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参照にあたっては、「どのような理屈か」ではなく「どのような機能を有しているか」に、ご注目下さい。
参照文献：
③フジサンケイ ビジネスアイ賞 高精度顔認証の研究開発
Ⅰ） 顔認証製品と社会ソリューションでの活用
Ⅱ） 安全・安心を実現する世界一の顔認証技術
Ⅲ） バイオメトリクス認証 顔認証技術とその応用
Ⅰ）、Ⅱ）、Ⅲ）はＮＥＣのホーム＞…＞顔認証のしくみ のページ（下部）にある、関連リンクよりアクセス
③を用いて、解る範囲で説明します。
図3.1 顔認証処理の概要 の中に、「顔特徴点検出処理」というのがあります。
この場合のある特別な条件が、あのザウルス様の「目歯比率」に当たると思います。この言葉が有名になったとき、
ザウルスブログに現れた工作員は次のように言ってました。「目歯比率」が載っている論文を教えろと。
「企業秘密に属すことだ。掲載されている論文が公開されるわけ無かろう」、加えて、
「敵に塩は送らない」とザウルス様は対応されてました。
敵はほぼ同時に、全般画像にも現れました。その後、暫くして両方から敵は姿を消しました。
ネオのことを知ったのでしょう。
「目歯比率」はザウルス様のオリジナル。もしかすると、ＮＥＣ以外の技術者なの（だった）かもしれません。
（「目歯比率」を上手く利用できれば、ソフトの開発コスト削減になると思われます。）
図3.2 顔検出処理の流れ
（２Ｄである）正面静止画像より様々な位置や大きさに対応した（２Ｄの）画像を多数作製します。
そして、できた画像（これらが多重解像度画像）、各々に対し、ＮＥＣの独自技術である一般化学習ベクトル量子化手法(GLVQ)を用いて
端 から順にGLVQにより顔と非顔の2クラス判別を行い、信頼度画像を生成します。
何のことかと申しますと、できた画像を矩形（長方形）で細分化します。これを、ここでの量子化と言います。
量子化の１例としてアナログレコードのデジタル化があります。この場合は、より細かく量子化することに
よってより原音に近づく、つまり忠実になります。
マージ（情報工学）は１つにまとめるの意。
「最小メジアン推定を用いて異常値を判定～」は、要するに、中央値から離れすぎている値（検定上）は使わないと言うこと。
図 3.5 姿勢・照明変動画像を生成するための処理の流れで使用されている、「摂動空間法」は、1枚の正面画像（登録画像）を元に
予想される数パターンの登録画に加えておくことで、環境条件の変動に対応する。
つまり、２Ｄである正面静止画像より、複数のある決まったパターンの３Ｄ画像を作成しておく事である。
なぜ７月８日まで待ったかと申しますと、敵がネオを使って録画済みと予想されていた会見ビデオを検証し、
精度を上げたものを用意してくる恐れがあったからです。
一方で、Ｈｉｒｏｍｉ様がネオの存在を知れば、幾らかは楽になるのではないかという思いもありました。
他方で、敵も使用し、より激化するという懸念もありました。
また、ＢＢ様に裁判を仕掛けようとする敵に対しては、抑止力となり得ます。なぜならば、真贋が明らかになるからです。
既に世界中で、販売、使用されているので特別な物ではないかもしれません。日本でも、少々心配ですが、入管や警察関係は使用しているはずです。
どこの製品かは知りませんが、国内で最も顔認証技術を活用しているのは、皮肉にもパチンコ屋でしょう。
パチンコ台の前に座れば登録画像が撮られ、ビギナーズラックに始まり、終いには中毒になるように誘導する、とても便利な道具として。
以上 byこすけ氏
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