近年の新型コロナウイルス感染拡大防止対策のため、マスクの着用がエチケットとして常態化しているが、一般にマスク着用のままで顔認証を行う場合、顔の大部分が隠れてしまうため、顔情報での絞り込みの精度が低下することがあった。そのため、実証店舗のマルチ生体認証では、手のひら静脈を組み合わせることで精度向上を図っていた。しかし、利用者によって、マスク着用のままでは顔情報による絞り込みで本人が特定できず失敗するケースがあり、一時的にマスクを外してもらうなどの対応が必要となっていた。また、今後実店舗での一般利用者への展開を見据えた場合に、店員からの操作手順の説明を不要とし、利用者自身で登録や認証ができるよう、マルチ生体認証そのもののユーザーインターフェースをより使いやすく向上させ、生体情報を入力し易くする操作性を実現する必要がある。株式会社富士通研究所は、顔情報で照合対象者を絞りこみ、手のひら静脈で本人を特定する非接触な生体認証を融合させたマルチ生体認証において、マスクを着用していてもマスク着用なしと同等レベルの99%以上の精度で本人特定が可能な認証技術を開発した。一般的な顔認証技術ではマスクを着用した顔から絞り込みに有用な顔部位の形や位置関係などの特徴量を抽出するために、露出している目の領域のみを利用する方式を採用していたが、マスク着用の有無の影響を低減できる一方で、顔全体の特徴量が抽出できないため、情報量の低下により本人が認識されないという問題があった。今回開発した技術では、マスクを着用しても輪郭の形状など顔全体の特徴量抽出を考慮しつつ、マスク着用の影響を低減するために、マスク非着用の顔画像にマスクを付加した画像を生成し学習させることで、マスク着用時でもマスク非着用時と同等レベルの99%以上の精度で絞り込みが可能となり、同一人物として認識することができる。具体的には、目や鼻の位置など顔の特徴点から顔の姿勢を推定し、その推定結果に基づいて疑似マスクをリサイズ、変形させて顔画像に重ねることで自然なマスク着用顔画像を生成する。さらに、様々な色や柄、形のマスクが流通している状況に対応するため、様々なタイプのマスクを付加した。これによって、マスクを外すことなく認証でき、衛生的かつさらに使いやすくなった。
また、手のひら静脈認証センサーにおいても、認証に適した高さに手のひらの位置をスムーズに調整できるようユーザーインターフェースを改善した。手のひら静脈センサーの周囲に手のひらの形をしたライトを設け、手のひらをかざす高さに応じてライトの色と発光パターンを変化させることで、手のひら静脈認証に適切な高さを知らせる。これにより、手のひら静脈認証に慣れていない人でも、手のひらを適切な高さに調整でき、非接触かつスムーズな認証を実現する。
富士通研究所は、さらなるユーザーインターフェース評価などを踏まえて、株式会社ローソンと共同で取り組んでいる新川崎テクノロジースクエア内のレジなし店舗で実証中のシステムに同技術を適用し、2021年1月21日より実証実験を進め、2021年度中の実用化を目指すとしている。https://www.youtube.com/watch?v=Q1ksQBHvGQ0&feature;=emb_logoプレスリリース提供：富士通研究所【関連記事】・
