顔認証も雲の中（クラウド各社の取組み）後編

先月オーストラリア旅行に行った友人から、空港で導入されている顔認証の情報が入って来ました。

オーストラリアの出入国管理といえば、噂のSmartgateですが、なんと、ヒゲが濃い人は認証に数分かかるそうです！同じ太平洋に位置するとは言え、フライトだけで10時間近くかかります。出国してから半日近い時間です。ヒゲも伸び放題…とまでは行かなくても顔の印象は変わります。海外に行く予定のある方は機内でヒゲを剃るのがオススメです。因みにT字カミソリや電動のシェーバーは持ち込めます。

前回最後にAWSの顔認証を取り上げましたが、商売柄たくさんの画像を扱って来たAmazonが開発したRekognition APIですから、数千もの物体やシーンから学習して来ており、既に毎日何十億枚もの画像を分析しています。画像分析の信頼度はパーセントで表示され、表情や感情も読み取ります。「US East (Northern Virginia)、US West (Oregon)、Europe (Ireland)リージョンで利用可能」という事ですが現在は東京リージョンでも使えます。あるブログでは同一人物の真顔の画像と変顔をした画像を比較していますが92%の確率で同一人物と判定しています。これなら、保護色の木の幹で隠れているフクロウも見つけてくれそうです。

Microsoftと同じように顔認識、二つ以上の画像の比較、顔抽出などが売りですが、画像認識の観点から第三者が比較しているページもあります。Microsoft Computer Vision API、Google Cloud Vision API、IBM Bluemix Alchemy API、AWS Rekognition APIに東京タワーを含む夜景、原宿駅の駅舎、美ら海水族館、赤いテディベアを連れた赤い服の人をそれぞれ認識させて結果を比較します。Descriptionsに反映される項目が概して一番多かったのはAWSですが画像と無関係のものも多いので信頼度はMicrosoftの方が高いと評価されています。結果は一位Microsoft、二位Google、三位がIBMとAWSの対でした。

と、それだけ言うとAWSの画像認識の信頼性が低いかのような印象を与えてしまうかもしれませんが、「無関係」とされるDescriptionの中には画像から発展して連想されるものも多く、一概に間違っているとは言えないと思います。個人的には画像を見て当たり前にわかるものを識別するだけでなく、人間で言えば「想像力」と呼ぶようなポテンシャルを備えているようなのでRekognitionは伸び代が大きいのではないかという印象を受けました。画像認識は学習させるのに膨大な時間がかかりますし、学習によって精度が上がって行きます。因みに、とある語学学習アプリの画像認識を試してみたところ、レモン→卵、マッチ箱→本、バナナ(袋入り)→カミソリ、水筒→フライパン、手→ニンジン！という結果でした。

今回も、最後までお付き合いいただき、ありがとうございます。実はAWSのページを読んで早とちりでびっくりしました。「閲覧者のデモグラフィックデータを収集する」と言う所だけ読んでウェブカメラでこちらが見えているのかと思い、思わずモニターに向かって挨拶しそうになりました。飛んだ勘違いです。オークネット・アイビーエスのAndyは写真一枚で登録できる手軽な顔認証です。専用アプリを無料でインストールしたらお手持ちのカメラやタブレット、携帯に繋ぐだけでカンタンにご利用いただけます。登録された顔情報は瞬時に特徴量データに変換されるため安全です。小中高校生の塾や習い事の教室に設置して、顔認証のかたわら毎回の入退室時の写真を撮り、撮り貯めた画像をフォトアルバムにして贈ると達成感が得られて良いかもしれません。