生体認証における顔認証システムに活用できるデータセットをご紹介

スーパーマーケットを訪れ、買い物袋を手に持ち、レジの端末機を見た後、顔をスワイプすることで支払いができます。このような便利な体験は、顔認証技術の普及によるものです。しかし、「顔スワイプ」は日常生活に便利さをもたらす一方で、その安全性にも注目が集まっています。

顔認証システムは簡単にクラックされる訳

簡単に説明すると、現在の顔認識システムは2D平面認識と3D立体画像認識に分けられます。セキュリティレベルによって、3D顔認識の方が2D顔認識よりもセキュリティレベルが高いです。

2D顔認証は、カメラで顔のRGBカラー画像を取得し、画像上の顔を監視します。眉毛、目、鼻などを識別し、特徴を抽出します。最後に、データベース内の情報と比較するための数値文字列を出力し、顔識別処理を終了します。

2D顔認証の 「バグ 」の出現に伴い、3D顔認証に目を向ける企業。

アップルのiPhone Xは3D顔認証技術の応用例としてよく知られています。Huawei Mate 30 Proなど、ますます多くのAndroid携帯も同様の3D顔認識技術を採用しています。

3D顔認識は、マルチモーダル（RGB+深度マップ）画像認識のためのRGBDに基づいていますか、直接3D点群顔認識に基づいています。顔の空間内の各点の3次元座標情報を認識した後、完全な3次元画像が計算され、復元されます。そのため、頭がカメラに向いていなくても、3D顔認識を使っているデバイスはあなたを認識することができます。

iPhone XのFace IDによる3D構造化光を例に取てみましょう。そのディープ・センシング・カメラ・モジュールには、赤外線レンズ、投光センサー、距離センサー、ドットマトリクス・プロジェクターが含まれています。ドットマトリックスプロジェクターは、動作時には肉眼では見えない3万個の赤外線点光源を投影します。赤外線レンズで赤外線写真を撮影し、写真上のドットマトリクス変位に基づいて顔の被写界深度情報を解析します。こうして3Dモデルが合成されます。

3D顔認識は、処理全体で得られる情報が多く、認識精度の上限は2D顔認識よりもはるかに高いです。現時点では、顔スワイプ決済のような、より高度な要件が要求される場面で商用利用することも可能です。

弊社はAIデータサービスプロバイダーとして、「1,078人3D顔画像データ」、「10,000人3D顔認識向け画像データ」、「1,000人3D生活顔＆なりすまし防止データ」を開発しました。全てのデータは本人の許可を得ています。

1,078人の3D顔画像データ

Realsense SR300を使用し、1人あたり16セグメントの多照度・多姿勢映像を収集しました。映像の解像度は1,920*1,080で、性別、年齢、シーン、アクション、メガネ、距離などがアノテーションされています。データは無感覚化されており、機密情報は含まれていないです。顔の動きデータの精度は97％を超え、ラベリングの精度も97％以上です。

10,000人の3D顔認識データ

データはiPhone XとiPhone XRで収集され、各人から24枚の写真が収集されました。データは、無言、頭上、頭下、頭左、頭右、マスクありなど、さまざまな動作をカバーしています。人種、性別、年齢、シーン、アクション、照明条件などがアノテーションされています。アクションの精度は97%以上、ラベリングの精度は97%以上です。

1,000人-3Dリビングフェイス＆なりすまし防止データ

データは複数の表情、複数の顔ポーズ、敵対的サンプル、複数の照明条件、複数のシナリオをカバーしています。ID、人種、性別、年齢、顔のアクション、収集シーン、照明条件がアノテーションされています。動作精度は97％を超えています。

「顔認識」を強化する技術は、人々の生活に利便性をもたらすものであり、個人のプライバシーを侵害するものではありません。法律が顔認証の「レッドライン」を明確にし続ける一方で、業界も顔認証の技術基準を確立し、成熟した顔認証ソリューションを設計・開発する必要があります。

おわりに

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