ほとんどの人は、Instagramのフィルターや顔認証に顔認識を使って満足していますが、この比較的新しいテクノロジーは少し不気味な感じがします。顔は指紋のようなもので、顔認証の技術は複雑です。

他の技術**と同様、顔認証にもデメリットがあります。軍や警察、広告業者、偽造品製造業者などが顔認識ソフトを利用する新しい方法を発見するにつれ、こうしたデメリットがますます明らかになってきているのです。

今こそ、顔認証の仕組みを理解することが重要です。また、顔認証の限界と、今後どのように発展していくかを理解することも重要です。

顔認証はとても簡単

顔認証のプロセスを理解した上で、さまざまな顔認証媒体の紹介に移ることが重要です。顔認識ソフトの用途は3つあり、どのように顔を認識・識別しているのか、簡単に説明すると次のようになる。

• 基本的な顔認識：AnimojiやInstagramのフィルターでは、カメラで顔の特徴、特に目、鼻、口を「探す」ことになります。そして、アルゴリズムを使って顔をターゲットにし、どの方向を見ているか、口は開いているかなどを判断します。注目すべきは、これが顔認識ではなく、あくまで顔を探すソフトウェアであるということです。
• Face IDおよび類似プログラム：＊＊にFace ID（または類似プログラム）を設定すると、顔写真を撮影し、顔の特徴間の距離を測定することができます。そして、**のロックを解除するたびに、カメラを通して「見る」ことで、あなたの身元を測定し、確認するのです。
• 見知らぬ人を認識する：セキュリティ、広告、警察などの目的で顔を認識したい場合、アルゴリズムを使ってその顔を広範な顔データベースと比較する。このプロセスはAppleのfaceidとほぼ同じですが、規模ははるかに大きくなります。理論的には、どんなデータベース（IDカード、Facebookのプロフィール）でも使用できますが、明確で事前に識別された写真のデータベースが理想的です。

さて、本題に入りましょう。Instagramのフィルターが使用する「基本的な顔認識」は、非常にシンプルで無害なプロセスであるため、ここでは顔認識、および顔を認識するために使用できるさまざまな技術に全面的に焦点を当てることにします。

顔認識のほとんどは2次元画像に依存している

顔認識ソフトの多くは、二次元の画像だけを頼りにしていることはご想像の通りです。しかし、これは2Dの顔画像が非常に正確だからではなく、利便性のためなのです。カメラの大半は奥行きのない写真を撮っており、顔認識データベースで利用できる公開写真（Facebookのプロフィール写真など）は2次元である。

なぜ、二次元の顔画像は超高精度にならないのか？それは、顔の平面画像には、奥行きなどの識別機能がないためです。フラットな画像で、瞳孔の距離や口幅などの変数をコンピューターが測定することができます。しかし、鼻の長さやおでこの出っ張りは区別がつきません。

また、2D顔画像は可視光線に依存しているため、暗いところでは機能せず、陰影のある光環境では信頼性が低いという欠点があります。

これらの欠点を解決するには、3D顔画像を使用するのが当然ですが、どのようにして可能になるのでしょうか？3Dの顔を見るには、特別な装置が必要なのでしょうか？

赤外線カメラでアイデンティティに深みを

顔認証のアプリケーションには、2次元画像にのみ依存するものもあるが、3次元画像にも依存するものも珍しくはない。実は、皆さんの顔認証の経験には、何らかの3D技術が関わっているかもしれません。

これを実現するのが、ソナーに似たLIDARと呼ばれる技術です。基本的には、iPhoneなどの顔認識デバイスが、無害な赤外線マトリックスを顔に照射します。このマトリックス（レーザーの壁）が顔に反射し、**の赤外線カメラ（またはToFカメラ）で撮影されます。

3Dマジックはどこで起きているのか？赤外線カメラは、赤外線が顔から反射して戻ってくるまでの時間を測定しています**。当然ながら、鼻から反射した光は耳から反射した光よりも移動時間が短く、赤外線カメラはその情報をもとに、顔の独自の深度マップを作成します。3D画像は、基本的な2D画像と併用することで、顔認識ソフトの精度を大幅に向上させることができます。

LIDARイメージングというのは、非常に不思議な概念で、なかなか理解していただけません。もしそれが役に立つなら、あなたの**（あるいは顔認識装置）の赤外線メッシュを、ペグボードのおもちゃに見立ててみてください。ペグボードのおもちゃのように、あなたの顔はIRメッシュにくぼみを残し、あなたの鼻は目よりもかなり深いです。

赤外線画像により夜間でも顔認証が可能

2次元顔認証の欠点は、可視光線に依存することである。平たく言えば、基本的な顔認証は暗闇では機能しないのです。しかし、これは赤外線カメラを使うことで解決できます（そう、トム・クランシーがやっていたように）。

「待てよ、「赤外線画像は赤外線に依存するのでは？"そうなんです。しかし、赤外線カメラは赤外線を放射しているわけではなく、物体が放射する赤外線を検出しているだけなのです。暖かい物体は大量の赤外線を放射し、冷たい物体はごくわずかな赤外線を放射する。高価な赤外線カメラは、表面のわずかな温度差も検出できるため、顔認証に最適な技術です。

赤外線画像で顔を認識する方法はいくつかあります。これらのテクニックはどれも非常に複雑ですが、基本的な共通点があるので、一覧表にしてシンプルに説明します。

• 複数枚撮影が必要：赤外線カメラは被写体の顔を複数枚撮影することができます。それぞれの写真は、異なる赤外線スペクトル（長波、短波、中波）に焦点を合わせています。一般に、長波長のスペクトルは、顔のディテールを最もよく表しています。
• 血管造影の有用性：この赤外線画像は、人の顔の血管の成り立ちを抽出するのにも使われる。不気味ですが、血管造影は顔の固有指紋と同じように利用できるのです。また、顔の**間の距離（一般的な赤外線カメラでは画質が悪い場合）や、あざや傷跡の識別にも使用できます。
• 物体の識別：複数の赤外線画像から合成画像（またはデータセット）を作成します。この合成画像と顔データベースを比較することで、被写体を特定することができる。

もちろん、熱顔認証は通常、軍で使われているもので、ホールズや次の＊＊で使うようなものではありません。また、赤外線画像は日中（または一般に明るい環境）ではうまく機能しないため、軍事以外の用途ではあまり期待できません。

顔認証の限界

顔認証の欠点については、これまで多くの時間を割いて議論してきました。赤外線やサーモグラフィで見てきたように、これらの制限を克服することは可能です。しかし、多くの問題が未解決のまま残っています。

• 障害物：サングラスなどのアクセサリーは、顔認識ソフトの障害になることがあります。
• ポーズ：顔認識は、正面からのニュートラルな画像に最も適しています。赤外線を使った認識ソフトでも、首の傾きや回転で顔認識が難しくなることがあります。また、笑顔や頬を膨らませるなどのポーズをとると、コンピューターが測定する顔の形が変わってしまいます。
• 光：顔認証は、可視光線、赤外線を問わず、すべて光に依存している。そのため、照明の状態が悪いと、顔認証の精度が落ちることがあります。現在、ソナーを使った顔認識技術の開発が進んでいるため、この状況は変わるかもしれません。
• データベース：優れたデータベースがなければ、顔認証は機能しない。同じように、過去に正しく認識されなかった顔を認識することは不可能である。
• データ処理：データベースのサイズや形式によっては、コンピューターが顔を正しく認識するのに時間がかかる場合があります。警察などの場合、データ処理に制限があるため、日常的なアプリケーションでの顔認証の利用が制限されることがあります（これは良いことでもあります）。

今のところ、これらの制約を克服するためには、他の本人確認方法と顔認証の併用が最適とされています。顔を認識できない場合は、パスワードや指紋を要求されます。中国**では、IDカードや追跡技術を使って、顔認識ネットワークに存在する誤差を少なくしています。

将来、科学者たちは、これらの問題を解決する方法を必ず見つけ出すでしょう。ソナー技術とLIDARを組み合わせて、どんな環境でも3Dの顔地図を作ることができますし、顔データの処理（見知らぬ人の識別）を驚くほど短時間で行う方法も見つかっています。いずれにせよ、この技術は悪用される可能性が高いので、今後も注目していきたいですね。

出典：リエカ大学、電子フロンティア財団