KDDI、AIでマスク着用時でも表情を分析 精度は9割以上

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画像はUnsplashより

株式会社KDDI総合研究所は2月24日、マスクを着けている人でも、9割以上の精度でポジティブ・ニュートラル・ネガティブの表情を分析できる「顔領域適応型表情認識AI」を開発したと発表。企業、教育機関、公共施設、イベント会場など、日常的にマスクを着用する場面で、人の表情を高精度に分析する新しいサービスの実現が期待される。

KDDI総合研究所はこれまで人の感情や状態を推測するための技術として、表情認識AI技術の研究に取り組んできた。しかし、新型コロナウイルス感染症(COVID‑19)の感染拡大を防ぐため、日常的にマスクを着用することが求められている。マスクを着用した場合は顔の面積の最大7割が覆われ、同社の従来の表情認識AI技術では十分に認識できなかったという。

「顔領域適応型表情認識AI技術」の学習モデル構築概要図

今回、KDDI総合研究所が開発した「顔領域適応型表情認識AI」はマスクで顔の大半(約7割)を隠したとしても、顔露出領域とマスク着用領域を別々に分析し、総合的に客観評価して表情を認識できる。

本AIはマスクを着用した人の顔画像から高精度に表情を認識するために、顔露出領域とマスク着用領域を別々に推定しながら、両者の相関関係も同時に考慮。顔露出領域については、目の周辺領域の特徴量(たとえば、表情は眉間にシワを寄せるなどに表れやすい)に加え、検出顔のほかの領域(たとえば、鼻・口・頬・顔面の筋肉の露出領域)も可能な限り活用している。

マスク着用領域についても、顔全体、特に鼻・口・頬における筋肉の変化によって、マスク自体にシワが生じて変形することとなるため、マスク着用領域の特徴量も学習。顔露出領域から認識された表情の特徴量と、マスク着用領域から認識された表情の特徴量との相関関係を得られるように、それぞれの特徴量の重要度を学習で数値化する。

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