RT(Robot Technology)要素応用

2012.11.16
サイトセンシング、購買分析に向け見かけ年齢で顔認識するソフト提供

 産総研技術移転ベンチャーのサイトセンシングは、性別・年齢に加え、笑顔度合いの判定ができる顔認識技術「Face Grapher(フェイス・グラファー)」の提供を開始した。従来の顔認識技術が実年齢で推定するのと異なり、見かけ年齢で判定するのが特徴。また、従来技術のように顔の器官をもとづいて推定しないため、それにかかる演算量が大幅に圧縮でき、一度に20人超を判定することができる(写真は認識時のプロットの一例)。各種マーケティング調査のほか、接客向けの教育ツールとして展開する。ソフトウエアでのライセンス提供に加え、レンタル提供も検討しており、例えば、2年レンタルで20万円程度を予定する。

site-sensing_1116.png 一般に、顔認識技術は特徴の多い目元・口元を中心に、顔の器官の形状を「方向」(目尻の向き)と「間隔」(目の大きさ)というパラメータで特徴を抽出し、これらの特徴や位置関係などをライブラリと照合して推定する。これに対し、Face Grapherは目や鼻などの顔の器官の位置やシワやくすみを含む顔全体の輝度分布パターンから、判定用の顔データベース(DB)をもとに、統計的なパターン認識および回帰分析により推定する。検出した顔の器官をもとに推定しないため、推定にかかる演算負荷がきわめて小さく、一度に20人超の判定ができる。

 また、判定用の顔DBを従来の実年齢ではなく、見かけ年齢(見かけ属性)で構築した。マーケティングの分野では、実年齢よりも見かけ年齢が実際の購買パターンにリンクしているとされ、例えば、実年齢が30代であったとしても、見た目が40代に見える人は、その年齢層が好む衣服などを選択する傾向にある。“見た目”という主観評価を顔DBに反映させることで、顧客の属性と実際の購買パターンの分析や把握で使えるようにした。

 笑顔度の判定も可能で、小売店舗内の来店者やスタッフの計測で使用することが可能。店舗スタッフの接客時の表情は店舗全体の雰囲気を決定し、売上を左右することが知られているが、その指導やモニタリングに役立てることで店舗内のサービス品質向上につなげることができる。スーパーやコンビニエンスストエアなどの商業施設や、カウンター越しで接客をする銀行のほか、コールセンターなどでの教育ツールとしての利用を見込む。

 顔認識が多用されるサイネージシステムやベンダーに限定せず、様々な機器で使えるようソフトウエアでのライセンス提供を計画。また、判定用の顔DBをアップデートすることからレンタルでの展開も検討しており、例えば2年間のレンタルで20万年程度での提供を予定する。笑顔度の判定に向けては、簡易に使えるようスマートフォン上で使えるフリーソフトとしての提供を検討する。さらには、Face Grapherを用いた計測サービスの展開も視野に入れる。
 現在、判定用の顔DBはアジア系の見かけ属性で構築しており、その他の地域には対応できていない。経済レベルに応じて実年齢と見かけ年齢に差があることから今後、他地域の見かけ属性を反映することで顔DBの拡充を図り、ワールドワイドで展開する。
  おもな判定精度は、人物検出と性別識別の精度は90%(図1)、年齢推定精度は±10歳幅で70%(図2))、笑顔検出は90%程度。統合処理速度は5フレーム/sec。

 なお、サイトセンシングの平林隆社長は、同じく産総研技術移転ベンチャーのD3基盤技術の立ち上げに携わっている。同社は、高い安全性が要求されるサービスロボットに向け、TTPプロトコルをベースに高信頼を確保した通信モジュール「D3モジュール」を提供しており、第4回 ロボット大賞の「部品・ソフトウエア部門」で優秀賞を受賞している。

site-sensing_fig1_1116.pngsite-sensing_fig2_1116.PNG

人数カウントと性別識別性能を示した図(図1、左)と、年代推定性能を示した図(図2、右)。図はいずれもサイトセンシング社提供。


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《後編 》『認証済みシステムを活用したモノづくりへの移行を狙っている』 産業技術総合研究所 中坊嘉宏 氏
 




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