遠距離視線推定技術

始終保持世界領先地位的 NEC人臉辨識技術，已有40國導入相關系統

生物特徵身份辨識（生物辨識）技術，在金融和門禁管理等諸多領域正加速擴展運用中。相較於密碼或IC卡等個人認證方式，生物辨識技術具備的優勢在於不必擔心遺忘、洩漏、偽造或偷竊等問題，且精準度、可靠度高，因此各國陸續投入研究開發。

人臉辨識技術屬於生物辨識技術之一，在運用上相當出色。在接受辨識時，完全不需要特殊的認證動作，萬一發生違法情況，還可從儲存的影像中輕鬆鎖定本人，是其他生物辨識無法辦到的明顯優點，因此近年來更加備受關注。

NEC自1989年起開始研發人臉辨識技術，早在2002年便已將人臉辨識引擎上市銷售。之後也持續推動研究開發，終於獲得世界級的高度肯定。2009年、2010年、2013年、2017年連續4次勇奪美國國家標準與技術研究院（NIST）主辦人臉辨識評比測試的第1名殊榮。2017年的動態影像人臉辨識技術，讓被拍攝的對象不需意識到攝影機，就能即時辨識移動中的人臉，評比時的99.2%超高辨識精準度，優異性能遠勝其他競爭廠商而獲得好評。目前，運用NEC人臉辨識技術的系統，已有導入全球40國、超過100套系統的豐富實績。

以人臉辨識為基礎研發劃時代的新技術，只需攝影機就能檢測視線方向

以如此優異人臉辨識技術為基礎，全新研發的「遠距離視線推定技術」，可說是大幅拓展了可能性的應用技術。

以往，在偵測視線動向時，必須運用架設紅外線燈與攝影機的專用裝置，用紅外線燈近距離照射檢測對象，由反射方向來檢測出視線的動向。然而，本次NEC研發的「遠距離視線推定技術」不需要這種專用裝置。只要運用一般攝影機所拍攝的影像，便能檢測出人類視線的動向，誤差僅在上下左右5度以內。這樣的辨識精準度（誤差）與過往的專用裝置幾乎等同，甚至更為精準。不僅如此，NEC的新技術，讓攝影機能在距離10公尺遠的位置檢測對象人物的視線。此外，傳統技術難以達成的多人視線同時檢測，本技術也能夠幾近即時顯示出來。

這種劃時代的「遠距離視線推定技術」，是由人臉辨識技術核心之一的「多重比對人臉偵測法」為基礎而誕生的。NEC的人臉辨識技術，運用了重要的三階段關鍵技術。

首先是「人臉偵測技術」。在影像端以矩形區塊進行搜尋，並將人臉部份以矩形方式準確擷取出來。接著，針對擷取的人臉影像運用「多重比對人臉偵測法」，搜尋眼睛、眼角、瞳孔、鼻翼、嘴角等諸多「特徵點」的位置。利用這兩項技術，準確認定人臉整體與各器官的位置後，再藉由運用機械學習（深層學習）最新成果的「人臉比對技術」來辨識個人的身份。

在嚴苛研究環境中，某天突然想到「也能用來檢測視線」

為了提高「人臉比對技術」辨識精準度，「多重比對人臉偵測法」必須達到最頂級的正確率。在進行研究時，先將人臉各部位形狀與周遭環境的明暗差異等特徵，化為參數後輸入電腦，再反覆透過實驗進行驗證，以調整參數並提升精準度。2008年當時的人臉特徵點只有2個部位，到了2010年時已增加到13個部位，之後也不斷增加辨識部位，辨識技術更為縝密。另外，為了因應動態影像認證的情況，即便在照明、人臉方向的變化、人數眾多（臉部局部遮擋）及經年累月的臉形變化等嚴苛條件下，也必須正確地偵測出人臉的特徵點。

有一天，研究人員在這種嚴苛研究環境中，腦海中閃過一個念頭「只運用人臉影像也能偵測出視線吧？」即便在低解析度的影像中，也有自信能確認眼角、眼睛、瞳孔中心等位置。

於是，從2015年底起約1年期間，針對「視線」進行集中研究，終於誕生出可實際運用的「遠距離視線推定技術」。目前，已獲得各大領域的洽詢需求，正在進行相關的實證實驗。只要實驗結果與攸關視線動向的理論能夠定型，便可望將相關系統導入至行銷等各個領域。

由顧客視線判斷人氣商品和廣告效果的「視線量調査」可望成真

NEC本次研發的「遠距離視線推定技術」，除了運用在鎖定可疑人物、迷路孩童等監控解決方案之外，預估也能應用在更為廣泛的行銷用途上。

舉例來說，若在舉辦宣傳活動中的百貨公司與購物中心入口附近，設置多台攝影機，大多數顧客入店時的視線動向與舉動，都幾乎能即時掌握。如此一來，店面內的看板與廣告效果、店面入口動線、賣場配置是否適合等都能在短時間內判斷出來，更能視需求進行調整。在超市等店舖內，可自動辨識顧客關注的商品，並篩選出不同時段、不同客群屬性的人氣商品。

此外，最近在都市鬧區早已普遍設置的數位廣告看板(Digital Signage)畫面上，透過本技術，時時刻刻都可掌握到顧客關注的內容、花費多少時間觀看等情況。不僅能夠測定戶外看板的廣告效果，用在緊急狀態下的逃生標誌，看板位置、大小、顏色是否適合，都能細膩量測出來，輕鬆實行所謂的「視線量調查」。

在商業領域也有客戶表示，希望本技術能夠用於評估是否正確且確實履行業務。目前已嘗試從視線動向判斷和評估的有：司機有無確實安全駕駛、是否確實檢查工廠設備等。此外，讓身心障礙者只憑視線動向就能向對方傳達意思、操縱與控制各種機械的所謂「通用設計」（Universal Design），目前也正在研討如何讓本技術運用其中。

視線反映出人的心理

研究者簡介

森下雄介( NEC 數據科學研究所主任　兼TCI事業部人臉辨識技術開發中心主任)

就讀系統資訊工學研究所的學生時期，將影像模式化為參數後加以分析，針對其統計模型辨識進行研究。主要解析運動進行中的動態。進入NEC後，立即被派任到中央研究所，為了「多重比對人臉偵測法」而進行長達5年的演算法研究。之後也負責研發「遠距離視線推定技術」。個人興趣是游泳。在高中和大學時期的社團活動中，曾獲選參加蛙泳比賽，現在也參加公司的游泳社，每週都會游一次。一到假日就會帶即將滿2歲的女兒到公園遊玩。

今岡仁(NEC 數據科學研究所主席研究員兼TCI事業部人臉辨識技術開發中心主席技師長)

工學研究所應用物理學博士。學生時期專攻統計力學，進行製作磁性體數理模型等。進入NEC後，歷經將腦部視覺資訊處理化為數理模型之研究後，2002年起投入人臉辨識技術的研究。從早期便已運用高深的機械學習方式，提高「人臉比對技術」的精準度。人臉辨識的研究實績已達15年，在這項領域可說是NEC的靈魂人物。個人興趣為馬拉松。在前次東京馬拉松賽時，以4小時又4分的時間跑完全程。每週約有3天左右會慢跑數公里，週末則跑10公里，目標是在4小時(sub four)內完成馬拉松。

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