オープンソースを利用して簡易的な顔認証サーバーの構築が可能です！

セキュリティ対策としても注目されている「顔認証サービス」について、オープンソースの「PyTorchの顔認証ライブラリ」である「facenet-pytorch」を利用して自社や個人でも導入出来る、簡易的な顔認証サーバーを構築する方法が「VALUE-DOMAIN（バリュードメイン）」の記事で紹介されています！

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「顔認証」とは？
「顔認証ライブラリ関連」について
詳細を「Value Note（バリューノート）」の記事で確認出来ます！
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「顔認証」とは？

「顔認証（Face Recognition）」とは、カメラ等で撮影した画像から顔の特徴を抽出し、データベースに登録された顔画像と照合する事で個人を識別する技術で、顔認証は主に以下のステップで構成されます。

1. 顔検出（Face Detection）: 画像の中から顔の位置を特定します。
2. 特徴抽出（Feature Extraction）: 特定された顔領域から、目や鼻、口などの位置関係や形状などの特徴を抽出します。顔の形状やパーツの配置などを数値化したものです。
3. 照合（Matching）: 抽出された特徴とデータベースに登録された顔の特徴を比較し、一致度を算出します。
4. 認証（Authentication）: 一致度が閾値を超えた場合、本人と認証します。

「顔認証ライブラリ関連」について

facenet-pytorchライブラリ

facenet-pytorchライブラリは、事前学習済みのInceptionResNetV1モデルを提供しており、これによりユーザーはすぐに高精度の顔認識を利用できます。
またInceptionResNetV1のアーキテクチャは、PyTorchで容易に実装できるため、多くの研究者や開発者が独自の用途に合わせてモデルを構築しています。

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Faissライブラリ

Faiss（Facebook AI Similarity Search）は、Facebook AIが開発した、大規模なベクトルデータの中から「類似したベクトル」を高速に検索するためのライブラリです。Faissは、以下の特徴を持っています。InceptionResNetV1で抽出した特徴量の登録データを検索するのに使用します。