顔認証カメラの精度を検証してみた

皆さんこんにちは、ミスターです。

先日、大佐のブログでご紹介させて頂いた

グラスセゾンに設置された「顔認証カメラ」ですが

→設置の様子はコチラ

設置から半月ほど経ちましたので簡単に個人的レビューとお遊び検証をしてみましたのでご紹介したいと思います！

認識精度について

まず一番気になる認識精度についてですが

自分が思ってたよりも相当高い精度で人物を見分けているようです。

本来は、様々な角度からの複数の写真を登録することで個人特定の精度を上げていくといった仕様なんですが

お試しで初期設定としてわずか1枚～2枚程度登録しただけで、かなりの精度で個人を特定していることが履歴から確認できました。

ただ、中には非常に似ている人を誤検知してしまったり、登録した写真のクオリティが低かった場合にその写真を基にして照合した結果、誤検知をしてしまうといった状況もありましたので登録する写真はできるだけクオリティの高いものを選ぶ事と、類似している人物についてはそれぞれを別人として登録する事で誤検知を防ぐといった設定面でのメンテナンスが必要になる事もわかりました。

操作性について

監視・管理インターフェースは至ってシンプルで操作・メンテナンスはほぼほぼ感覚的にできてしまうくらいユーザビリティは高いと感じました、また管理者が覚えないといけない事も少なく導入のハードルを下げる要素として大きいなと感じました。

まとめ

実運用するにあたって、例えば今回の導入ケースのような場合、多少誤検知があったとしても検知漏れが１００％ないようなチューニングにし、また入退室制御として使用する場合は、誤検知が１００％ないようなチューニングにするといった形でケースに応じたチューニングを行っていく事で、最適なツールとして活躍してくれると思います！

おまけの検証

半分以上お遊びになってしまっていますが

管理本部システムチームの小杉氏でちょっとした検証をしてみました。

比較対象は、そっくりすぎて見分けがつかないと巷で噂の「ブラマヨの小杉」！

もはや本名すら小杉だと思われているようですがこの監視カメラなら必ず別人だと見破ってくれるはず！

ついでといってはなんですが、少しでも難易度を上げる為に彦摩呂も追加してみました。

出典:HabitsNice

はたして結果は・・・・・

上記2枚の写真から似ている度を100点満点でスコア化する画面で、93点以上で抽出してみるとなんと見事小杉氏のみが抽出されました！

すごいと思ったのが本人特定のちょい手前のスコアで別人と認識されつつも非常に似ていると認識されている所で、限りなく人間の判断に近い結果になったところでしょうか！

非常に満足な結果に終わったので、また暇があれば他の人で検証してみたいと思います！