顔面認識 AI
製品特長
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高速及び高効率
Walk-throughに適用可能な高速の
顔面認識。1秒間100人の顔面認識、
超高速の検索(200万/秒)可能。
強力な偽造・変造防止の機能。
Coarse-to-fineギャラリーManagement -
環境変化に強い
Aging、メガネ着用、照明変化等の
様々な実際の環境に対応。
*NIST(アメリカ標準技術研究所)の
結果を参照。 -
PLUG & PLAY
全てのOS(Android, iOS, Linux等)
全ての機器(Mobile Edge、Server、Cloud等)
全てのカメラ(一般、CCTV等)
全てのギャラリーDBに適用が可能
クラウド基盤の顔面認識活用
作業者の出入管理システム
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01.
鹿島建設社に顔面認識基盤の人力出勤・退勤のシステムを提供し、契約人力を管理。
今後日本内の鹿島建設社の建設現場400箇所の出入統制システムとしてサービス領域を広げる予定。 -
02.
顔面認識技術とDashboardを結合し、独自的にUX/UIを製作して供給。

- 1.タブレットPCでユーザーを登録
- 2.ハンズフリーデバイスを通じて出勤・退勤を記録
- 3.勤務記録の捏造等に関する行為の防止
- 4.ウェブ基盤で、会社とユーザーの勤務時間、記録、スケジュールなどを管理

人工知能基盤の拡張現実の企業 Alcheraは今年の初め、NISTの顔認識ベンダーテスト(FRVT)に顔認識アルゴリズムを提出し、
世界各国の顔面認識開発企業との比較評価を受けました。
アメリカの国立標準技術研究所である。 公式的な任務は、
経済安保を強化し、生活の質を改善する方式として測定科学、
標準及び技術を進歩させ、アメリカの革新と産業の競争力を増進させることである。
NISTで実施するFRVTは、二つのトラックに分けられます。 最初のトラックは、「1:N Identification」トラックで、
登録された多数の顔のデータベースから、探したい顔と最も類似している顔を探し出す性能をテストします。
二つ目のトラックは、「1:1 Verification」トラックで、二枚の顔画像の間の類似度を測定し、同じ人であるかどうかを
判断する性能をテストします。 Alcheraは、2018年に実施したIdentificationトラックと、2019年に実施した
Verificationトラックに対してアルゴリズムを提出しました。
2018年のIdentificationトラックは1) Mugshot DB、2) Webcam DB、3) Wild DBで構成された、計3つのテストの
各顔映像DBで、顔面認識アルゴリズムの性能を比較テストを進めました。それぞれの顔DBの例は、下の通りになります。
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1) Mugshot DB
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2) Webcam DB
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3) Wild DB
この中でAlcheraは Wild DBで目立つ成績を収めました。

Wild DBテストは制約無く広範囲な場所と可変的な条件で撮った画像を分析する性能をテストすることでした。
上記のイメージを見れば他社との比較が容易に出来ますが、Alcheraが日本のNEC社より優秀な事が確認出来ます。
2019年のVerificationトラックで使用されたテストの顔動画のDBは、1)VISA DB、2)Mugshot DB、3)Wild Images DBです。
Verificationトラックに合わせてVISA写真が追加されたことが目立ちます。 特に、このトラックではMugshot DBの結果部分で
Alcheraのアルゴリズムの優秀性を示しています。

Mugshot DBは17年間収集されてきた画像で、このテストでは対象者の老化を把握することが最大のかなめでした。
Alcheraは独占的な技術を通じて、顔の認識の強度を具体的に把握し、並々ならぬ技術的な優秀性を示すことが出来ました。
上記のイメージを見れば、 Alcheraが中国AIユニコーン企業であるMEGVII社より優秀であり、また他の中国AIユニコーン企業で
あるYITU社との誤差率の差が非常に小さいことを確認出来ます。KAKAO社よりは段違い結果を見せました。 テストを通して、
Alcheraの顔面認識技術はAI分野、特に商業的な用途に関する分野では最も優秀な技術であると評価されました。
FRVTは、技術力に自信がある企業だけが出品することで有名なNISTのテストで、Alcheraは、その中で世界的なAI企業の間でも
劣らない技術であることを披露しました。
FRVT検証報告書の原本は、NISTの公式ホームページから無料ダウンロード出来ます。
Alcheraの技術についてより詳細な内容はホームページでご確認ください。