人工知能学会全国大会論文集
第33回全国大会(2019)
セッションID: 3J3-E-4-04
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イベント入場者のチェックイン動作特性を利用した顔認証本人確認の改善
*奥村 明俊半田 享星野 隆道徳永 直紀神田 正巳
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抄録

我々は,大規模イベントにおいて入場者のなりすまし防止と効率的な確認作業を実現するため,顔認証本人確認システムを開発した.このシステムは,チケット購入時に登録された購入者の顔画像とイベント入場時の入場者の顔画像を照合し,購入者が入場者と同一であることを確認するもので,100以上の大規模コンサートで活用されている.顔認証の平均認証精度は90%,本人確認から入場までの時間は1人あたり平均7秒である.顔認証失敗原因として,入場者が顔写真撮影時に正面を向いていなかったり目を閉じたりすることがあげられる.本論文は,入場者のチェックイン時の動作特性を活用して顔認証精度を向上し本人確認時間を短縮するシステムを提案する.提案システムは,顔写真撮影カメラを入場者がチェックイン時使用するQRコードリーダに近接した場所に設置することで非正面顔の撮影を抑制し,さらに0.5秒間隔で連続撮影した2画像を照合画像とすることで目を閉じた画像に対処する.提案システムは,人気アーティストのコンサート入場者1,547人の本人確認に活用され,顔認証精度は93%,本人確認時間は1人あたり平均2.7秒であり,改善効果を確認した.

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© 2019 一般社団法人 人工知能学会
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