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顔認識技術 サーベイまとめ
- 1. 吉田 慎太郎 顔認証・顔識別周りのサーベイ EAGLYS株式会社 AI 勉強会 (2021/02/12 Fri)
- 2. 今日の扱う内容 • DeepFakeの問題 • 2014以降の注目論文 DeepFace, FaceNet, ArcFace • 未解決の課題 • 実装
- 3. DeepFake • DeepFakeを用いた世界初の詐欺 イギリスのエネルギー会社が 親会社のボスからの電話で約2400万円をハンガリーの会社に振り込む https://www.forbes.com/sites/jessedamiani/2019/09/03/a-voice-deepfake- was-used-to-scam-a-ceo-out-of-243000/?sh=3984a3802241 • Joe Roganの声をDeep Fakeで作成 (カナダの DessaというAI会社) https://www.youtube.com/watch?v=DWK_iYBl8cA
- 4. 顔認証と顔識別の違い • Face Identi fi cation 顔識別 1 対 多の類似度判定 Ex) Google PhotoやFacebookの画像内の人を特定・推薦 • Face Veri fi cation 顔認証 1 対 1の類似度判定 Ex) iPhone 8以降に導入された顔認証技術
- 5. 顔認証とデータセット • Face Identi fi cation 顔識別 1 対 多の類似度判定 Ex) Google PhotoやFacebookの画像内の人を特定・推薦 • Face Veri fi cation 顔認証 1 対 1の類似度判定 Ex) iPhone 8以降に導入された顔認証技術
- 6. 顔認証技術の進化
- 8. モデルとLossの進化
- 9. DeepFace(2014) • DNN ベースの初めての顔認証モデル 1.2億個のパラメータ • 2D Aligned 画像だけでなく、 3D Aligned 画像も使用
- 10. DeepFace(2014) • 学習の際には、分類問題(Cross Entropy Loss, 4030 Class, SFC Dataset) • 評価の際には、LFWデータセットの全てのPairにSVMで2クラス分類 (Face Veri fi cationのため)
- 11. DeepFace(2014) • 特徴量ベースと比べて1%の性能向上 • 評価するデータが不均衡データのため、ROC曲線でも評価
- 12. FaceNet (2015) • 直接、顔識別用のユークリッド空間に特徴量を割り当て • Triplet Lossを使用 • 実際には、Hardest Positiveではなく、全ペアの組み合わせを用いている Better Convergence
- 13. FaceNet (2015) • 1つ目の結果 : ベースラインの比較 • 2つ目の結果 : LFWデータセットでSOTA
- 14. FaceNet (2015) • 推論の流れ FaceNet L2Norm 160x160 画像A 512D Feature FaceNet 160x160 画像B 512D Feature 1.3
- 16. ArcFace (2015) • Softmax 関数 + Cross Entropyは 同じ画像間の距離を小さく、 異なる画像間の距離を大きくする ように設計されていない
- 18. 現状よく使われるデータセット • LFW 6000人で1万枚 • VGGFace2 Celebの写真 Crop Bounding Box付き 公開されていたが、削除 VGG Faceのみ使用可能 • MS-Celeb-1M 69万の人間 500万枚 一般の人も写っており現在非公開
- 19. 現状のデータセットの問題点 1 • (1) Cross-Pose Face Recogntion 正面を向いた画像が少ない • (2) Cross-Age Face Recognition 経年変化 年齢を考慮したデータセットが作成 • (3) Makeup Face Recognition メークをすると判定が難しい • (4) NIR-VIC Face Recognition 暗いシーンでのFRの問題
- 20. 現状のデータセットの問題点 2 • (5) Low-Resolution Face Recognition 画質が低いと難しい • (6) Photo-Sketch Face Recognition • (7) Low-Shot Face Recognition 実用上、少ないデータで顔識別をする必要がある • (8) Set/Template Based Face Recognition 画像と動画の集合を扱う • (9) Video Face Recognition 動画での応用は難しい
- 21. 現状のデータセットの問題点 3 • (10) 3D Face Recognition • (11) Partial Face Recognition 顔の一部のみ与えられている時 • (12) Face Anti-Spoo fi ng 多種多様なAttackに対応しないといけない • (13) Face Recognition for Mobile Device モバイルでFRできるかどうか