Azure での顔分析の概要

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Microsoft Azure には、顔を検出して分析する目的で利用できる次のような複数の Azure AI サービスが用意されています。

  • Azure AI Vision。顔を検出するほか、画像の周囲の境界ボックス座標を返すなど、基本的な項目について顔を分析します。
  • Azure AI Video Indexer: ビデオ内の顔を検出して特定するために使用できます。
  • Azure AI Face: 顔を検出、認識、分析できる事前構築済みのアルゴリズムが備わっています。

これらのうち、Face では最も広範な顔分析機能が提供されます。

Azure AI Face サービス

Azure AI Face サービスでは、画像内で検出された人間の顔の四角形の座標と、一連の関連する次の属性が返されます。

  • アクセサリ: 特定の顔にアクセサリがあるかどうかを示します。 この属性は、帽子、眼鏡、マスクなどの考えられるアクセサリと、それぞれのアクセサリの 0 から 1 の信頼度スコアを返します。
  • ぼかし: 顔がどの程度ぼやけているか。これは、顔が画像でどの程度のメイン フォーカスになっているかを示します。
  • 露出: 画像が露出不足であるか、過度に露出しているかなど。 これは、画像全体の露出ではなく、画像内の顔に適用されます。
  • 眼鏡: 人物が眼鏡をかけているかどうか。
  • 頭部姿勢: 3D 空間での顔の向き。
  • マスク: 顔がマスクをしているかどうかを示します。
  • ノイズ: 画像内の視覚ノイズを示します。 画像のこのノイズは、暗い設定用に ISO の設定を高くして写真を撮った場合に見られます。 画像が粗く見えたり、小さいドットが一杯だと、画像は不明瞭になります。
  • 妨害: 画像内の顔をブロックしているオブジェクトがあるかどうかを判断します。
  • 認識品質: 画像が顔認識を試行するのに十分な品質であるかどうかを反映する、高、中、または低の評価。

責任ある AI の使用

重要

Microsoft の 責任ある AI 標準をサポートするために、Azure AI Face と Azure AI Vision には制限付きアクセス ポリシーがあります。

誰でも Face サービスを使って、次のことができます。

  • 画像内の顔の位置を特定する。
  • ある人物が眼鏡をかけているかどうかを判定する。
  • 任意の顔について妨害、ぼかし、ノイズ、露出過度または露出不足などがあるかどうかを判定する。
  • 画像内の顔ごとに頭部姿勢の座標を返す。

制限付きアクセス ポリシーにより、次のような追加の Azure AI Face サービス機能にアクセスするには、お客様が受付フォームを送信する必要があります。

  • 顔検証: 顔の類似性を比較する機能。
  • 顔識別: 画像内の名前付きの個人を特定する機能。
  • ライブネス検出: ポリシー違反を示す定期的なコンテンツや動作のインスタンスを検出して軽減する機能 (例: 入力ビデオ ストリームが本物か偽物か、など)。

Face 用の Azure リソース

Face サービスを活用するには、Azure サブスクリプションで次の種類のリソースのいずれかを作成する必要があります。

  • Face: 他の Azure AI サービスを使用しない場合、または Face の使用率とコストの追跡を別に行う場合は、この特定の種類のリソースを使用します。
  • Azure AI サービス:Azure AI Content Safety や Azure AI Language など、他の多くの Azure AI サービスとともに、Azure AI Face を含む一般的なリソース。 複数の Azure AI サービスを使用する予定で、管理と開発を簡略化する場合は、このリソースの種類を使用します。

より正確な結果を得るためのヒント

画像の検出正確性を向上させるために役立つ考慮事項がいくつかあります。

  • 画像形式 - サポートされている画像は JPEG、PNG、GIF、BMP です。
  • ファイル サイズ - 6 MB 以下。
  • 顔のサイズ範囲 - 36 x 36 ピクセルから 4096 x 4096 ピクセルまで。 これより小さいまたは大きい顔は検出されません。
  • 他の問題 - 顔検出は、極端な顔の角度、強すぎる照明、妨害 (手などの顔をブロックするオブジェクト) によって損なわれる可能性があります。