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「このシステムは、遠隔授業を受講する学生を事前に顔写真を撮影してデータベースに登録しておき(撮影はプログラミング言語「java」対応のNTTドコモのカメラ付携帯電話を使用)、受講時にはカメラ付き携帯電話を使って認証サイトにアクセスします。そして、撮影した顔写真はデータベースで照合され、認証されるという仕組みです」(小舘研究室・渡邉恵理子(博士課程後期3年生))。
顔の認識作業は、「携帯電話」、顔認識装置の「小型光並列相関器」、認証の前後処理をする「サーバ」で構成され、次の手順で行われる。
「携帯電話」(画像入力:携帯電話で顔画像撮影)→撮影画像・ID送信→「顔画像個人認証サーバ」(前処理:正規化→切り出し→エッジ抽出→2値化)→「小型光並列器」(相関演算→相関信号取得)→後処理→「顔画像個人認証サーバ」(認証結果・ワンタイムパスワード返信)→「携帯電話」。
現在、企業で市販化されている顔の認識装置もあるが、照明条件で認知できないなど、とても完全とはいえないと言う。しかし、このシステムは、直径約2ミリのレンズとレーザーによって画像を光学処理するため、照明条件にも左右されず、肌の色や表情、髪形や化粧による変化や多少痩せたり太ったりしても認証に不都合は生じないという。しかも、1,000人分の顔写真から本人の画像を探し出す処理速度は約1.4秒という速さだ。
小舘研究室では、このシステムの応用として心臓手術で有名な榊原記念病院との共同研究も進めているという。
「この病院には、言葉が話せず、しかも術後で動けない新生児・乳児が多くいます。それらの患者の取り違えや医療ミスを防ぐためにもこの顔認証システムを実際に活用しているのです」(小舘教授)。
認証レベルの精度はきわめて高く、これまで識別の困難とされてきた、人種混合や双子(一卵性)も識別可能だという。
もし、この顔認証が一般化すれば、セキュリティをはじめ、ID(身分証明)への応用も実現するだろう。たとえば、暗証番号の変わりに顔を近づけるだけで現金の引き落としもできるなど、デジタル認識による「顔パス」が実現する時代がすぐそこまで来ている。
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