* ディープラーニングで飛躍的に進化した顔画像識別技術 * 

 2021年7月27日に開催された日本技術士会神奈川県支部の第10回年次大会・特別講演会において、私は、『ディープラーニングで飛躍的に進化した顔画像識別技術』と題する講演の講師を務めました。この講演会では、約100名の方々(会場参加は約30名で、Zoomによるオンライン参加は約70名)に、ご聴講頂きました。

 

【講演の要旨】

 今世紀初頭に実用化が始まった顔画像識別技術は、近年ではCNN(畳み込みニューラルネットワーク)のディープラーニングの活用により、「人の目」を遙かに超えたびっくりするような性能が実現しています。例えば、整形手術や長期経年変化が影響して、あるいは、顔の表情や撮影角度の大きな違いなどが影響して、「人の目」には同一人物には見えないような顔画像であっても、顔画像識別技術を用いれば同一人物であることを瞬時に看破できます。

 顔画像には6つもの変動要因(緻密さ、鮮明さ、撮影角度、表情、経年変化、メガネやマスクの有無)があるので、人の手による識別アルゴリズムの明示的な設計が難しい対象でした。このような対象こそ、ディープラーニングを用いて、ニューラルネットワークの中に識別アルゴリズムを暗示的に生成する方法が、大きな効果を発揮できるところなのです。

 そこで、本講演では、CNNのディープラーニングによる顔識別の仕組みや動作、最先端の識別性能などを、多数の顔画像を例示してわかりやすく説明したいと思います。

 

講演資料は、下記のクリックでご覧頂けます。