1 顔画像識別の動作原理と動作特性
1.1 我が国の顔画像識別技術は世界のトップランナー
1.2 顔画像識別技術の動作原理
1.2.1 顔画像の検出
1.2.2 顔画像の特徴抽出
1.2.3 顔画像の照合
1.3 顔画像識別技術の性能
1.3.1 照合速度は超高速
1.3.2 顔画像の品質と識別精度との関係
1.3.3 識別精度の劣化要因
1.3.3.1 顔画像の緻密さ
1.3.3.2 顔画像の鮮明さ
1.3.3.3 顔の撮影角度
1.3.3.4 顔の表情
1.3.3.5 顔の経年変化
1.3.3.6 顔の整形手術
1.3.3.7 メガネ等のアクセサリーの有無
2 監視カメラの動作原理と動作特性
2.1 我が国の監視カメラ技術は世界のトップランナー
2.2 高精細デジタル監視カメラの機能と性能
2.2.1 誤り訂正機能
2.2.2 ３次元ノイズリダクション機能
2.2.3 ワイドダイナミックレンジ機能
2.2.4 最低被写体照度
3 顔画像識別技術と監視カメラを組み合わせた「機械の目」の特性
3.1 本人発見率と他人誤認率はトレードオフの関係
3.2 他人誤認率を低減し本人発見率を高める方法
3.3 顔画像識別技術の性能をフルに引き出すための監視カメラの選定と設置
4 「機械の目」の活用 - 被疑者写真検索システム
4.1 システムの概要と構成 - オフラインシステム
4.2 システムに求める要件
4.3 検索精度は、遺留顔画像の品質次第
4.4 システムの発見率向上方策
4.4.1 最も品質の良い遺留顔画像の選択と切り出し
4.4.2 遺留顔画像の鮮明化処理
4.4.3 監視カメラの高精細デジタル化
4.4.4 デジタル監視カメラの２つのタイプ
4.4.5 デジタル監視カメラ選定上の注意点
5 「機械の目」の活用 - ターゲット発見システム
5.1 システムの概要と構成 - オンラインシステム
5.2 ターゲットを発見するためのポイント
5.3 米国立標準技術研究所の「顔認識技術に係るベンダーテスト」
5.3.1 ベンダーテストの概要
5.3.2 テストに用いたMugshot画像の品質
5.3.3 テストに用いたWebカメラ画像の品質
5.3.4 Mugshot画像とWebカメラ画像の検索精度の比較
5.3.5 ベンダーテストの結果から、高精細デジタル監視カメラの活用が鍵
5.4 法務省の「日本人出帰国審査における顔認証技術に係る実証実験」
5.4.1 実証実験の概要
5.4.2 静止中撮影実験
5.4.3 歩行中撮影実験
5.4.4 実証実験の結果から、監視カメラ側の工夫が鍵
5.5 効果的なターゲット発見システムの実現方法
6 顔画像識別における「人の目」の特性
6.1 「機械の目」の特性との違い
6.2 被疑者写真検索システムの課題
6.3 ターゲット発見システムの課題
6.4 「人の目」による顔の異同判断
6.4.1 顔全体を立体的に把握
6.4.2 見当たり捜査員の特異な能力
6.5 「人の目」が顔を記憶する特性 - 「再生」
6.5.1 「再生」は意識レベルの特性
6.5.2 「再生」で犯人の似顔絵を作成
6.5.3 犯人の似顔絵と実物との対比
6.5.4 顔画像識別技術は似顔絵が苦手
6.6 「人の目」が顔を記憶する特性 - 「再認」
6.6.1 「再認」は無意識レベルの特性
6.6.2 「再認」は非常に高精度
6.7 「機械の目」の特性と「人の目」の特性のベストマッチングが決め手