスを提供するために、システムアーキテクチャの最適化を重ねてきました。例えば、1台のワークステーションでは、NVIDIA RTX A6000を使用してFaceMe®は1秒あたり256~416フレームを処理できます(使用しているFaceMe®顔認証モデルによって異なります)。これは、ワークステーションごとに25~41のビデオチャンネル(毎秒10フレーム)を同時に処理できることを意味しており、コストパフォーマンスは卓越しています。

3.4 顔認証用の軽量AIモデル

コストに制約のあるいくつかの用途では、基本的に正面での積極認証以上は必要ありません(例:スマートドアロックなど)。このような市場では、低コストのデバイスで顔認証を実現できるような軽量AIモデルへの需要があります。FaceMe®では、こういった目的のために3つのモデルを提供しています。

  • Ultra High (UH) モデル:VISA(積極認証)とWILD(非積極認証)の両方の顔タイプを、市場トップクラスの精度で認識できます。ただし、GPUまたはハイエンドのIntel CPUのような非常に高いマシンパワーを必要とします。
  • Very High (VH) モデル:VISA(積極認証)とWILD(非積極認証)の両方の顔タイプを、UHモデルよりわずかに低い程度の精度で認証できますが、必要な計算能力は大幅に低下しており、精度と経済性のバランスが要求される様々な用途に適しています。
  • High (H) モデル:計算能力が低く、低コストのチップ上でも利用できます。精度はVISAタイプの正面向け積極認証に必要十分であり、今までパフォーマンス的に導入が難しかった用途にも対応できます。

4. エッジベースの顔認証:オンプレミスデバイスとワークステーション

FaceMe®が提供する顔認証ソリューションの重要な特徴の1つは、さまざまなタイプのハードウェアに実装が可能な柔軟性です。FaceMe®は、ワークステーション、コンピューター、モバイル、IoTデバイスなどほぼ全ての環境タイプに展開する事ができます。

それでは、いくつかの例を見てみましょう。

ワークステーションでの顔認証

大規模な施設において、数十または数百のビデオチャンネルに対して顔認証を展開しようとしている組織では、複数のIPカメラのビデオフィードを同時に処理可能なハイエンドGPU搭載ワークステーションの恩恵を受けることができます。デパート、空港、工場施設、病院などの施設には、セキュリティ監視やアクセス制御、訪問者の行動分析、群衆管理、VIP顧客の識別まで、様々な目的に使用可能な数十台または数百台のカメラがあります。これらはすべて、顔認証によって有効化、最適化できる一例です。すべてのカメラを顔認証用の1台または複数台の中央ワークステーションに接続することで、最も簡単かつ堅牢で経済的なソリューションとなります。

ワークステーション上でのFaceMe®のメリットについて、詳細はVIVOTEKとのパートナーシップ、および顔認証ソリューションへの統合例をご覧ください。

PCでの顔認証

PCは、一般的に小規模なオペレーションや、単一の用途に利用されます。VIP顧客の特定、従業員の出退勤管理、ブラックリストに載っている人物のアラートを受け取るといった店舗やレストラン向けのスマートリテール用途に適しています。また現在の感染症対策に対応するため、店舗に入るすべての人(従業員と顧客)のマスク着用状態や体表面温度を検出する機能も追加できます。管理者は店舗やレストランの正面玄関と通用口にIPカメラまたはUSBカメラを設置し、統合パッケージ型顔認証ソフトウェアを実行するPCにインストールすることだけです。FaceMe® Securityは、これらすべての機能を備えた、手ごろな価格で迅速に導入できるソフトウェアソリューションパッケージとなっています。

モバイルデバイスでの顔認証

モバイルデバイスでの顔認証技術の可能性は、端末のロックを解除するだけではありません。フィンテックに関する使用例の一つとして、eKYC(electric know your customer)顔認証技術を携帯電話に実装して、オンラインバンキング、ローン申請、保険などでの本人確認のセキュリティを強化することができます。

IoTデバイスでの顔認証

エッジコンピューティングの急速な進化はパフォーマンスの向上とコストの削減をもたらし、顔認証を活用したIoTデバイスの無限の可能性を開いてくれました。スマートキオスクはその最たる例の1つです。旅慣れた人には、入国審査時の顔パスゲートなどでおなじみでしょう。現在、顔認証を統合したスマートキオスクがファーストフード、レストラン、病院、ホテルなどに設置されています。セルフチェックインキオスクは、待ち時間を短縮するために大規模なホテルチェーンに急速に導入されています。FaceMe®のような顔認証エンジンを追加すると、登録したゲストの顔をホテル滞在中に必要な唯一のIDとして使用し、よりエキサイティングでパーソナライズされた顧客体験を実現できます。

5. その他の設計要素:セキュリティ、暗号化&プライバシー

すでにご説明したように、エッジベースの顔認証は、個人の写真やビデオをインターネット経由でクラウドコンピューティングサーバーに送信する必要があるクラウドベースの顔認証よりもはるかに安全です。クラウドを使用した顔認証は、本質的に攻撃や漏洩に対して脆弱なためです。エッジベースの顔認証では、キャプチャ及び保存されるデータは暗号化された顔テンプレートの形をとっており、顔認証のプロセス全体をクラウドやネットワーク接続なしで実行できるため、このようなリスクの殆どを回避する事ができます。

FaceMe®では、すべてのデータはAES 256bit暗号化で保護された状態でデータベース上に記録されます。AESは最高の対称暗号化アルゴリズムの1つであり、256bitは現在最高のセキュリティレベルです。個別の秘密鍵で暗号化されたデータをプラットフォームサーバーや外部に保存することにより、ハッキングによる危険に晒されたり、データが流出した場合でも、顔認証用の顔テンプレートは完全に保護されます。

個人情報の保護に関しては、顔写真の登録が必要な顔認証プログラムを使用する際に、使用用途を明確に提示する必要があることに注意しなければなりません。エッジベースのソリューションでは、キャプチャされた顔情報は、将来の照合と識別の目的で顔認証テンプレートデータに保存されます。このテンプレートには実際の顔写真は含まれていません。また、テンプレートは人物の顔を再構成するために使用することはできず、個人の識別に繋がる可能性のある個人情報とは別に保持されます。顔認証を実行するためにキャプチャされ暗号化されたデータは、安全なデータベースに保存されている登録済みテンプレートとの一致を確認する場合にのみ使用できます。多くのデータプライバシー法・個人情報保護および規制(GDPR、CCPA、BIPA、LGPD等)では、生体認証データは個人情報として扱われるため、顔認証の採用を検討している企業は、ユーザーの同意を得る必要があります。

顔認証システムの提供者を評価する際は、本社と主要施設の場所を確認することが重要です。アメリカ政府は、中国とロシアに拠点を置く企業の監視技術について、適切な条件提示またはデータ保護の要件を満たしていない可能性があるとして、公正性に懸念を表明しています。ほとんどの顔認証ソリューションは安全であり、データとプライバシーの保護基準を厳格に適用しています。顔認証を利用するエンドユーザーとしては、特にセキュリティ、プライバシー、人権の保護に関して、顔認証システムの提供者を完全に信頼できる必要があります。

6. 顔認証技術:規制への対応

顔認証と生体認証技術は、責任をもって開発及び展開された場合、日常生活の多くの場面を劇的に改善できる可能性があります。安全性、セキュリティ、顧客体験を向上させる可能性が高い一方で、顔認証の負の側面とそれについての懸念に目をつぶることはできません。顔認証技術が、潜在的なバイアスやプライバシー侵害に対して批判的な人々のターゲットとなっていることは、最近の出来事であり無視することはできません。

現在、アメリカ連邦政府による規制はありませんが、一部の州では顔に関する規制の法的手続きが始まっています。イリノイ州は顔認証に取り組んだ最初の州であり、2008年に、民間企業が顔データを含む生体データを収集及び使用する方法に関する厳格な規制を規定する生体情報プライバシー法(BIPA)を可決しました。ほぼ10年後の2020年に、カリフォルニア消費者プライバシー法(CCPA)が施行され、企業が収集したデータ(生体認証データを含む)を開示請求するための権利が住民に付与され、削除を要求する権利が留保されました。またワシントン州では、2021年に施行される法律が可決され、法執行機関などの政府機関がテクノロジーの使用について完全な透明性を要求しています。

さらに、規制に関する連邦政府の議論があり、顔認証および生体認証技術モラトリアム法が2020年6月に提案されましたが、まだ何も発効していません。

また、日本においては個人情報保護法において、顔認証データを含む個人情報の使用用途に関して規定が設けられており、個人情報に該当する顔認証データの使用に関しては、安全管理措置(個人情報保護法20条)等への対応が必要となります。

これらのことを念頭に置いて、私たちサイバーリンクは倫理的に十分な配慮を行ったうえで、顔認証を完全に遮断すべきではないと考えております。私たちは、この技術が社会の安全性と利便性をより広く改善するために役割を果たすことを可能としながら、立法府が個人を保護する法律を策定することを全面的に奨励します。この分野の先駆者は、このテクノロジーがどのように機能するか、どのように使用されるべきか、そしてどのように個人のプライバシーを保護できるかという議論に関与し、オープンで透明な姿勢を保つ必要があります。

7. 顔認証技術の使用例

こうした議論が続く一方で、顔認証の展開が社会の安全性向上に貢献し、同時にポジティブなユーザー体験を生み出すという多くの成功例があります。Security Industry Association(SIA)が実施した最新の調査によると、アメリカ人の大多数は顔認証が社会の様々な場所をより安全にできると考えており、特に空港では68%(航空会社は75%、TSAは69%)、オフィスビルでは70%、銀行では68%にのぼっています。この概要ではいくつかの用途を説明しましたが、ここでさらにいくつかの例を示し、それぞれの重要な考慮事項をハイライトしていきます。

キーとなる主な用途は、以下の5つにカテゴライズされます。

  1. アクセスコントロール(例:入退室管理、スマートロック)
  2. セキュリティ監視(例:施設監視、外部人物の侵入検出)
  3. 本人認証(例:金融機関でのeKYCなど高レベルな本人確認)
  4. スマートリテール(例:訪問者の属性分析)
  5. 感染症対策としての健康管理(例:マスク着用検出、検温など)

参考:FaceMe® Security 紹介ビデオ



参考:FaceMe® Health 紹介ビデオ



AI生体認証は、特定の分野に関連する多くの用途を強化できます。

産業施設、工場、倉庫

産業施設、工場、倉庫では、従業員と訪問者の厳密なアクセスコントロールと監視、および機械設備を操作するための認証などが必要になることが多く、顔認証はそのようなタスクを管理するためのソリューションとして提供されます。感染症対策から新しい生活様式が導入されたことに伴い、フロアスタッフのマスク着用のコンプライアンスを確保するためにも顔認証は欠かせません。

病院内でのアクセスコントロールでの顔認証の使用

公共交通機関

顔認証は、入国管理などのインタラクティブキオスクから、より自動化された航空機への搭乗、セキュリティモニタリングといった形で、空港や駅などの公共施設にすでに導入されています。新型コロナウイルスへの感染症対策では、人々で混雑することの多いこれらの大規模施設で、安全で健康的な環境を維持することを困難にしています。顔認証はこれらの課題に取り組むのに役立っており、非接触チェックインとヘルスチェックでマスクの着用状態や体温を監視し、感染リスクのある人物が飛行機、電車、バスに乗ることを防ぎます。

空港での顔認証、検出

スマートオフィス、スマートホーム、医療施設、教育機関、介護施設

スマートオフィス、スマートホームなどスマートシティ化は急速に成長しており、アクセス制御、安全衛生の監視といった求められるニーズの多くはこれらに共通しています。学校や病院でも同様です。これらの施設のセキュリティを維持するためには、現状の多くの場合は人間の介入を必要とするため費用がかかります。顔認証を使用することで、多くのアクセス制御および監視タスクをシームレスに自動化でき、安全性を高めることができます。

オフィスの入退室管理での顔認証の使用

店舗、商業施設、イベント会場

顔認証技術により、小売業を変革し、新しい魅力的な顧客体験を実現するための独自のスマートリテールソリューションを提供します。正確な統計情報をもとにデジタルサイネージの表示を変更したり、VIP顧客を識別したり、また訪問者の年齢や性別、表情、行動分析に関する匿名データを収集することができます。

デジタルサイネージでの性別・年齢検出

金融機関、保険機関

なりすましを防止するためのeKYC(electronic Know Your Customer)を使用した顧客認証は、現在金融部門で最も注目されているテクノロジーの1つです。顔認証は、ATMでのユーザー認証、ローンや保険支払いを申請する人の身元確認、オンラインバンキング取引の保護など、オンラインとオフラインの両方でeKYCに最適なソリューションを提供します。また顔認証では、ブラックリストに載っている人が立ち入る前にセキュリティ担当者に警告することで、銀行のセキュリティを大幅に強化することもできます。

ATMでのユーザー認証

サービス業:レストラン、バー、ホテル

ホテル運営者にとって、顔認証は効率的でパーソナライズされた体験を顧客に提供するための大きな利点があります。VIP顧客がホテルに到着すると、フロントデスクのスタッフに自動的に通知されます。顔認証により、ゲストエリアへのアクセスを許可し、エレベーターのフロアを選択して、部屋のドアのロックを解除できます。ファーストフード店では、セルフオーダーキオスク、デジタルサイネージ、自動化されたドライブインなどのテクノロジーに既に多額の投資を行っております。クーポンなどのサービスはこれらのシステムに組み込まれており、多くの場合、パスワードと複数の手順を必要とするスマーフォンアプリの助けを借りなければなりません。顔認証を追加すると、これらの体験を大幅に効率化し、顧客に素早くサービスを提供することができるようになります。

AIバイオメトリクスを使用したインタラクティブファーストフードキオスク

最も革新的なAI生体認証技術である顔認証、その未来への展望

顔認証技術により、私たちの世界をよりよくする準備は整っていますが、あらゆる人々、場所が快適となるために、企業がこのAI生体認証技術を安全なものとして採用できるようにするよう倫理的実装に関する幅広いレベルの教育が必要です。

顔認証の持つ可能性は想像を超えています。例えば、オフィスのアクセスコントロールを自動化することで、従業員の安全を保つことができます。小売業者は、店舗でより強力な顧客体験を提供できます。製造業では、多くの制限区域へのアクセスコントロールを簡素化できます。銀行やフィンテック企業では、はるかに強力な認証と最先端のセキュリティコントロールを導入しています。これらはまだ氷山の一角にすぎません。

顔認証はAI生体認証技術の未来です。業界は、消費者へ正しい情報を提供し、このテクノロジーについて広まっている多くのフェイクを暴くと同時に、そのプラスの価値からもたらされる利益の可能性を説明していく必要があります。また、イノベーションを妨げず、多くの利点を取り入れることができるよう、適切に規制していく必要があります。

2021年における顔認証の展望 この記事では様々な産業・分野における顔認証技術の用途と、実装において考慮すべき事項について紹介します。

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