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パナソニック:顔認証クラウドサービスの顔認証エンジン、新バージョンを提供開始。一度に照合可能な人数を15万人に拡大、認証率も向上

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パナソニック システムソリューションズ ジャパンは、世界最高水準(注1)の顔認証技術を活用した顔認証クラウドサービスの顔認証エンジンの新バージョンを2021年7月9日より提供開始する。「顔認証SaaSプラットフォーム“KPASクラウド”」と「顔認証APIスタンダードエディション」において、一度に照合可能な人数を15万人に拡大し、本人認証エラーも同社従来比1/7に低減した。

 これまでパナソニックは、既存のサービスに組み込みやすいSaaSプラットフォーム「KPASクラウド」や外部サービスとの連携と機能拡張を可能にするAPIサービス、顔認証クラウドサービス パートナープログラム(注2)の提供を通じて、変化の激しい顧客の現場の課題解決やビジネス変革に貢献してきた。KPASクラウドでは、需要の多い「点呼・勤怠」や「入退」「チケッティング連携」のアプリケーションを提供し、高まる非接触対応のニーズに素早く対応してきた。

 今回、顔認証エンジンの新バージョンの提供により、要望の多かった「顔認証SaaSプラットフォーム“KPASクラウド”」と「顔認証APIスタンダードエディション」について、一度に照合可能な人数を15万人に拡大した。さらに本人認証エラーも同社従来比1/7に低減することで、大規模なイベント・大型施設での受付対応において、業務効率を格段に向上できる。

 マスク着用時の対応も強化し、パナソニックの社内評価において認証率99.9%の実現に加え、照度変化や顔の向き、角度変動があった場合でもマスク着用者に対する本人認証エラーを同社従来比1/3以下に低減した。

顔認証エンジン 新バージョン内容

 今回の新バージョンでは、パナソニックの顔認証エンジンの特長である、認証精度とロバスト性(注3)を更に高いレベルで両立させることで、認証率を向上させた。入退システムのような高い認証精度が求められる用途や、防犯システムなど高い環境適応が求められる用途でも顔認証を活用できるため、様々なニーズへの対応が可能となる。

(1) 同時照合人数の拡大

1: N認証において一度に照合可能な人数を、従来の3万人から15万人へ大幅に拡大した。これにより、例えば日本の大規模なイベントの入場管理や従業員数の多い企業の勤怠管理においても、顔認証を導入しやすくなる。

(2) 本人認証エラーの低減

1: N認証において一度に照合可能な人数を大幅に拡大しつつ、本人認証エラーも同社従来比1/7に低減した。これにより、大規模な利用でも高精度かつスムーズな運営が可能となり、運営負荷の軽減と同時にユーザーの待ち時間の削減にもつながる。

(3) マスク着用時の対応強化

 顔認証エンジンのロバスト性向上に加えて、マスク着用有無の判定結果を用いる独自の照合アルゴリズムにより、パナソニックの社内評価においてマスク着用時の1:1認証の認証率(他人受入率10万分の1の時の本人受入率)で99.9%以上を実現し、かつマスク着用時に照度変化や顔の向き、角度変動があった場合でも本人認証エラーを同社従来比1/3以下に低減した。これまで以上にマスク着用時の認証率が向上することで、導入企業・ユーザーの双方にとって安心安全な運用を可能にする。

顔認証クラウドサービスの特長

1. 世界最高水準の顔認証技術をクラウドサービスとして提供
2. 初期費用不要で利用に応じた価格体系
3. さまざまなカメラ付きデバイスでの利用が可能
(※KPASクラウドで提供する照合デバイス用アプリケーションはAndroid,iOS対応)
4. 場所を選ばず多拠点での利用・展開が可能
5. 他社の点呼・勤怠管理システムや、入退場システム、チケット予約システムとの連携が容易
6. 顔認証クラウドサービス パートナープログラムによる開発・販売支援などの充実したサポート体制

注1)2017年4月28日に公開されたNIST公式の評価レポート(IJB-A Face Verification Challenge Performance Report、IJB -A Face Identification Challenge Performance Report)において世界最高水準の評価を得た後もさらなる顔認証技術の強化で認証精度向上とエラー削減を続け、NIST「FRVT 1:1」(2021年5月24日発行)の「Ongoing Face Recognition Vendor Test」においても、世界最高水準の評価結果を得ている。
注2)顔認証クラウドサービス パートナープログラムの提供を開始(2020年11月30日)
注3)顔の向きが正面でない、照明が不十分で顔が暗い、マスクや眼鏡などで顔が隠れている、などの顔認証にとって不利な条件による認証結果への影響を抑制すること。

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