「顔認証技術」は、どの程度登録済人物と一致した場合同一人物と判定されるのでしょうか。

Question

質問

素朴な疑問なのですが、現在使われている生体認証の１つである「顔認証技術」は、どの程度登録済人物と一致した場合同一人物と判定されるのでしょうか。

疑問に思ったきっかけは、GalaxyS10+というスマートフォンを利用していて、登録時は顔全面真顔で登録したにもかかわらず、表情が違っていたり、口元までマフラーがかかっていても画面ロックが解除されたためです。

２Dでの認識、iPhone等での赤外線を用いた３D認識などありますが、それぞれどのくらいの適合率(？)で同一人物と判断されるのでしょうか。（「正しく判定できる割合」ではなく「同一人物として判定するのに必要な合致率」のような意味合いです。）
また、どのような検索をかければこのような情報を知ることができるのでしょうか。（公式が発表している正確な情報は明かされていないと思うので、一般的なものを知りたいです。）

自分なりに調べてみましたが、認識率についての記事が多く見つけることができませんでした。
こちらのサイトには専門の方が多いと聞き質問させていただきました。
お力を貸していただけると幸いです。よろしくお願いいたします。

Answer 1

どの程度登録済人物と一致した場合同一人物と判定されるのでしょうか。

どの程度似てるなら同一人物とみなすかは顔認証に使用しているアルゴリズムが定義する顔の類似度によって異なりますので、一概に言えません。
なので、「顔認証の認識精度はどの程度なのか」という問いのほうが適切と思います。

登録時は顔全面真顔で登録したにもかかわらず、表情が違っていたり、口元までマフラーがかかっていても画面ロックが解除されたためです。

最近の顔認証なら、顔の一部が隠れていたり、登録したときと向きが多少違っていても認識できます。

また、どのような検索をかければこのような情報を知ることができるのでしょうか。（公式が発表している正確な情報は明かされていないと思うので、一般的なものを知りたいです。）

iPhone の Face ID の誤認識率は100万分の1 (つまり、認識精度は 0.999999%) だそうです。一卵性双生児はDNAが全く同一なので、FaceID でも識別できないそうですが、兄弟、親子など似ていても識別できます。

iPhone Xの顔認証について、セキュリティ専門家に聞いてみた

AppleはFace IDについて、これまでのiPhoneに搭載されていたTouch IDよりも安全性が高いと主張している（シラーによれば、Touch IDはこれまで、『消費者向けデバイスの生体認証セキュリティシステムにおけるゴールドスタンダード』になっていたものだ）。また、悪意のある人間がFace IDシステムを騙してセキュリティを突破する確率は100万分の1だという

Face ID に使ってるカメラは赤外線で深度がとれる Depth カメラなので、顔を3次元の情報として認識しているので、ここまで高精度なのだと思います。画像の情報からだけではここまでの精度は無理でしょう。

ちょい怖い？ iPhone Xの｢Face ID｣RAWデータはこうなるらしい | ギズモード・ジャパン

また、どのような検索をかければこのような情報を知ることができるのでしょうか。

どの程度似ていれば同一人物と判定するかの閾値は顔認証を作成する人が決めることです。
閾値を厳しくすれば、誤認識の割合は減りますが、その分本人であっても認識されない割合が増えます。
逆に閾値を緩くすれば、誤認識の割合は増えますが、本人なのに認識されないといった割合は減ります。
セキュリティを厳しくしたいなら、閾値を高く設定するべきでしょう。

Comments

[templed_heart]

tiitoi様回答ありがとうございます。
私の知識が足りず分かりにくい質問になってしまい申し訳ありません。
参考サイトまで教えていただきありがとうございます。

回答でいただきました「どの程度似てるなら同一人物とみなすかは顔認証に使用しているアルゴリズムが定義する顔の類似度によって異なりますので、一概に言えません。」「どの程度似ていれば同一人物と判定するかの閾値は顔認証を作成する人が決めることです。」の部分が知りたい箇所なので、一例を教えていただけませんでしょうか。可能であれば監視カメラから人を特定するようなものではなく、スマートフォンの画面ロック解除などで使われるものだととてもありがたいです。
(これも見当違いの質問でしたら申し訳ありません。)
知りたいことは各システムの「閾値」のような気がします。

ソフトによる誤検知多し！ 現状の顔認証技術に満足してはいけない　
https://www.gizmodo.jp/2018/08/face-recognition-not-accurate-enough-for-policing.html
より、
「これに対しAmazonは、しきい値が95％以上なら警察が利用しても良いと推奨しています。それなら議員が容疑者リストと合致しないだろうとのこと。」

この「95%」の部分です。

[tiitoi]

その記事の「しきい値」の部分は「正答率」の間違いだと思います。
「正答率が95%」以上ならと読み替えると意味が通ります。

顔認証のアルゴリズムは、顔の類似度をなんらかの数値で出します。
簡単なたとえとして、類似度が1～10 (大きいほど似ている) としましょう。
その際に、「9以上なら同一人物と判定する」「9未満なら違う人物と判定する」とした場合、この9というのが閾値になります。
閾値によって、「同じ人物なのに、認証できない」「異なる人物なのに認証できてしまう」と正答率が変わります。閾値は正答率に影響するパラメータの1つにすぎなので、質問者さんが顔認証のソフトウェアを導入するといった場合に気にする項目は、「正答率」になると思います。

その求められる正答率の例として、そのコメントのリンク先には「95%以上なら犯罪捜査の道具として使える」とありますし、iPhone の例だと「99.99999%」となっています。

[kariaka2020]

すみません。間違えました。

[templed_heart]

回答ありがとうございます。
「しきい値」ではなく「正答率」の可能性があるのですね…。

いただいた単語をキーワードに論文等をいくつか読みましたが、たしかに閾値は一概には言えないという結論に至りました。
今回は正答率ではなく同一人物と判定する為に必要な値(割合)が知りたかったのですが、どうやら判定方法自体が自分のイメージしているものとは違う気がしたのでもう少し調べてみることにします。

(「正答率」…判定時に正しい人物を示せた割合
→10人判定し、8人が正しく認識された。
「正答率」…取得したデータを分割してその部分ひとつひとつの正誤を確認し正解だった割合
→取得したデータと登録されているデータの95%以上が合致すれば同一人物とする。(？)

この後者であれば自分の知りたい「正答率」です。すみません。)
https://aws.amazon.com/jp/rekognition/the-facts-on-facial-recognition-with-artificial-intelligence/

この度は丁寧な回答ありがとうございました。

[tiitoi]

後者の95%以上ならという95は閾値になりますが、閾値は目標としたい正答率によって決めることです。
また、顔の特徴を数値ベクトルで表し、類似度は距離関数の値で定義される場合もあるので、類似度がパーセントで定義されない場合のほうが多いと思います。
同一人物かどうかを判定するのに使用するパラメータを知りたいということであれば、顔認識に用いる手法によって異なるので、論文をいろいろ見てみてください