顔認識AIの仕組みを解説！顔認証システムの作り方と活用事例

最終更新日:2024/02/07

近年はAI・人工知能の発展が著しく、さまざまな業界における「選択肢」も広がりつつある状況です。一見、AIとの関わりが少ないように思える業界でも、最近では積極的にAIが導入されつつあります。そのような中で特に注目を集めているのが、画像から顔を検出する「AI顔認証・顔認識」の技術です。

AI顔認証・顔認識は、業務効率化やセキュリティ強化など、さまざまな方向性で活用できるため、今後も需要が高まっていくことが予想されます。そんなAI顔認証・顔認識ですが、具体的にどのような仕組みで成り立っているのでしょうか。今回は、AI顔認証・顔認識の仕組みや活用事例について詳しく紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

顔認証のサービス比較と企業一覧

顔認証の仕組み

顔認証とは？

近年におけるAIの活用は目覚ましく、もはや私たちが日常生活を送る上では欠かせない存在になりつつあります。特にスマートフォンやタブレットなどの携帯端末は、まさにAIの技術を体感できる代表例といえるでしょう。

その中でも特にAIの技術を体感しやすいものとして、顔認証技術が挙げられます。たとえば、iPhoneなどに搭載された顔認証ロック解除機能は、ユーザーのプライバシーを守る上で欠かせない機能のひとつです。

顔認証技術は、目や鼻、口といった特徴点の位置や、顔領域の位置、大きさなどをもとに照合する仕組みで成り立っています。この仕組みによる認証の場合、なりすましが困難であるため、物理的な鍵を持ったり、パスワードを設定したりする必要がありません。そのため、スマートフォンやタブレットといった端末だけでなく、オフィスビルの出入り口などでも導入され始めています。つまり、オフィスビルにおいては、不審者の侵入を防ぐ上で重要な役割を果たしているということです。

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顔認証技術のメリット

顔認証技術を活用することのメリットとしては、主に以下の4点が挙げられるでしょう。

セキュリティレベルが高い
非接触で認証できるため衛生的
専用の装置が不要なので導入しやすい
不正抑止につなげられる

1.セキュリティレベルが高い

現在はさまざまなタイプの認証技術が存在しますが、顔認証技術は他の認証技術と比べてセキュリティレベルが高いのが特徴です。人の顔に関する情報は、物理的な鍵（ICカード）や暗証番号のように盗まれることがありません。また、偽造も極めて困難であるため、より強固なセキュリティを実現できるのです。

顔認証技術と同程度のセキュリティレベルを誇る技術として、指紋認証や静脈認証といった技術も挙げられますが、これらは「使いやすさ」という観点では顔認証技術に劣ります。指紋認証や静脈認証の場合、指を機械に置いて認証しなければなりませんが、顔認証であればカメラに顔を向けるだけで良いからです。

セキュリティレベルの高さはもちろんのこと、利用者が特にストレスを感じることなく認証できるという点も、大きな魅力といえるでしょう。

2.非接触で認証できるため衛生的

顔認証システムは、カメラに顔を向けるだけで認証可能です。そのため、指紋認証や静脈認証などとは違い、体の一部を機械に接触させる必要はありません。非接触であれば、新型コロナウイルスなどの感染拡大を抑えることにも繋げられるため、衛生面でも大きなメリットがあるといえるでしょう。

特に昨今は新型コロナウイルスの影響により、多くの人々が衛生面に敏感であるため、利用者に安心感を与えられるという点もメリットといえるのではないでしょうか。

3.専用の装置が不要なので導入しやすい

顔認証技術を搭載したシステムは、他の生体認証システムのように専門の機器が必要ありません。Webカメラとデータ保存用のサーバーさえ用意できれば利用を開始できるため、導入ハードルの低い技術といえるでしょう。

4.不正抑止につなげられる

顔認証システムを利用する場合、「いつ・誰が入室したのか」というデータをログとして正確に残すことができます。そのため、もしオフィス内で問題行動が発生した場合でも、瞬時に原因を突き止めます。

オフィスへの出入りがすべて記録されることになるため、外部からの侵入を防げるのはもちろんのこと、従業員による内部不正の抑止にもつなげられるのは大きな魅力といえるでしょう。

AI顔認証・顔認識でできること

【2021年最新】顔認証の仕組み・事例を徹底解説！

AI顔認証・顔認識を搭載したシステムを利用すれば、カメラから得られる画像データに含まれている「人の顔」から情報を抽出し、「年齢」「性別」「そのときの感情」など、人物を特徴づけるさまざまな情報を得ることができます。

人が画像に写っている顔を見たときは、過去の記憶（これまでに出会った大勢の人の記憶）を参考に、その人の性別や年齢、国籍などを予測していくのが一般的です。AI顔認証・顔認識システムでは、膨大なデータを蓄積していくことによって、人と同じような予測を、より高い精度で実現。コンピューターが学習できるデータの量は、私たちが記憶できる量を遥かに上回っており、その学習量が増加するにつれて「人の顔の特徴を理解するレベル」が高まっていくからです。

2012年に、AIにおけるディープラーニングが注目を集め、一気に顔認識の識別率は上昇しました。また、2014年にはFacebookが「Deepface」という顔認識技術を発表し、「2枚の写真に写っている人物が同一人物かどうか」の判断において、97.25％という精度を実現したのです。これは、人間とほぼ互角の顔識別精度であったことから、大きな注目を集めました。

人間に近いレベルの識別能力を備えたAIを活用すれば、カメラに映った人物の顔画像を顔データベースと照らし合わせ、個人を特定することも可能になります。つまり、セキュリティ強化においても重要な役割を果たしてくれるということです。もちろん、活用できるのはセキュリティ面だけではありません。たとえば、街角のデジタル広告にカメラを設置することで、どのような顧客層がどのような広告に興味を示すのかリサーチできたりと、マーケティング面においても有効活用できるのです。

AIを活用した顔認識や顔認証、顔検出などの技術は、カメラ映像（画像）から個人を特定したり、情報を抽出したりできるため、今後もさまざまな分野で導入されていくことが期待されています。

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顔認識AIの作り方

（参照：Home – OpenCV）

では、実際に顔認識AIを活用していく場合、どのような方法で顔認識AIを作れば良いのでしょうか。ここからは、顔認識AIの作り方について見ていきましょう。

顔認識AIを作る際に多く活用されるものとして、画像認識ライブラリの「OpenCV」というフリーソフトが挙げられます。OpenCVは、インテル社によって開発された画像解析フリーソフトです。正式名称は「Intel Open Source Computer Vision Library」といい、オープンソースのC/C++ライブラリ集となっています。コンピューター・ビジョンに必要となるさまざまな機能が搭載されています。

画像認識ライブラリーの「OpenCV」と、小型のシングルボードコンピューター「Raspberry Pi」を活用することで、画像認識プログラムを作成することが可能です。具体的には、「Raspberry Pi」にカメラモジュールを接続して画像撮影し、「OpenCV」があらかじめ準備した機械学習結果データを参照して「捉えた画像が人の顔かどうか」を判別していくというものになります。

たとえば、人の顔と目を枠で囲んで撮影するプログラムであったり、人の顔を判別したときにシャッターを切るプログラムであったり、動画内で顔に追従して枠を表示させるプログラムだったりと、さまざまなカスタマイズの余地があるでしょう。

Python向けの機械学習ライブラリ「PyTorch」もおすすめ

（参照：PyTorch）

画像認識ライブラリーは「OpenCV」以外にも数多く存在します。中でも、Facebookが主な開発を担当したPython向けの機械学習ライブラリPyTorch（パイトーチ）は、使いやすさを求める人におすすめといえるでしょう。というのも、コードが書きやすく、使いやすいという特徴があり、開発者からも支持を得ているからです。そんなPyTorchは、2016年に初版が公開されてから少しずつ注目度を高めており、最近ではPythonの機械学習ライブとして高い人気を誇るライブラリに成長しました。

このPythonを利用するメリットとしては、直感的にコードを書けることが挙げられるでしょう。Pythonの機械学習プロセスで多く利用されるライブラリ「Numpy」と操作方法が似ており、目視しやすいため、PythonエンジニアであればすぐにPyTorchを使いこなせるでしょう。

また、参照リソースが豊富であるというメリットもあります。コミュニティが活発であるため、操作方法や実装する上で必要な情報を簡単に入手することが可能です。

さらに、「define by run」という点も大きなメリットといえます。define by runとは、動的なニューラルネットワーク構築のことであり、データを入力した際に定義する手法の一つです。「データを流しながら計算グラフを構築できるアルゴリズム」と考えれば分かりやすいでしょう。

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顔認識AIを作る手順

なお、実際に顔認識AIを作る手順を簡単にまとめると、以下のようになります。

顔認識したい人の名前を複数定義する
スクレイピングによってGoogle画像検索から画像を取得する
顔部分の画像を抽出し、切り抜いていく
必要のない画像を削除する
画像処理を行い、画像の水増しをする
トレーニングデータとテストデータを準備する
OpenCVやPyTorch、Kerasなどの画像認識ライブラリを利用し、モデルの構築、学習、評価を行う

顔認識や顔認証の活用事例

では、実際に顔認識や顔認証は、どのような場所で活用されているのでしょうか。ここからは、顔認識や顔認証、顔検出といった技術の活用事例を紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

「モザイクAI」におけるマスク着用時の顔認証技術

AI・ロボティクスの技術を活用したソリューション提供を行っているSMITH&MOTORSでは、Deep Consultingと共同で、映像内の個人情報を取り除く「モザイクAI」におけるマスク着用時の顔認証技術の開発をしました。この技術により、従来のドライブレコーダーの映像はもちろん、オフィスや商業施設において、個人情報が写り込んだ写真・映像も活用しやすいデータにすることが可能になるといいます。

そもそも「モザイクAI」とは何かというと、写真・映像内の個人情報に関わる情報に対して自動でモザイクをかけることで写真・映像内のプライバシーを保護する機能のことです。ドライブレコーダーの映像を扱う自動車メーカーや保険会社、映像を一般公開するメディアなどを中心に活用されています。

コロナウイルスの影響で、屋外を出歩く人々のマスク着用率が高く、従来のアルゴリズムではマスク着用時の人物の顔認識が難しいという課題がありました。そこで、「モザイクAI」に膨大なマスク着用時の映像データを学習させることで、マスクにより顔の大半が覆われている人物の顔を高精度で認識することに成功したのです。

最先端の技術を活用した独自のライブラリによって、情報量の多い高精度の映像に対しても高速で処理することができます。顔のモザイクでは91％、ドライブレコーダーでは96％の精度を出すことが可能です。また、独自のアルゴリズムにより、高速での映像処理ができます。顔のマスキングは約30fpsまで、ナンバープレートのマスキングは約20fpsまでの映像に対してリアルタイムでのマスキング処理が可能です。

さらに、独自のアルゴリズムが搭載されたマスキング実行用のPC本体の提供や、自社のローカルネットワーク上での実装が可能です。外部に情報が流出するリスクを抑え、個人情報を確実に保護することができるため、利便性もかなり高いといえるでしょう。

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顔認識AIで入退館管理や受付業務を効率化

対人サービス業のデジタルシフトを支援するロボットベンチャーのPLEN Robotics株式会社では、小型の顔認証AI接客ロボット「PLEN Cube」を開発・提供しています。この「PLEN Cube」では、特許出願中の顔を追尾する認証機能に加えて、音声対話やコロナ禍で求められる検温機能が搭載されており、入退館管理や受付業務の自動化に繋げることが可能です。

PLEN Roboticsは、「PLEN Cube」が能動的に顔の中心部を捉える独自技術を有しているため、高い認識率を安定的に維持することができます。そのため、受付などで入場者がカメラの前に顔を近づけるといった工程を省き、効率的に顔情報の取得が可能です。

また、顔認証に加えて、音声対話、カメラ、スピーカー、マイクなどを搭載しながら一辺7.4cmの小型化を実現している点も魅力といえるでしょう。大型工事不要で設置場所にも困らないため、医療施設や学校に加えてホテルや学童施設など幅広いシーンに活用されています。

今後はクレジットカード情報と顔認証決済機能を紐づけた機能拡張も計画されているそうです。さらに小売店や百貨店などと連携して顔情報から取得した性別や年齢などの属性情報を元にした商品のレコメンドサービスや、音声からストレスを検知することで従業員の離職率低下や意欲向上に活用するなどの拡張機能を追加するなど、注目のアップデート内容が盛りだくさんとなっています。

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デイサービスでスタッフの出退勤や検温、声のモチベーション計測を実証実験

横浜市で介護施設を運営しているPRESENCEでは、声だけ5秒でモチベーションを可視化する「Motivel」を開発するリスク計測テクノロジーズ株式会社（RimTech）、AI アシスタント「PLEN Cube」を開発するPLEN Robotics株式会社と業務提携を締結し、スタッフの出退勤や検温、声のモチベーション計測などの実証実験を実施。これらのAIとの連携により、介護現場の非接触・効率化・品質向上が期待されています。

これまでの介護現場では、施設利用者のケアやスタッフの管理など、多くの課題が発生していました。そこで、通所介護施設（デイサービス）を運営するPRESENCEが開発したMotivelを利用し、施設利用者様の状態をきめ細かく把握し、介護サービスの改善に取り組むと共に、スタッフのメンタル管理でもMotivelを活用しています。

こうした中、もっと自然に楽しく、業務の効率化に繋がるモチベーション計測の在り方を検討していたRimTechと、PLEN RoboticsはMotivelをPLEN Cubeに搭載した、「PLEN Cube モチベーション管理版」の開発に合意しました。このPLEN Cube モチベーション管理版は、PRESENCE運営施設での実証実験で顔認証（出退勤チェック）・検温・モチベーション計測のフローを集約し、楽しさと業務効率化の実現可能性を検証します。

新型コロナウイルス感染症が広がる中、新しい生活様式に対応することで、ストレスを感じてしまう人も少なくありません。実際、2020年度の介護保険申請の件数は対前年比で2割増となりました。当該申請の削減に向けて、フレイル（虚弱）予防は優先度の高い社会課題といえるでしょう。

その点、Motivelは言語フリーで簡単にモチベーションを可視化。活動意欲、集中力・注意力が低下する可能性、ヒヤリハットが発生する可能性を計測することも可能です。忙しい人でも簡単にできるように、計測時間はたったの5秒となっています。結果もすぐに分かるため、手間がかかりません。

さらに、計測時点の状態として、バイタリティ、リラクゼーション、プレジャーを示すため、マインドフルネスなどの介入効果を即時に確認することができます。非接触・非侵襲を確保したコロナ禍に対応したアプリケーションです。

また、PLEN Cubeは、インタラクションを重視したコミカルな動きを持つAIアシスタントで、見る人を楽しませられる特徴を備えています。見る人の話しかけたいという意欲をかき立て、それに対して反応する人と機械の間に楽しさのある体験を提供することで、社会とのつながりを失った状態（ソーシャル・フレイル）や心・認知の虚弱（コグニティブ・フレイル）の予防に繋げていくことが期待できるのです。

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感染対策と人事総務のDX推進を同時に実現する「顔認証AIセキュリティ管理ソリューション」

アイリスオーヤマ株式会社では、2021年6月21日（月）より「顔認証AIセキュリティ管理ソリューション」の提供を開始しました。新型コロナウイルス感染症の企業における感染拡大防止対策として、「非接触」での入退室セキュリティと人事・総務業務のDXを同時に実現できるとして、大きな注目を集めています。

この「顔認証AIセキュリティ管理ソリューション」は、「接触」認証で運用していたオフィスの入退室や勤怠管理を顔認証端末による「非接触」認証に切り替えた画像認識AIシステムです。これにより、強固な新型コロナウイルス感染症対策とオフィスのセキュリティ強化や、勤怠管理などを同時に実現します。また、「カードの紛失」や「第三者による不正利用」なども、顔認証により解決することが可能になります。

アイリスオーヤマが提供する顔認証端末は、認証スピード、認証精度で業界最高クラスの0.2秒、99％を実現しています。また、ダブルレンズを採用した3Dモデリング技術により顔写真を使ったなりすましの不正を防止するなど、高いセキュリティにも定評があります。
さらに、マスク着用者のみ入室を許可するマスク着用強制モードも搭載されており、サーマルタイプでは顔認証と温度測定を同時に行えるため、社員の勤怠管理と体調管理が同時に可能です。

新型コロナウイルス感染症問題の長期化に伴い、多くの企業がマスク着用や除菌の徹底、飛沫防止シートの導入など、様々な感染症対策を導入しています。しかし、オフィスの入退室や、社員の勤怠管理をカードによる「接触」認証によって行っている企業も少なくありません。「非接触」認証による対策強化のニーズが高まっている中で、「顔認証AIセキュリティ管理ソリューション」のようなサービスはかなり注目度の高いものと言えるのではないでしょうか。

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顔認証AIを活用したで働き方改革

2020年11月に運行を開始した新規の路線「ユーカリが丘コミュニティバス」では、2021年5月10日（月）より顔認証乗車システム実証実験を開始しました。これいより現金の支払いや定期券の提示などをせずに、顔認証で乗車代金の決済ができるようになります。

約2ヶ月間行われた実証実験では、バスに乗車する際に、顔認証のみで乗車代金の決済ができるようになりました。パナソニック株式会社の顔認証技術の活用と、ジョルダン株式会社による決済・チケット管理のシステム「JorudanStyle3.1」を導入した仕組みです。

コロナ禍における新しい生活様式が求められている中で、顔認証乗車システムによるバスの乗車は、金銭を支払ったりすることなく決済できるようになりました。今後は、衛生的で安全な新たな生活様式に対応した公共交通の提供を目指していくといいます。また、2021年の夏ごろには、同エリア内を走行する新交通システム「山万ユーカリが丘線」の改札においても、事前の切符購入や定期券の読み取りをすることなく顔認証にて決済する実証実験を開始することが計画されています。

ユーカリが丘ではバスと鉄道という異なる公共交通機関が、同一の仕組みによる乗車代金の決済を可能とすることで、「ユーカリが丘版MsaS」の実現を目指しているのです。将来的には、自家用車を運転できない高齢者や子供などが安心して便利に移動できる、新しい都市交通システムの実現を目指していくそうです。

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顔認識AIの未来と問題点

今回は、画像から顔を検出する「AI顔認証・顔認識・顔検出」の仕組みや活用事例をご紹介しました。すでにさまざまな業界で導入され始めており、大きな可能性を秘めた技術であることがお分かりいただけたのではないでしょうか。

しかし、AI顔認証・顔認識・顔検出にはいくつかの問題が存在することも忘れてはなりません。たとえば、人口統計上の違いにより、特定の人種・性別のみが優先的に選択されてしまうといったケースも存在するのです。差別のない平等なアルゴリズムを実現するためには、さらに多くの学習データを蓄積していく必要があるでしょう。

とはいえ、現在もAIの技術は進歩を続けており、AIという存在が欠かせないものであることに変わりはありません。技術の発展に伴い、現状の課題が解消されていく可能性も十分にあるでしょう。今後どのような形でAIが活躍していくのか、ますます目が話せません。

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