顔画像などによる他人へのなりすましをカメラで検知できる顔偽造物判定技術を開発 富士通研究所

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IDカードなどを使った顔認証システムに対する他人へのなりすましの例

富士通研究所は9月18日、顔画像を用いた認証方式において、印刷した写真やインターネットに公開されている画像などをカメラに提示して他人になりすます不正行為を、一般的なカメラで検知できる顔偽造物判定技術を開発したと発表した。

近年、生体情報を用いた認証方式において、非接触で本人認証ができる手段として、カメラで撮影した顔画像で認証を行う技術が注目されている。しかし、顔画像は、SNSなどでインターネット上に公開されている場合も多く、顔写真付きのIDカードなどの紛失により画像が盗まれる場合も考えられる。そのため、指紋や手のひらの静脈など、他の生体情報と比較して、他人の情報を容易に利用できる問題がある。さらに、不正に取得した他人の顔画像をカメラに提示して他人になりすます偽造物攻撃に対する懸念もあり、カメラに写った顔が本物か偽造物か判定する技術が必要とされている。

顔画像の正しい判定には、画面の反射や手振れといった写り方の変動や、周囲環境により顔画像自体の変動があるため、顔画像のみで本物か偽造物か判定することが困難である。そのため、近赤外線カメラや被写体とカメラの距離を測る深度カメラなど専用カメラを用いて偽造物特有の特徴を捉える手法や、偽造物では再現が困難なまばたきや顔の向きを変えるなど顔画像以外に動きの情報を追加することで本人認証を行う手法も開発されてきた。しかし、これらの手法は、専用カメラ本体のコスト増や、追加作業による利便性低下などの問題があり、安価な一般カメラで、かつ利便性を損なわずになりすまし検知ができる技術の開発が課題であった。

そこで、富士通研究所は、一般的なカメラで撮影した顔画像から写真などによる他人へのなりすましを検知できる技術開発に取り組んだ。(1)偽造物特有の写り方の違いに基づく偽造特徴抽出技術、(2)取得環境による写り方の変動に対応した偽造物判定技術という2つの特徴を持つ顔画像偽造物判定技術を開発した。

1つ目の技術は、偽造物特有の特徴と本物の顔との差異を判定可能な数値として表現する技術だ。本人を写すのではなく、写真などの2次元(平面)の偽造物を利用して顔画像の認識を行おうとする場合には、端末画面の反射や平面の偽造物を写すことによる顔の形状の歪みなど偽造物特有の特徴が現れる。

具体的には、カメラで取得した顔画像を、反射成分や形状(歪み)成分など、偽造物特有の特徴が現れる様々な成分に分離し、画像処理技術を用いて特徴を数値化する。各成分の特徴を合成した判定用特徴を生成することで、利用者の操作に基づく情報がなくても偽造物の判定ができる。

2つ目の技術は、顔画像の取得環境により生じる写り方の変動の影響を小さくした判定モデルを用いて偽造物を判定する技術だ。従来は、写り方の変動の幅が大きく、本物の顔と偽造物との判定境界が複雑になり、最新のディープラーニングに基づく手法でも偽造物判定は困難であった。そこで、撮影する環境ごとに起きる類似した変動を持つ顔画像のカテゴリーで学習するモデルを設計した。

開発技術の手順は、学習フェーズと判定フェーズがある。学習フェーズでは、あらかじめ様々な環境で取得した顔画像を取得環境に基づき、窓際、逆光、通常といったカテゴリーに分類する。次に、カテゴリーごとに偽造特徴抽出技術で生成した判定用特徴を用いて、機械学習によって本物の顔か偽造物かを判定する判定モデルを構築する。

判定フェーズでは、入力画像と各カテゴリーの類似度を動的に算出し、学習フェーズで得たどのカテゴリーに近いかを推定する。偽造物か否かの判断には、入力画像と環境が近いカテゴリーの判定モデルの結果が重視されるように、各判定モデルが出力する本物らしさを表すスコアに各カテゴリーとの類似度に基づく重みを掛けた値を利用する。

これら2つの新技術を用いることで、一般的なカメラで撮影した顔画像の情報のみで偽造物を判定し、なりすましを検知できる仕組みだ。一般的なオフィス環境やオフィス外でのテレワークを想定した環境などで収集した評価データセットで偽造検知技術の評価を行ったところ、専用のカメラや利用者による所定の動きがなくても従来と同程度の精度で他人へのなりすましを検知できることを確認した。

今後は、2020年度中の実用化に向けて、偽造検知技術の精度向上を図っていくとしている。本技術により、安価かつ利便性を損なわずに不正アクセスを防ぐことができ、テレワークなど社外からのリモートアクセス時のセキュリティ向上や、本人認証技術の高度化によるデジタルトランスフォーメーション(DX)への貢献が期待される。

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