AIによる顔画像識別技術の
基礎原理と実際


　S200514K

開催日時：2020年5月14日（木） 13:00-17:00

会　　場：オームビル（東京都千代田区神田錦町3‐1）
受 講 料：お1人様受講の場合　43,000円[税別]／1名

　　　　　1口でお申込の場合　56,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）

　　　　澤田 雅之　 氏　

　　　　　　　　澤田雅之技術士事務所 所長

　

■講師紹介■
　　1978年に京都大学大学院工学研究科修士課程を修了し、警察庁入庁。
　　警察情報通信研究センター所長を退職後に技術士資格を取得して、2015年に技術士事務所を開業。
　　警察では、1985年から2013年までの通算10年間にわたって、顔画像識別技術の警察活動への応用研究に従事。
　　1987年からの1年間は科学技術庁派遣長期在外研究員として、
　　英国スコットランドのアバディーン大学にて、顔画像識別における人の目の特性等の研究に従事。
　　警察退職後は、顔画像識別技術の活用に向けたコンサルティングの傍ら、３本の論文を執筆
　　・「顔画像識別における人の目の特性と機械の目の特性」: 警察政策第17巻、2015年
　　・「顔画像識別技術と監視カメラが産み出す機械の目の特性」: 月刊技術士3月号、2016年
　　・「警察情報通信の発注者エンジニアリング - ターゲット発見システムの実現に向けて」:　警察政策第19巻、2017年
　　また、2018年には「同一人物映像に対する顔画像間欠切出し制御機構を用いたターゲット発見システム」の特許を取得。

■講師より■
　　　わが国は、顔画像識別技術と監視カメラ技術の双方で、世界のトップランナーです。
　　最先端の顔画像識別技術は、AI(ディープラーニング)の活用により、「人の目」を
　　遥かに凌駕する驚異的な性能を実現しています。例えば、整形手術や経年変化で
　　別人としか見えない顔でも、瞬時に看破できます。このため、監視カメラとうまく
　　組み合わせれば、顔画像による本人確認や、顔画像によるデータベースの検索・照合を、
　　高精度かつ高速に行う「機械の目」が実現できます。そこで、顔画像識別技術の
　　動作原理(顔画像の検出・特徴抽出・照合の仕組み)と動作特性(検出・特徴抽出
　　・照合の速度、顔画像の緻密さ及び鮮明さ・撮影角度・経年変化・表情やアクセ
　　サリーの有無が識別精度に及ぼす影響)について、また、最先端の高精細デジタル
　　監視カメラが備える高度な機能・性能(誤り訂正機能・3次元ノイズリダクション
　　機能・ワイドダイナミックレンジ機能・最低被写体照度)について、わかりやすく解説します。
　　　次に、顔画像識別技術の応用編として、「被疑者写真検索システム」と「ターゲット
　　発見システム」を取り上げ、実用的なシステムの構築方法について詳しく解説します。
　　このような、顔画像によりデータベースを検索・照合するシステムでは、検索・照合結果を
　　「人の目」で確認することが求められる場合があります。そこで、顔画像識別における
　　「人の目」の特性についても、わかりやすく解説します。

■受講対象者■
　　・人の顔を含む、各種の画像認識・解析業務に従事している方
　　・監視カメラメーカの方および監視カメラ用アプリケーションソフトウェアの開発に従事している方
　　・顔画像識別技術を用いた入退場管理システムについての研究開発に従事している方
　　・病院・介護施設等における利用者見守りカメラについての研究開発に従事している方
　　・コンビニ等の万引き防止システムについての研究開発に従事している方
　　・本セミナーの技術を基に、新たな事業を創出しようと企図している方
　　・中国における顔画像識別技術の活用による多数の指名手配犯の発見と逮捕に関心のある方
　　・警察における顔画像識別技術の活用に関心のある方　など
　　　※民間企業・公的団体の別を問いません。

■受講することで得られる知識/ノウハウは■
　　・顔画像識別の動作原理と動作特性
　　・顔画像の品質と識別精度との関係
　　・監視カメラの機能と性能
　　・顔画像識別技術と監視カメラを組み合わせた「機械の目」の特性
　　・トレードオフの関係にある本人発見率と他人誤認率
　　・顔画像識別技術の性能を活かす監視カメラの選定と設置
　　・他人誤認率を低減し本人発見率を高める方法
　　・顔画像識別における「人の目」の特性と「機械の目」の特性との違い
　　・「機械の目」の効果的な活用方法と将来展望
　

　　　1 顔画像識別の動作原理と動作特性
　　　　1.1 我が国の顔画像識別技術は世界のトップランナー
　　　　1.2 顔画像識別技術の動作原理
　　　　　1.2.1 顔画像の検出
　　　　　1.2.2 顔画像の特徴抽出
　　　　　1.2.3 顔画像の照合
　　　　1.3 顔画像識別技術の性能
　　　　　1.3.1 照合速度は超高速
　　　　　1.3.2 顔画像の品質と識別精度との関係
　　　　　1.3.3 識別精度の劣化要因
　　　　　　1.3.3.1 顔画像の緻密さ
　　　　　　1.3.3.2 顔画像の鮮明さ
　　　　　　1.3.3.3 顔の撮影角度
　　　　　　1.3.3.4 顔の表情
　　　　　　1.3.3.5 顔の経年変化
　　　　　　1.3.3.6 顔の整形手術
　　　　　　1.3.3.7 メガネ等のアクセサリーの有無

　　　2 監視カメラの動作原理と動作特性
　　　　2.1 我が国の監視カメラ技術は世界のトップランナー
　　　　2.2 高精細デジタル監視カメラの機能と性能
　　　　　2.2.1 誤り訂正機能
　　　　　2.2.2 ３次元ノイズリダクション機能
　　　　　2.2.3 ワイドダイナミックレンジ機能
　　　　　2.2.4 最低被写体照度

　　　3 顔画像識別技術と監視カメラを組み合わせた「機械の目」の特性
　　　　3.1 本人発見率と他人誤認率はトレードオフの関係
　　　　3.2 他人誤認率を低減し本人発見率を高める方法
　　　　3.3 顔画像識別技術の性能をフルに引き出すための監視カメラの選定と設置

　　　4 「機械の目」の活用 - 被疑者写真検索システム
　　　　4.1 システムの概要と構成 - オフラインシステム
　　　　4.2 システムに求める要件
　　　　4.3 検索精度は、遺留顔画像の品質次第
　　　　4.4 システムの発見率向上方策
　　　　　4.4.1 最も品質の良い遺留顔画像の選択と切り出し
　　　　　4.4.2 遺留顔画像の鮮明化処理
　　　　　4.4.3 監視カメラの高精細デジタル化
　　　　　4.4.4 デジタル監視カメラの２つのタイプ
　　　　　4.4.5 デジタル監視カメラ選定上の注意点

　　　5 「機械の目」の活用 - ターゲット発見システム
　　　　5.1 システムの概要と構成 - オンラインシステム
　　　　5.2 ターゲットを発見するためのポイント
　　　　5.3 米国立標準技術研究所の「顔認識技術に係るベンダーテスト」
　　　　　5.3.1 ベンダーテストの概要
　　　　　5.3.2 テストに用いたMugshot画像の品質
　　　　　5.3.3 テストに用いたWebカメラ画像の品質
　　　　　5.3.4 Mugshot画像とWebカメラ画像の検索精度の比較
　　　　　5.3.5 ベンダーテストの結果から、高精細デジタル監視カメラの活用が鍵
　　　　5.4 法務省の「日本人出帰国審査における顔認証技術に係る実証実験」
　　　　　5.4.1 実証実験の概要
　　　　　5.4.2 静止中撮影実験
　　　　　5.4.3 歩行中撮影実験
　　　　　5.4.4 実証実験の結果から、監視カメラ側の工夫が鍵
　　　　5.5 効果的なターゲット発見システムの実現方法

　　　6 顔画像識別における「人の目」の特性
　　　　6.1 「機械の目」の特性との違い
　　　　6.2 被疑者写真検索システムの課題
　　　　6.3 ターゲット発見システムの課題
　　　　6.4 「人の目」による顔の異同判断
　　　　　6.4.1 顔全体を立体的に把握
　　　　　6.4.2 見当たり捜査員の特異な能力
　　　　6.5 「人の目」が顔を記憶する特性 - 「再生」
　　　　　6.5.1 「再生」は意識レベルの特性
　　　　　6.5.2 「再生」で犯人の似顔絵を作成
　　　　　6.5.3 犯人の似顔絵と実物との対比
　　　　　6.5.4 顔画像識別技術は似顔絵が苦手
　　　　6.6 「人の目」が顔を記憶する特性 - 「再認」
　　　　　6.6.1 「再認」は無意識レベルの特性
　　　　　6.6.2 「再認」は非常に高精度
　　　　6.7 「機械の目」の特性と「人の目」の特性のベストマッチングが決め手