Azure Face サービスとは

警告

2020 年 6 月 11 日に、Microsoft は、人権に基づく厳格な法令が制定されない限り、米国内の警察に顔認識テクノロジを販売しないことを発表しました。 このため、顧客は、米国内の警察である場合、または警察による顔認識機能および Azure サービスに含まれる機能 (Face や Video Indexer など) の使用を許可する場合、これらの機能を使用できません。 新しい Face リソースを作成する際には、Azure portal で、サービスを米国の警察で、もしくは警察のために使用しないこと、および責任ある AI のドキュメントを確認し、それに従ってこのサービスを使用することに同意する必要があります。

Azure Face サービスは、画像に含まれている人の顔の検出、認識、分析する AI アルゴリズムを提供します。 顔認識ソフトウェアは、本人確認、タッチレス アクセス制御、プライバシーのための顔ぼかしなど、さまざまなシナリオで重要です。

このドキュメントには、次のような記事が記載されています。

  • クイックスタートは、サービスの呼び出しと結果の取得を短時間で行えるようにする、ステップバイステップの手順です。
  • 攻略ガイドには、より具体的またはカスタマイズした方法でサービスを使用するための手順が記載されています。
  • 概念の記事では、サービスの機能と特長について詳しく説明します。
  • チュートリアルはより長文のガイドであり、より広範なビジネス ソリューションの 1 コンポーネントとしてこのサービスを使用する方法を示すものです。

ユース ケースの例

本人確認: パスポート、運転免許証、その他の証明書の登録画像などの政府発行の ID カードに照らして、ある人の ID を確認します。 この確認を使用して、デジタルまたは物理的なサービスへのアクセスを許可したり、アカウントを回復したりすることができます。 特定のアクセス シナリオには、新しいアカウントの開設、従業員の確認、オンライン評価の管理が含まれます。 本人確認は、ある人がオンボードされるときに 1 回実行し、その人がデジタルまたは物理的なサービスにアクセスするたびに繰り返し実行することができます。

タッチレス アクセス制御: カードやチケットのような昨今の方法と比較した場合、オプトインの顔識別を使用すると、カードの共有、損失、盗難による衛生上ならびにセキュリティ上のリスクを軽減しながら、アクセス制御エクスペリエンスを向上できます。 顔認識は、空港、スタジアム、テーマパーク、建物へのチェックイン時や、オフィス、病院、ジム、クラブ、学校の受付キオスクで、人間のチェックイン プロセスに役立ちます。

顔編集: プライバシーを保護するため、ビデオに記録された人の顔を編集またはぼかします。

顔検出と分析

顔検出は、他のすべてのシナリオの最初の手順として必要です。 Detect API では、画像に含まれている人の顔を検出し、その位置の四角形の座標を返します。 また、保存されている顔データを表す一意の ID も返されます。 これは、後の操作で顔を識別または検証するために使用されます。

顔検出では、オプションとして、頭部姿勢、年齢、感情、ひげ、眼鏡などの顔関連の属性を抽出できます。 これらの属性はおおよその予測であって、実際の分類ではありません。 一部の属性は、ユーザーが自身を Face サービスに追加するときに、アプリケーションが高品質の顔データを取得するために役立ちます。 たとえば、ユーザーがサングラスをかけている場合、アプリケーションで、サングラスを外すようにユーザーに伝えることができます。

Note

顔検出機能は Computer Vision サービスでもご利用いただけます。 ただし、その他の Face 操作 (Identify、Verify、Find Similar、または Face グループ化など) を実行したい場合は、代わりにこのサービスをご利用いただく必要があります。

顔検出と分析の詳細については、顔検出の概念に関する記事を参照してください。 また、Detect API リファレンス ドキュメントも参照してください。

本人確認

最新技術を使用する企業やアプリでは、顔識別と顔検証の操作を使用して、ユーザーの身元を確認できます。

識別

顔識別では、画像内の 1 つの顔を、安全なリポジトリ内の一連の顔と "一対多" で照合できます。 一致候補は、顔データがクエリの顔とどれだけ一致しているかに基づいて返されます。 このシナリオは、特定のユーザー グループに建物や空港へのアクセス権を付与したり、デバイスのユーザーを検証したりするために使用されます。

次の画像は、"myfriends" という名前のデータベースの例を示しています。 各グループは、最大で 100 万個の異なる person オブジェクトを含むことができます。 各 person オブジェクトには最大で 248 個の顔を登録できます。

A grid with three columns for different people, each with three rows of face images

グループを作成してトレーニングした後、新しく検出された顔のグループに対して識別を実行できます。 顔がグループ内の person として識別された場合、その person オブジェクトが返されます。

検証

検証操作は、"これら 2 つの顔は同じ人物のものでしょうか?" という質問に答えます。

また、検証では、画像内の顔をセキュリティで保護されたリポジトリや写真からの 1 つの顔と "1 対 1" で照合して、それらが同じ個人であることが確認されます。 検証は本人確認に使用できます。たとえば、銀行アプリで、ユーザーが自撮りした新しい写真を自分の写真付き ID の写真と共に送信すると、リモートでクレジット口座を開設できます。

本人確認の詳細については、顔認識の概念ガイドまたは Identify および Verify の API リファレンス ドキュメントを参照してください。

似た顔の検索

Find Similar 操作では、ターゲットの顔と候補となる一連の顔との間で顔照合を行い、ターゲットの顔によく似ている一連の顔が検索されます。 これは、画像による顔検索を行う場合に便利です。

このサービスでは、matchPersonmatchFace の 2 つの動作モードがサポートされています。 matchPerson モードでは、Verify API を使用して同一人物についてフィルター処理が行われた後、似た顔が返されます。 matchFace モードでは、同一人物フィルターは無視されます。 同一人物のものであるかどうかに関係なく、似ている顔の候補のリストが返されます。

ターゲットの顔の例を次に示します。

A woman smiling

そして候補となる顔の画像は次のとおりです。

Five images of people smiling. Images A and B show the same person.

4 つの似た顔を検索する場合、matchPerson モードではターゲットの顔と同じ人を表す A とB が返されます。 matchFace モードでは、ターゲットと同一人物ではない場合や類似性が低い場合でも、厳密に 4 つの候補が返されるので、A、B、C、D が返されます。 詳細については、顔認識の概念のガイドまたは Find Similar API リファレンス ドキュメントを参照してください。

顔をグループ化する

Group 操作では、未知の顔の集合が、類似性に基づいて複数のグループに分けられます。 それぞれのグループは、元の顔の集合から得られる、互いに素な真部分集合です。 また、類似点が見つからなかった顔の ID を含む、単一の "messyGroup" 配列も返されます。

返されたグループに含まれるすべての顔は同一人物のものである可能性が高いものの、1 人の人物について、いくつかの異なるグループが存在することがあります。 これらのグループは、たとえば表情など、別の要因によって区別されます。 詳細については、顔認識の概念のガイドまたは Group API リファレンス ドキュメントを参照してください。

データのプライバシーとセキュリティ

Cognitive Services リソース全般に言えることですが、Face サービスを使用する開発者は、顧客データに関する Microsoft のポリシーに留意する必要があります。 詳細については、Microsoft セキュリティ センターの Cognitive Services のページを参照してください。

次のステップ

クイックスタートに従って、顔認識アプリの基本コンポーネントを任意の言語でコーディングします。