第Ⅱ章

現地調査

第Ⅱ章

現地調査

Ⅱ‑3

KDDI デザイニングスタジオ見学および技術セミナー

現地調査先：KDDI デザイニングスタジオ
住所：東京都渋谷区神宮前 4‑32‑16

実施

日：2006 年 9 月 12 日

参加者：11 名記：立松英樹*

1. はじめに

次に各フロアの機能について紹介する。

当委員会では、毎年、先端の研究や技術開発を行っている研究所・企業の視察や調査見学会を行なってい1st.フロア：コミュニケーションスタジオ

る。今回上記要領で KDDI デザイニングスタジオの見学

1st.フロアでは、様々なイベントや街とのコミュニ会ならびに顔認証技術の技術セミナーを行ったので報ケーションにより、お客様やこれからの活躍を夢見る告する。

人たちの思いをカタチにするスペースとして、au 端末の新製品紹介やグッズ販売の他、奥にステージが設置

２．KDDI デザイニングスタジオの概要

され、定期的にライブやイベントが催されている。

KDDI デザイニングスタジオは、お客様に KDDI を知っていただくとともに、お客様との対話により、生の2st.フロア：プレゼンテーションスタジオ

声を聞くことが出来るコミュニケーションの拠点とし2st.フロアではケータイやインターネットの新しいて 2005 年 3 月、東京・原宿にオープンした。

楽しみ方やコンテンツ制作ができるお客様参加型のコ

施設は地上 5 階建てとなっており、半透明の楕円のミュニケーション体験スペースとして、au の着うたフ外観と、階段代わりとなる連続する巨大なスパイラルルや au のコンテンツを自由に楽しむことが出来る。こ状のスロープが特徴となっている。

こに展示してある端末は、全てサーバーで管理されてKDDI デザイニングスタジオは、＜コミュニケーショ

おり、お客様がどんなコンテンツを視聴したかを記録

ン：KDDI のビジョン・事業・サービスをプレゼンテーすることでマーケティングの手段として活用している。

ションし、お客様にわかりやすく KDDI の商品や技術を説明＞＜マーケティング：お客様からのニーズを把握

3st.フロア：クリエーションスタジオ

し、今後のサービス及び商品開発に活用＞＜コラボレ

3st.フロアでは、次世代端末をはじめ、「ユビキターション：民間企業のほか大学、研究期間との連携をスソリューションカンパニー」をめざす KDDI の現在と図り、新しいコンテンツやビジネスモデルを生み出す未来を体験することが可能となっている。ネクストゲ

協業やコラボレーションの場＞の３つの機能を持ってートウェイエリアでは、愛・地球博で利用されたハイ運営されている。

ブリッド情報端末「愛・MATE 端末」を体験できる。ま

*技術調査小委員会委員

‑ 1 ‑

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たフューチャーラボでは、今回技術セミナーで紹介さ４．最後にれた顔認証技術を用いたエンターテイメントシステム

今回の見学会では、KDDI デザイニングスタジオが、「CHECK THE HARAJUKU GAO!」が設置されている。これ

単なるショールームではなく、お客様とのコミュニケは、事前に原宿近辺の職業別顔画像をデータベース化ーションを取る場として積極的に活用し、マーケティしたものをもとに、カメラに写った人がどれだけ原宿ングに活かしていることが印象に残った。の街に適合しているか診断し、どの職業の人にどれだけ似ているかを判断するものである。

末筆ながら、ご多忙の中ご講演を賜った松尾賢治様に深くお礼申し上げる次第です。
以上

4st.フロア：コラボレーションスタジオ
4st.フロアでは、生活、エンターテイメント、アートなど、新しい情報文化をお客様と一緒に創造する場として、各種イベントやセミナーが開催されている。
今回の技術セミナーも、このスタジオで行われた。

5st.フロア：リラクゼーションスタジオ
5st.フロアには、都会の喧噪から一息つくのにうってつけの空間として WIRED CAFE360°が設置されている。

３．技術セミナー
デザイニングスタジオを見学した後、技術セミナーを行った。
KDDI 研究所

顔認識

講師：KDDI 研究所
研究員

技術セミナー
映像通信グループ松尾

賢治様

セミナーの詳細については資料のレジュメをみていただくとして、顔認証技術というのは顔画像を数値化する技術であり、その応用範囲はセキュリティからエンターテイメントまで非常に幅広いものとなっている。
実際、携帯電話には顔認証によるセキュリティが実用化されており、最近ではデジカメに搭載され、焦点を合わせる場所や、撮影後人物の顔を選択的に拡大して確認する技術に応用されている。
今後、さらに高いセキュリティ認証として実用化するためには、サンプル画像撮影時の照明や、保存デー
タからの経年変化（髪型、めがね、ひげ等）等の精度改善が課題となっている。

‑ 2 ‑2006/09/12

JBMIA技術調査小委員会

KDDI研究所 顔認識 技術セミナー〜エンターテイメントで、モバイルソリューションで顔認識技術が使える〜（ダイジェスト版）

KDDI研究所 松尾 賢治

Page 1© 2006 KDDI R&D Labs. Confidential

KDDIの取り組み
 携帯電話向けのバイオメトリクス顔認証

携帯電話はもはやクレジットカードと同等の価値を持つカメラ付きケータイ、特別なデバイスが不要 携帯顔認証実現のための課題
1. 処理量

ご本人様です画像データを扱うために本質的に処理が重い

2. 照明変動

屋内・屋外問わず様々な場所で使用されるため、照明条件が一定ではない

3. 経年変化Page 2

時間が経つと本人と登録データとの乖離が生じる© 2006 KDDI R&D Labs. Confidential特徴１．軽量な顔認識アルゴリズム
部分空間法による顔検出・認証
認証イメージ
顔位置
概要検出

計算量削減

顔位置
詳細特定

顔領域
正規化

目位置検出

顔領域
解析判定

認証完了DB 部分空間法 独自考案の特徴抽出法
 他社の技術よりも高速な顔検出・認証を実現
 携帯電話上で実行可能な範囲の処理量
 認証完了まで1秒以下（CPU400MHzのPDA）
Page 3© 2006 KDDI R&D Labs. Confidential特徴２．照明変動への耐性
 照明変動モデルによる変動除去
 特徴空間上で別照明条件下の顔画像を仮想的に作り出す
 作成された変動画像を使って、照明変動を除去する独自技術を考案
 照明変動環境下における誤り率を30%以上改善
１．照明変動モデルによる変動画像作成
3変動モデル045

２．照明変動モデルによる変動除去

62

屋外
仮想
照明変動モデル

ある照明条件下で撮影された顔画像

187

別の照明下の画像を仮想的に再現

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屋内

照明変動除去特徴３．経年変化への耐性
 逐次型登録データ更新アルゴリズム
 認証時に登録データの一部を最新の顔画像に更新する

 登録顔データとの照合スコアの変化を測定
 10/1に登録、以後12/24までの約3ヶ月間調査
1.000

登録データ逐次更新

照合スコア

0.990

提案法
高い値を維持

0.980
0.970
0.960

従来法
経時により低下

更新あり
更新なし

0.950
10/1

10/21

11/10

11/30

日付

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応用システム例
1. UC端末への顔認証機能実装
2. 類似顔診断エンターテイメントシステム
3. 顔をキーとした携帯画像のソーティング
4. 顔認識技術を搭載した2足歩行ロボット
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1．UC端末への顔認証機能実装
 UC端末 CPU：SH3-DSP 144MHz （176MIPS）
 RAM：32MB（システム用ワークメモリ含む）

 動作性能 処理時間：約1秒
 誤り率：他人受理誤り1%、本人拒否誤り5%（等誤り率3%）
 表情・めがね・化粧に対する精度改善が課題

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2．CHECK THE HARAJUKU GAO!
 原宿職業との類似度顔診断システム
 カメラの前の人物が原宿で活躍する「どの職業の顔特徴に似ているか？」
また「どの程度似ているか」を判定するエンターテイメントシステム
診断結果

概観

システム構成図
1[ｸﾞﾗｽ ｽ ｸﾘｰ ﾝ]

100BaseEther[DVカメラ][顔認識マシン]Windows XP pro
Pentium4 2GHz
メモリ512MB
DirectShow[ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾀｰ ][結果表示用モニタ]

2 [演出マシン][操作タッチパネル]

ﾈ ｲﾙ ･ｱ ｰ ﾃｨｽ ﾄ

カリスマ店員ｺｽ ﾒｼｮｯﾌﾟ店員 ﾌｧｯｼｮﾝ･ﾃﾞｻ ﾞｲﾅ

ｷ ｬﾝﾍ ﾟｰ ﾝｶﾞｰ ﾙモデル

原宿職業平均顔Page 8© 2006 KDDI R&D Labs. Confidential

3

スタイリスト[ＤＢファイルサーバ]
Linux互換OS
Pentium4 2GHz
メモリ512MB

Windows XP pro
Pentium4 2GHz
メモリ512MB

ウェイトレス3．顔をキーとした画像ソーティング 携帯で撮影する対象は5割以上が友人知人の顔 データフォルダ内の画像に対し、顔でソーティングを行なう
 人物ごとにインデキシングし、検索効率を高める
データフォルダ

人物別に分類
File000.jpg, File001.jpg ・・・・

アドレス帳との連携
アドレス帳

アルバム
田中由美

人物A

・・・・

人物B

・・・・

人物C

・・・・

人物D

・・・・

その他
フォルダ内から同一人物の画像だけを抽出

田中由美

08022224444
この人物でソーティング①. OK②. キャンセル

戻る 選択 メニュー

Page 9戻る 選択 メニュー

カメラ画像との連携© 2006 KDDI R&D Labs. Confidential

検索・閲覧4. 顔認識技術を搭載した2足歩行ロボット■高速に顔を認識し、顔に向かって2足で歩行することができます■教育・ホビーユース普及型2足歩行ロボットに顔検出・認証機能を搭載■ロボットの動作状況と顔認証の結果を携帯電話に送信し確認することができます

顔認識確認アイコン■ロボットの各種制御には普及型の８ビットCPUを使っています■Bluetooth通信によりau BREW搭載携帯電話でのロボット操作が可能です
「↑」
で前進
「↓」
で後進
「←」
で左方向
「→」
で右方向に可動。

■認証結果を動作とロボットに搭載されたLEDパネルで表示します
顔無し

認証OK

認証NG

顔検出中

■顔によりカメラの前の人物が登録された人物と一致するかを認証します

Page 10© 2006 KDDI R&D Labs. Confidential※０〜９のテンキー毎にアクション発動

顔認識技術の幅広い応用分野
 セキュリティ
 入退室管理、PCログオン、映像監視、ケータイキーロック

 エンターテイメント
 人相占い、顔加工、モーフィング、アニメーション、類似職業診断

 映像
 人物インデキシング

 マーケティング
 性別・年齢等の属性判定、建物内の動線把握

 Web
 PhotoAlbum、類似人物検索、肖像権侵害不正使用画像検出 ユーティリティ
 顔分類、オートフーカス

 その他
 フューチャーキャストシステム、メイキャップアドバイス、モーフィング、似顔絵作成、ロボットビジョン
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結局顔認識技術とは何なのか？
 顔画像を数値化する手段
 画像撮影⇒顔検出⇒数値化

 数値化されたデータを同扱うか?により、様々な分野へ応用できる
 数値化された値を元に本人を照合
 数値化された特徴を元に属性を判定
 数値化された位置情報を元に似顔絵を作成

 マーケティングへの応用が可能
 顔による性別・年代認識 顔による動線認識

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禁無断転載
2006 年度
事務機器関連技術調査報告書(発行Ⅱ‑3部)

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