顔認識: 仕組み、アプリケーション、ビジネス アイデアなど

顔認識技術には多くのアプリケーションとビジネス チャンスがありますが、具体的にはどのようなものでしょうか。 ここで詳しく見てみましょう。

顔認識技術 (FRT) は、写真やビデオ ファイルから人間の顔を識別するために利用できるシステムです。

ソフトウェアは、提供された画像のデータベースに対して顔を照合します。ある意味では、通常は人間が必要とする作業を行います。 ただし、顔認識技術は、人間を使用するよりもはるかに高速です。

顔認識ソリューションは、ID 検証からロボット、家庭、商業、政府での使用まで、さまざまなアプリケーションに実装されています。 さらに、トレンドは拡大し続けています。

この ブログ post discusses the evolving facial recognition technology and industry, including its various applications and potential business ideas for entrepreneurs.

短い歴史

顔認識技術と関連ソフトウェアの開発は 1960 年代に始まりました。 しかし、これらの以前のバージョンでは、顔の座標を定義するために人間の入力が必要でしたが、最新のシステムは写真やライブ ビデオ ストリームから自律的に顔を選択できます。

There are many techniques for face recognition systems and they range from the traditional methods of extracting facial landmarks to measuring the distance between the eyes, the nose’s size, ears, and so on. Then, there are AI neural networks, which are used on the most modern platforms to achieve impressive results with up to 97% detection accuracy.

顔認識技術は急速に進歩しています。 たとえば、69 年から 2017 年の間に 2019 か国が AI 顔認識を採用し、警察の 70% が何らかの形でアクセスできるようになり、5 年の市場評価額は 2021 億ドルになりました。

顔認識の仕組み

There are so many different applications of facial recognition technology, and this means different approaches as well. One of the most common uses of FRT however, is identifying people from a picture or セキュリティ カメラ。

このような状況で顔認識技術を使用するには、次の 3 つの基本的な手順があります。

  1. 被写体の顔を捉える – この手順には、セキュリティ カメラまたは Web サイトの登録フォームからの画像のキャプチャが含まれる場合があります。 ここでの事実は、あなたがより多くの情報を必要とする人物のイメージを持っているということです.
  2. フェイスプリントの生成 – 顔認識システムは、被験者の顔の最大 80 の節点を分析し、そこからフェイスプリントと呼ばれる固有のデータセットを生成する必要があります。
  3. 検索とマッチング – 最後に、システムは顔写真のデータベースを検索して最も近い一致を見つけます。設定に応じて、一致するものが XNUMX つだけまたはいくつかある可能性があります。

上記の 3 ステップのアプローチが FRT ユーザーに焦点を当てていることは注目に値します。 これは、これを簡単にするために、開発者がさらに多くの作業を行ったことを意味します。

たとえば、開発者は、求める顔認識アプリケーションの種類に応じて、最初にアルゴリズムを開発する必要がありました。 次に、データベースを開発し、最初の写真を事前に入力する必要がありました。

最後に、システムが AI ニューラル ネットワーク アプローチを採用している場合、開発者は AI モデルを作成して最初にトレーニングする必要もあります。

以下は、顔認識技術に関連するさまざまなアプローチ、アルゴリズム、および方法のリストです。

  1. 従来の方法 – 顔の特徴を使用した人物の識別。
  2. 3D認識 – センサーを使用して人間の顔の形状をキャプチャします。
  3. フィッシャーの顔 – 抽出された特徴の結果を照合することによって顔を認識する顔認識方法。
  4. 固有顔 – 特徴を抽出し、線形結合で表現する顔認識手法。
  5. サーマルカメラ – これらは、血管など、標準のカメラでは見えない特徴を検出できます。
  6. 深層学習 – ニューラル ネットワーク技術を応用して、人間の顔を独自に検出できるアルゴリズムを作成します。
  7. 顔の感情認識 – 人間の顔を分析して、幸せ、笑顔、怒りなど、所有者の感情状態に関する情報を抽出します。
  8. 顔検出 – 写真またはビデオで人間の顔を識別するプロセス。
  9. 顔の追跡 – 標準カメラからの写真またはビデオ内の XNUMX つまたは複数の顔を検出して追跡する機能。

顔認識技術の応用

ソフトウェア アプリケーションを使用してすばやく簡単に顔を認識する機能は、多くの問題の解決に活用できるため、多くの可能性をもたらします。 以下は、その主なアプリケーションの一部です。

  • バイオメトリックセキュリティ – FRT は指紋や目のスキャンよりも正確ではありませんが、コンピューターとの密接なやり取りを必ずしも必要としないため、はるかに便利です。
  • 盲人を助けるために – FRT は、視覚障害者や目の不自由な人が周囲の人を認識したり、微笑んだり眉をひそめたりしているときなどを知るのに役立ちます。
  • 画像検索検索エンジン have been offering this service for some time now.
  • スマートホームズ – AI システムは、家族の出入りや家の中の移動を監視して、音楽の好み、照明、室温などのデバイスの設定や好みを更新できます。
  • ヘルスケア – 一部のまれな遺伝病は、顔認識アルゴリズムを使用して診断できます。 これらのシステムは、鼻、眉、または頬の特定の特徴をスクリーニングします。
  • 盗難防止 – 顔認識を使用して、店舗内の既知の万引き犯を特定し、担当のセキュリティ担当者に警告できます。 中国では、トイレットペーパーの無駄を減らすために、同じ人に2分間の間隔を置いてXNUMXフィートのトイレットペーパーをXNUMX回だけ放出することも実施されています.
  • パーソナライズされた広告 – コンピュータを利用した広告サーバーが視聴者の顔を見て記録と照合できる場合、高度にパーソナライズされた広告をその人に配信できます。
  • 学生を監視する – AI はさまざまな方法で学生の監視に適用できます。 たとえば、学生は授業に出て、FRT アプリがインストールされたタブレットの前に立って出席登録を行う必要があります。 教師は、Web カメラを介して FRT と AI を使用して、ビデオ講義中の生徒の注意を追跡することもできます。 これにより、よりパーソナライズされたコースやクイズの深い洞察と機会がさらに提供されます。
  • 公共監視 – 世界中の多くの都市では、あらゆる場所、通り、公共スペースにすでに数千台のカメラが設置されています。 それらを顔認識システムに接続するだけで、プラットフォームは犯罪者やその他の危険人物を自動的に追跡できます。
  • 行方不明のペットと子供 – 犯罪者や危険人物以外にも、FRT は当局が行方不明者を特定し、ライブ ビデオ監視を通じてその場所を知るのに役立ちます。
  • 銀行ATM – ほとんどの現金自動預け払い機には、顧客の写真を撮影し、ファイルに記録されているものと確認して詐欺を防止し、セキュリティを強化するビデオ カメラが既に組み込まれています。
  • セルフペイメントシステム – 顔認識を使用した多くの独創的な決済ソリューションが進化しています。 顔をスキャンするだけで注文完了です。
  • 移民 – 世界中の空港や税関のチェックポイントでも、顔認識を採用して業務を合理化しています。
  • 出席追跡 – のようなアプリ チャーチックス 牧師が直接またはビデオを通じて、メンバーの出席を特定および追跡するのに役立ちます。

プライバシーの問題とセキュリティ ハッキング

すべてのテクノロジーと同様に、顔認識テクノロジーにも頭痛の種があることは明らかです。 主な問題は次のとおりです。

  • データ所有権 – 政府や営利団体は顔の写真やビデオを収集していますが、「それらの顔データを誰が所有しているか」という大きな問題は残っていますか? 企業は男の顔を所有する権利を持っていますか?
  • 間違ったアイデンティティ – FRT は 100% 効率的ではないため、常に間違った ID の問題が発生します。 しかし、問題は、当局がこれらの誤った身元の問題をどのように処理するかということです。 例えば、 顔認識エラーの 35% 白人男性ではわずか1%であるのに対し、有色人種の女性で発生します。
  • プライバシー権 – ほとんどのビデオおよびオンライン監視は、個人の同意なしに行われるため、多くの法域で政府の政策およびプライバシー権に関する深刻な議論が生じています。
  • ハックス – Facial recognition technology is not immune to hacks. Image manipulation software and ディープフェイク apps make it easy to bypass facial recognition applications, and this raises many questions.

人気の顔認識アプリ

顔認識技術をさまざまなレベルで採用している便利なスマートフォン アプリがたくさんあります。 ここにあるいくつかの:

  • Snapchat – 人間の顔を検出し、いわゆるフィルターでオーバーレイします。
  • Facebook – アップロードされた写真の人物を自動的に認識します。
  • Face ID/Unlock – スマートフォンのロックを解除するための FRT。 iPhone では Face ID、Android では Face Unlock と呼ばれます。
  • ネスター – 学生の注意を監視するオンライン学習システム。
  • セルフィーペイ – セルフィーを撮るだけで支払いができます。
  • Faceapp – Android または iPhone で顔を操作します。
  • フェイス 2 ジーン – 遺伝子マッチングのための医療ツール。
  • ルクサンド – Android および iOS 開発者向けの顔認識プラットフォーム。
  • 顔DNAテスト – DNA 顔照合。
  • レイラー – モバイル出席およびシフト管理アプリ。
  • フェイスファースト – 病院、カジノ、小売店、空港などの顔認識セキュリティ システム。
  • モジポップ – あなたの顔を使ったアニメのステッカーとアバター。

トップ顔認識技術ベンダー

顔認識技術ベンダーは、FRT 関連のサービスとソフトウェアを開発者または商用ユーザーに提供する企業です。 これらは実績のある製品を持つ成熟した企業であり、人気のある企業は次のとおりです。

トップの顔認識スタートアップ

There are understandably tons of facial recognition technology スタートアップ with one aim or the other. Many fail and new ones come on board each year, but the industry keeps growing.

ここにいくつかの興味深いものがあります:

まとめ

この顔認識の投稿はこれで終わりです。ご覧のとおり、この業界は活気があり、拡大しており、将来への約束に満ちています。

また、開発者プラットフォームからビジネス ツールやサービスまで、さまざまなオファーがあり、あなたも競争に勝つために利用できることを確認しました。

ンナムディ・オケケ

ンナムディ・オケケ

Nnamdi Okekeは、さまざまな本を読むのが大好きなコンピューター愛好家です。 彼はWindows/MacよりもLinuxを好み、使用しています。
当初からのUbuntu。 ツイッターで彼を捕まえることができます ボンゴトラックス

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