火曜日、Appleは3つの新しいiPhoneモデルに加え、Face IDを発表しました。これは、顔を見せるだけで生体認証でスマートフォンのロックを解除できる、洗練された新しい方法です。このシステムは、機械学習の一種であるニューラルネットワークだけでなく、端末前面のセルフィーカメラ付近に配置された多数のセンサーも活用しています。
Apple が行っている顔認識は、たとえば Facebook がユーザーの写真を識別してタグを提案するようなものとは異なります。これは写真の 2 次元空間で行われますが、最新の iPhone は人の顔を 3 次元で捉え、それを生体認証の指標として使って携帯電話のロックを解除します (あるいは解除します)。
残念ながら、この機能は同社の新しいフラッグシップスマートフォンでのみ利用できるため、iPhone Xには999ドルを支払う必要があります。Face IDを可能にするTrueDepthカメラシステムと呼ばれるセンサーには、赤外線カメラとドットプロジェクターが含まれています。ドットプロジェクターは、ユーザーがスマートフォンのロックを解除しようとすると、3万個以上の赤外線ドットのパターンをユーザーの顔に投影すると、昨日この技術について説明したAppleの上級副社長、フィル・シラー氏は述べています。
顔認証プロセスの一つのステップとして、TrueDepthカメラシステムが赤外線画像を撮影し、別のハードウェアが数千個の赤外線ドットを顔に投影するとシラー氏は説明した。「赤外線画像とドットパターンをニューラルネットワークに通して、顔の数学的モデルを作成します」と彼は述べた。「そして、その数学的モデルを、ユーザーが事前に設定した保存済みのモデルと照合し、一致すればスマートフォンのロックを解除します。」
構造化光
ミシガン州立大学のコンピュータサイエンスとエンジニアリングの教授であり、生体認証の専門家でもあるアニル・ジェイン氏によると、コンピュータービジョンシステムが奥行きを検出できるように、3次元の物体に何かを投影する技術は数十年前から存在しており、これは構造化光法と呼ばれています。
ジェイン氏によると、一般的にコンピュータービジョンシステムは、2台の別々のカメラを使って奥行きを推定し、立体視画像を取得する。しかし、構造化光技術では、2台のカメラのうち1台をプロジェクターに置き換え、物体に光を照射する。Appleはドットパターンを使用しているが、ジェイン氏によると、ストライプやチェッカーボードパターンといった他の光の構成も使用されているという。
「カメラとプロジェクター間の適切なキャリブレーションを行うことで、システムが捉えている曲面の物体の奥行きを推定できる」とジェイン氏は言う。平面に投影された点と曲面に投影された点はシステムにとって異なって見えるだろうし、顔は当然ながら曲線で満ちている。
基調講演でシラー氏は、写真や『ミッション・インポッシブル』のようなマスクといった策略にシステムが騙されないよう対策を講じており、「ハリウッドのプロのマスク職人やメイクアップアーティストと協力した」と説明した。ジェイン氏は、これが可能になったのは、システムが赤外線を利用しているからだと推測し、赤外線は皮膚や合成マスクといった素材の違いを判別できると述べている。
最後に、システムはニューラルネットワークの力を活用して、顔認証プロセスで収集したデータを処理します。ニューラルネットワークは人工知能（AI）の一般的なツールで、大まかに言えば、コンピューター科学者がデータを入力することで学習させるプログラムです。例えば、研究者はラベル付きの猫の写真を多数見せることで、ニューラルネットワークに猫などの動物を認識させるように学習させることができます。その後、システムは新しい写真を見て、その写真に猫が写っているかどうかを推定できるようになります。しかし、ニューラルネットワークは画像だけに限定されません。例えばFacebookは、複数の種類のニューラルネットワークを用いて、ある言語から別の言語へのテキスト翻訳を行っています。
市場に出回っている他のスマートフォン、特にSamsungのS8シリーズや新型Note8シリーズには、端末の前面カメラを使用する顔認証システムが搭載されていますが、同社は顔認証機能は指紋認証ほど安全ではないと警告しています。例えば、Samsung Payでは顔認証は使用できませんが、Appleは顔認証システムがApple Payでの取引を認証できると述べています。
Appleの生体認証システムFace IDは「技術を一段上のレベルに押し上げるものです。なぜなら、生体認証ニューラルエンジンを誰でも作れるわけではないからです」とジェイン氏は言う。また、Appleが言うように、10億枚以上の画像を使って顔認識システムを学習させることも不可能だ。「ですから、他のベンダーがこれに追随するのは難しいでしょう」
