顔認識技術ソリューションプロバイダー
顔認識技術とは、顔を認識するための分析と比較のためのコンピューター技術の使用を指します。顔認識は、顔の追跡と検出、画像倍率の自動調整、夜間の赤外線検出、露出強度の自動調整などの技術を含む、人気のあるコンピューター技術の研究分野です。
顔認識技術は、個々の生物をその生物の生物学的特性（一般に人を指す）から区別する生体認証技術に属しています。オリジナルの顔認識アルゴリズムに基づくと、正解率は98.52％に達し、初めて人間の目の認識能力（97.53％）を上回りました。
テクノロジーの紹介
顔認識技術は、人間の顔の特徴に基づいています。入力された顔画像またはビデオストリームの場合、最初に顔があるかどうかを判断します。顔がある場合は、さらに各顔の位置、サイズ、要点を指定します。顔の臓器の位置情報。この情報に基づいて、各顔に含まれるアイデンティティの特徴がさらに抽出され、既知の顔と比較されて、各顔のアイデンティティが識別されます。
顔認識の広義には、実際には、顔画像の取得、顔の位置決め、顔認識の前処理、身元確認、身元検索など、顔認識システムを構築するための一連の関連技術が含まれます。一方、狭い顔認識の意味は、特に人の顔のアイデンティティを確認または見つけるためのテクノロジーまたはシステムの採用を指します。
生体認証技術によって研究された生物学的特性には、顔、指紋、掌紋、虹彩、網膜、声（声）、体型、個人の習慣（キーボードでの入力の強さや頻度、署名など）などがあります。対応する認識技術には、顔認識、指紋認識、掌紋認識、虹彩認識、網膜認識、音声認識（音声認識は身元認識と音声コンテンツ認識に使用でき、前者のみが生体認証技術に属する）、体型認識、キーボードパーカッション識別、署名認識など。
技術原理
顔認識技術は、次の3つの部分で構成されています。
（1）顔検出：参照テンプレート法/顔ルール法/サンプル学習法/肌色モデル法/特徴サブ顔法
（2）顔追跡：顔追跡とは、検出された顔の動的なターゲット追跡を指します。具体的には、モデルベースの方法、またはモーションとモデルの組み合わせに基づく方法が採用されています。さらに、肌の色モデルの追跡を使用することも簡単で効果的な方法です。
（3）顔比較：特徴ベクトル法/顔パターンテンプレート法
顔認識技術の中核は、実際には「局所人体特徴分析」と「グラフィック/ニューラル認識アルゴリズム」です。このアルゴリズムは、人間の顔のさまざまな器官や特徴的な部分を使用する方法です。
機能モジュール
顔のキャプチャと追跡機能：顔のキャプチャとは、ビデオストリームの画像またはフレームでポートレートを検出し、ポートレートを背景から分離して、自動的に保存することです。ポートレートトラッキングとは、ポートレートキャプチャテクノロジーを使用して、指定されたポートレートがカメラによってキャプチャされた範囲内を移動したときに自動的にトラッキングすることを指します。
顔認識の比較：顔認識には、検証と検索の2つの比較モードがあります。検証とは、撮影したポートレートまたは指定したポートレートをデータベースに登録されているオブジェクトと比較して、同一人物かどうかを検証することです。検索スタイルの比較とは、データベースに登録されているすべてのポートレートから、指定されたポートレートの存在を検索することです。
顔のモデリングと検索：登録されたポートレートデータをモデル化して顔の特徴を抽出し、生成された顔テンプレート（顔の特徴ファイル）をデータベースに保存できます。顔検索（検索スタイル）を行う場合は、指定した人物をモデル化し、データベース内の全人物のテンプレートと比較して認識し、比較した類似度リストに基づいて最も類似した人物を一覧表示します。
実在の人物識別機能：カメラの前にいる人物が実在の人物であるか写真であるかを識別することができます。ユーザーが写真を使用して改ざんするのを防ぐため。この技術では、ユーザーが協調して顔の表情を実行する必要があります。
画質検査：画像の品質は認識効果に直接影響します。画質検査機能は、比較する写真の画質を評価し、認識に役立つ対応する推奨値を与えることができます。
分析アルゴリズム
顔認識技術で広く使用されている地域特徴分析アルゴリズム。これは、コンピューター画像処理技術と生物統計学の原理を組み合わせたものです。コンピューター画像処理技術を使用して、ビデオから顔の特徴点を抽出し、生物統計学の原理を使用して分析します。数学的モデル、つまり顔の特徴テンプレートを確立します。作成した顔の特徴テンプレートと被写体の顔を使用して特徴分析を行い、分析結果に基づいて同様の値を与えます。この値を使用して、同じ人物であるかどうかを判断できます。
顔認識には多くの方法があります。主な顔認識方法は次のとおりです。幾何学的特徴顔認識方法/固有顔（PCA）ベースの顔認識方法/ニューラルネットワーク顔認識方法/弾性マップマッチング顔認識方法/線分ハウスドルフ距離（LHD）顔認識方法/サポートベクトルマシン（ SVM）顔認識方法。
技術的な詳細
顔認識システムには、画像キャプチャ、顔の配置、画像の前処理、および顔認識（ID確認またはID検索）が含まれます。システムの入力は、通常、IDが不明な1つまたは一連の顔画像と、顔データベースまたは対応するコード内の既知のIDを持つ複数の顔画像であり、出力は、顔のIDを示す一連の類似性スコアです。認識されます。
顔認識のアルゴリズムは次のように分類できます。
*機能ベースの認識アルゴリズム
*外観ベースの認識アルゴリズム
*テンプレートベースの認識アルゴリズム
*ニューラルネットワークを使用した認識アルゴリズム
長所と短所
顔認識の利点：他の生体認証技術と比較して：非接触で、ユーザーはデバイスに直接接触する必要がありません。必須ではなく、認識された顔画像情報を積極的に取得することができます。並行性、つまり、実際のアプリケーションシナリオで使用できます。複数の顔を並べ替え、判断し、認識します。
顔認識の弱点：周囲の光環境に敏感であり、認識の精度に影響を与える可能性があります。人間の顔の毛、アクセサリー、その他の閉塞、顔の老化、その他の要因は、人工知能によって補正する必要があります。ソフトウェアの主要な機能の一部が改訂されます）。
テクノロジーアプリケーションとアプリケーションの展望
生体認証技術は、政府、軍事、銀行、社会福祉、電子商取引、セキュリティと防衛、その他の分野で広く使用されています。
1.企業および住宅のセキュリティと管理。顔認識アクセス制御および出席システム、顔認識盗難防止ドアなど。
2.電子パスポートとIDカード。
3.公安、正義および犯罪捜査。顔認識システムやネットワークを使用して、世界規模で逃亡者を検索するなど。
4.セルフサービス。たとえば、銀行の現金自動預け払い機は、顔認識も適用されれば、他人に現金が盗まれる現象を回避できます。
5.情報セキュリティ。コンピュータログイン、電子政府、電子商取引など。電子商取引では、すべてのトランザクションがオンラインで完了し、電子政府での多くの承認手順もオンラインに移行しました。
