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さまざまな照合方式を駆使した製品化が進む

　顔照合処理の基本的な流れを整理すると、顔画像の入力→顔領域の抽出→顔領域の切り出しと正規化処理→顔特徴の抽出→照合処理、となる。それぞれについて簡単に補足しよう。まず、「顔画像の入力」では照合がしやすいよう正面顔画像を撮影する。「顔領域の抽出」では撮影した画像の中から顔領域を抽出する。画像には複数の人物が写っている場合もあるので、認証対象の顔の検出は重要だ。とくに動画の場合は、東芝の例で説明したように背景も含めた画像の中から人らしい画像、顔らしい画像の追跡が必要なので技術的ハードルは一段と高くなる。

　「顔領域の切り出しと正規化処理」は、顔領域の検出結果に基づいて画像から顔領域の切り出しを行うもの。一般に切り出された画像は顔領域の大きさや傾き、輝度にバラつきがあるので、それを補正するために正規化処理が必要になる。「顔特徴の抽出」は切り出された顔領域から、その顔の特徴を表現するような特徴量を抽出する。一般的には、特徴量には目、鼻などの形状やそれらの相対的位置関係、顔表面の色や濃淡分布などがある。そうやって抽出した特徴量をデータベースに蓄積した顔情報と照合するのが「照合処理」である。

　照合方式（アルゴリズム）には先に紹介した東芝の「相互部分空間法」のほか「ニューラルネットワーク法」「グラフマッチング法」「LFA（Local Feature Analysis）法」「固有顔法（Eigenfaces）」などがあり、それらを駆使した顔認証システムが製品化されている（表）。その中からいくつかを紹介しよう。

　NEC（日本電気）の顔認証システム「Neo Face」は、ニューラルネットワーク法を応用した同社独自の「多重照合顔検出法」を採用している（図4-1）。ニューラルネットワーク法はMIT（米マサチューセッツ工科大学）が提唱した方式で、人間の脳神経の働きを模倣したニューラルネットワーク技術を用いて顔検出、顔器官特徴点検出、認証を行う。具体的には、目、鼻の側面、口、眉、頬など濃淡コントラストのある領域を顔特徴として抽出し、数値化、正規化し、ニューラルネットワークによって学習する。「Neo Face」で採用している多重照合検出法は、目に似た領域の抽出と顔の判定を組み合わせた方式で、顔の判定にニューラルネットワーク法の一種である同社独自の学習アルゴリズムを採用する。これによって、正面を向いていない顔でも高速かつ高精度な検出を可能にした。

　「Neo Face」にはこのほか、「摂動空間法」（図4-2）、「適応的領域混合マッチング法」（図4-3）といった技術も使われている。摂動空間法は、1枚の正面画像（登録画像）を元に予想される数パターンの登録画に加えておくことで、環境条件の変動に対応する。適応的領域混合マッチング法は類似度の高い部分領域に着目して照合を行うもの。見えている部分に注目しているので、サングラスやマスク等で顔の一部が隠れていても照合を可能にする技術だ。NECでは「顔認証は指紋認証に次ぐバイオメトリクス技術」と位置づけ、2次元照合と3次元照合の切り口で、同社中央研究所を中心に十数年にわたって研究開発に取り組んでいる。

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• 進化するバイオメトリクス――（５）顔認証 (2007/12/19)
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