マスク着用時の顔認証の開発
test

顧客からの要望

顧客からの要望は、「スナップ写真から、特定の人物が写っている写真を検索するシステム」をマスク着用写真でも精度よく使えるようにしてほしいとのことでした。

コロナ禍でマスク着用写真が一般的になりましたが、マスク着用写真は検索精度が低く、検索結果に表示されないといった問題が発生していました。

顔認証の課題

スマートフォンの本人確認やビル入館時の認証など、顔認証は幅広い用途で使われています。

最近の顔認証は十分精度が高く、これらの用途には安心して使うことができます。

しかし、撮影条件が以下のような場合、正しく顔認証できないという課題があります。


  • 光の当たり方が大きく違う
  • 顔が真正面に向いていない
  • 顔が完全に見えない、マスク等の遮蔽物がある

スナップ写真の場合は光の当たり方・顔の向きなど撮影条件が様々で、満足できる性能を発揮できないことがあります。

マスクをしている場合はさらに性能は悪化するため、実用化へのハードルが高くなっています。

性能改善の取り組み

顔認証システムは以下の構成になっています。

1.顔検出:写真から顔部分を抽出

2.顔写真の正規化:抽出した顔写真について、顔の傾きなどを補整

3.顔認証:同一人物かを判定

本案件においては、顔認証システムの「顔検出」と「顔認証」部分について性能が改善できるか検証しました。

性能検証

性能検証は、以下のように行いました。

1.顧客から提供いただいた写真(幼稚園~高校生の入学式・修学旅行・運動会などの写真)を基に、手作業で同一人物に印をつけ、テストデータを作成

2.「顔検出」単体の性能調査。既存モデルと新しいモデルで性能を比較

3.「顔認証」単体の性能調査。顔検出と同様に、既存モデルと新しいモデルで性能を比較

4.顔検出~顔認証まで通した性能調査を実施。「顔検出」と「顔認証」の性能が良かった新旧モデルの組み合わせで性能評価

検証結果

性能検証の結果、ボトルネックとなった箇所を特定することができ、その箇所をオープンソースのマスク対応済みモデルに交換しました。

モデルの改良によりマスク着用顔写真の検索精度が向上し、写真の売上に貢献しました。

事例紹介

画像認識
コーヒー豆の不良検知による品質保証

大規模システムを用いずに、手軽にコーヒー豆の品質検査ができるシステムを開発しました。小規模生産業者のブランド価値を守ります。

詳細はこちら
⾃然⾔語処理
不自然な文章の検知

文法的・意味的に不自然な文章を検知するシステムを開発しました。チャットボットに導入し、品質向上をサポートしました。

詳細はこちら
画像認識
医療従事者向けOCRの開発

様々な医療機器ごとに専用のOCRを開発しました。電子カルテへの入力をサポートするなど、医療事務の工数削減に貢献しました。

詳細はこちら
画像認識
マスク着用時の顔認証の開発

顧客所有の顔認証システムが、被写体のマスク着用時に精度低下を起こしたため、原因調査・改善提案を行いました。

詳細はこちら
データ分析
人事データ分析(ピープルアナリティクス)

顧客の人事データを、様々な観点で統計的に分析しました。分析結果は、人事施策の検討に活用いただきました。

詳細はこちら
データ分析
ゲーム課⾦データ分析

ソーシャルゲーム課金額の低下要因をデータ分析を用いて原因究明し、対策を検討しました。

詳細はこちら

DX推進をご検討中の方、お悩み・ご相談、何でもお答えします!

ご相談方法は、資料請求、対面/オンライン形式でのお打合せ、メールでの質疑応答など、ご指定の方法で承ります。事例について詳細を知りたいといった方もまずはお気軽にお問合せ下さい。

資料請求、お問い合わせはこちらAI無料相談会実施中!AWS無料相談会実施中!
会社概要お問い合わせサクッとシリーズサクッとAIサクッとクラウド情報セキュリティポリシープライバシーポリシー

当サイトでは、Googleによるアクセス解析ツール「Googleアナリティクス」を使用しています。このGoogleアナリティクスはデータの収集のためにCookieを使用しています。
このデータは匿名で収集されており、個人を特定するものではありません。
この機能はCookieを無効にすることで収集を拒否することが出来ますので、お使いのブラウザの設定をご確認ください。
この規約に関しての詳細はGoogleアナリティクスサービス利用規約のページやGoogleポリシーと規約ページをご覧ください。