JCV顔認証SDK
2.2.0, Windows/Linux/Arm Linux,日本語
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  • JCV顔認証SDKについて
  • リリースノート
  • 1. JCV顔認証とは
  • 2. API仕様
    • API利用全体像
    • 2.1. ライセンス認証方法
    • 2.2. 一般的なAPI 説明
      • 2.2.1. ライセンス認証API
      • 2.2.2. APIと構造体のパラメーター のマクロ定義
      • 2.2.3.モノキュラカメラによる顔トラッキング
      • 2.2.4.ビノキュラカメラによる顔トラッキング
      • 2.2.5. モノキュラカメラによる生体検知
      • 2.2.6. ビノキュラカメラによる生体検知
      • 2.2.7. 顔写真品質チェック
      • 2.2.8. 静止画による顔検知
      • 2.2.9. 顔属性(マスク)検知
      • 2.2.10. 顔特徴抽出
      • 2.2.11. 1:1認証、1:N認証
      • 2.2.12. エラーコード
    • 2.3. Java API 仕様-FaceproLibrary
    • 2.4. Java API仕様 - Results
  • 3. クイックテスト
    • 3.1. Windowsクイックテスト
    • 3.2. Linuxクイックテスト
    • 3.3. Arm Linuxクイックテスト
  • 4. JCV顔認証SDK FAQ
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  • 1.1 顔検知およびトラッキング
  • 1.2JCV顔認証の生体検知
  • 1.3 FaceProの顔認証
  • 1.4 JCV顔認証の顔データベース検索

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1. JCV顔認証とは

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1.1 顔検知およびトラッキング

顔検知・トラッキング技術には優れた適性(光の変化、角度の変化、異なる年齢層の顔)が重要です。私達が提供する顔検知・トラッキング技術は、モバイルデバイスまたはコンピュータ上で、静止画または動画上の複数の顔に対してミリ秒単位で迅速かつ正確に顔の位置の検知を行うことができる特徴があります。AIディープランニングテクノロジーをベースとして、横顔や一部隠された顔、ぼやけた顔のキャプチャ写真などの良好でない顔情報からでも顔の検知を可能とし、様々な現実的な使用シーンで顔認証を利用可能とします。またトラッキング技術は顔検知技術をベースに顔面のトラッキング及び動画解析技術を加え、顔の認識速度を高め、動画上の顔位置検出も迅速に行うことができます。

1.2JCV顔認証の生体検知

JCV顔認証が持つ生体検知機能はAIディープランニング技術を活用し、人間が行うような生体と非生体の特徴及び相違を学習することが可能です。キャプチャした写真中の顔が生体かを学習結果から判断し、顔写真・動画、人の顔を模した3Dマスクによる非生体を検知して、誤認証を防ぎます。

1.3 FaceProの顔認証

顔認証は顔の一致度を数値化し、元画像と比較して同一人物であるかを判断します。JCV顔認証はAIディープランニングから顔の特徴を抽出し、得られた類似度を用いて顔を区別します。

  • 画像ピクセル推奨条件: 両目間の距離 > 30 ピクセル以上

1.4 JCV顔認証の顔データベース検索

JCV顔認証に実装されている顔データベース検索を利用することで、大規模な顔画像データベースから類似する顔データを素早く検索し、身元を特定することができます。これを利用することで、犯罪者の監視および追跡に使用したり、優良顧客の来店案内など、様々な分野への適用も可能です。

  • 画像データの推奨条件: ・顔を囲む長方形の短辺のピクセル数 ≧ 画像の短辺のピクセル数の1/8 ・両目間の距離 > 30ピクセル