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Face-Recognition System Prototype for Event Reception

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Yoshihiro Sugi (sugyan)
LINE / VA Development Team

LINE DEVELOPER DAYでは毎年、入場受付に関してもLINEアカウントを活用して様々な試みをしてきました。 今年も何か技術的に面白いことを絡めてやりたい、ということで「コンピュータによる顔認証での本人確認」が提案されました。参加者に事前に顔写真を登録していただき、当日の受付カウンターにてWebカメラで来場者の顔を取得し、事前登録された画像のものと同一人物であるかどうかを機械で判定する、というものです。

とはいえ 我々はそういった顔認識・顔識別などを利用したサービスを運用しているわけでもなく、知見もあまりありません。まずは既存のライブラリを利用し簡単なデモアプリケーションを作ってみました。そこである程度の手応えを捕んでから、NAVERのClova Face Recognition API開発チームに協力を要請し、ブラッシュアップしていきました。

最終的にこのシステムの利用は様々な事情も考慮して断念することになりましたが、その舞台裏でこういった試作が行われていた、というお話を紹介していきたいと思います。

Published in: Technology
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Face-Recognition System Prototype for Event Reception

  1. 1. 入場受付のための顔認証システムを試作してみた 2018.11.21 LINE DEVELOPER DAY
  2. 2. • 京都から来ました • Yoshihiro Sugi (すぎゃーん @sugyan) • Webアプリケーションエンジニア SELF INTRODUCTION
  3. 3. あらすじ
  4. 4. 無茶振り < 今年のDEVDAYの受付、なんか面白いことやりたいんだけど 顔認証とかどう? すぎゃーん、なんかそういうの趣味でやってるよね!
  5. 5. • 「顔認識」とは違う • 事前に顔写真を登録してもらい、 • 当日に登録済みの人物と同一かどうかを判定する 顔認証での入場受付
  6. 6. ともあれ作ってみた
  7. 7. 不採用 先にオチ
  8. 8. • カメラで来場者の顔を検出・抽出する • 事前登録された顔画像との一致度を算出する 顔認証受付システム
  9. 9. • カメラで来場者の顔を検出・抽出する • 事前登録された顔画像との一致度を算出する 使用する技術 → ブラウザ上でカメラを使って撮影・画像処理 → 機械学習モデルを使って計算
  10. 10. 「顔認識」 Face Recognition ● 入力画像が「誰であるか」を分類するタスク ● 出力は分類対象のラベル(人名) ● 大量の教師データを使って学習 ● 入力画像が既知の顔画像と「同一人物か否か」を判定するタスク ● 出力は一致度(類似度) ● 各入力画像の「特徴量」を求めて比較 「顔認識」と「顔認証」 Image これは誰? ◯◯さん Image 同一人物? 違うかも Image 「顔認証」: Face Authentication
  11. 11. 深層学習分類モデルの利用例
  12. 12. 深層学習分類モデルの利用例 この出力を特徴量として使う
  13. 13. face_recognition ● https://pypi.org/project/face_recognition/ 訓練済みモデルを用いて顔画像から特徴量ベクトルを抽出 ● ベクトル間の距離をつかって一致度を算出できる 学習データの偏りの問題があるらしい ● Face Recognition Accuracy Problems お手軽 顔一致度算出
  14. 14. Clova Face RecognitionというAPIを提供している ● https://developers.naver.com/products/clova/face/ きっとアジア人にも強い特徴量抽出が出来ているはず! 相談したら専用APIを新規に用意してくれた NAVER機械学習チームに打診
  15. 15. DEMO
  16. 16. • 最終的には不採用 • 顔認証システムを3日で試作できた • 各方面に協力してもらえて面白かった まとめ
  17. 17. THANK YOU

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