なりすまし判定技術スワローインキュベート

顔認証の写真ハッキングを徹底排除！生体か否かを見極める「なりすまし判定技術」

パナソニックとの「共同特許技術」を活用した「なりすまし判定技術」は、「顔認証」や「eKYC(オンライン本人確認)」等の「不正なりすまし・ハッキング対策」にご活用いただける生体検出(生体検知)セキュリティ要素技術です。

Webカメラ(USBカメラ)やPC搭載カメラなどの「可視光カメラ」ででき、ディープラーニングを用いて高精度な判定を実現しています。

1フレームのみで判定できる「フェイク顔判定」や、時系列データを用いて「まばたき」や「顔向き」などの指定した動作を検出する「アクション判定」により、「不正なりすまし」を防ぎます。

学習モデルの圧縮を行い、CPU処理でも1フレーム100ms程度の処理速度を実現しました（弊社Windowsマシン CPU第8世代core i7にて）。

提供形態には、SDKとアプリをご用意しており、アプリは標準でcsv出力や録画機能にも対応しており、リアルタイムの検証以外にも対応可能です。アプリには「カメラ入力版」「ファイル入力版」をそれぞれご用意しています。

関連リンク - https://bio-check.pas-ta.io/

基本情報なりすまし判定技術

◆「なりすまし判定技術」 4つの特徴

1.【フェイク判定】スマホなりすましを検知
ディープラーニングを用いて、写真やスマホ画面に投影された顔画像を用いたフェイク顔ハッキングを検知します。

2.【アクション判定】ユーザにランダムにアクションを求めることで、なりすましを防止
カメラ入力などによる時系列データを元に、ユーザに特定の動作を指示し、所定の動作を検出できるかによって「なりすまし判定」を行うことができます。

3.カメラを選ばずスマホカメラでも実装可！
本「なりすまし判定技術」はカメラ依存が少ないため、スマホカメラなどのデバイス搭載カメラや、WEBカメラ(USBカメラ)など、流通している多くのカメラを利用して手軽に「なりすまし判定」を実装できます。

4.エッジAIにも最適な、CPUのみでも高速に処理が可能なディープラーニングモデルを構築
ディープラーニングによる学習モデルをできるだけ圧縮することにより、GPUなしでも高速に処理が可能です。最近のCore i5/i7であれば1フレーム100ms程度での処理を実現可能。（端末の種類によって速度が変動する場合があります）

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型番・ブランド名	なりすまし判定技術
用途／実績例	用途： ◆顔認証時のなりすまし判定 ◆eKYCでの写真撮影時ほか

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取扱企業なりすまし判定技術

株式会社スワローインキュベート

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