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JKでもわかるSFace Recognition
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bigbackboom
October 21, 2025
Programming
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59
JKでもわかるSFace Recognition
bigbackboom
October 21, 2025
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Transcript
JKでもわかるSFace Recognition Kodai KIkuchi
自己紹介 菊池 広大(キクチコウダイ) 2023年6月 株式会社マネーフォワードに入社 カードプロダクト開発部クライアントGリーダー 埼玉出身、Iターンで東京から福岡に Androidエンジニア、たまにバックエンド。 Github: https://github.com/BigBackBoom
https://hrmos.co/pages/moneyforward/jobs/1960606981176266918
Table of Contents
Table of Contents Background 1 SFace Recoginition 2 Demo 3
Quiz Time 4
Background
Background まじ、 わかりみが深い 精度がガチだよ ね OpenCVの顔認 証テンアゲなん ですけど
Background
SFace Recognition
SFace Recognition
SFace Recognition Sigmoid-Constrained Hypersphere Loss for Robust Face Recognition (SFace)
SFace Recognition 今までの顔認証とは違うの?
SFace Recognition OpenCVは既存で Eigenface/Fisherface などがあるが 光源変化や角度変化に弱い
SFace Recognition SFace は、シグモイド関数を使って学習の 最適化を調整して、 ノイズのないデータはしっかりと最適化される一方で、 ノイズを含むデータは過度に最適化されることを防ぐ事 ができる
SFace Recognition 質の高い顔データベースがなくても、 最適化を適度にやってくれるため Openな顔画像のデータベースなどが利用しやすい また、トレーニング済みデータが OpenCVで用意されている
SFace Recognition
SFace Recognition Database Accuracy Threshold(normL2) Threshold(cosine) LFW 99.60% 1.128 0.363
CALFW 93.95% 1.149 0.340 CPLFW 91.05% 1.204 0.275 AgeDB-30 94.90% 1.202 0.277 CFP-FP 94.80% 1.253 0.212
SFace Recognition Euclidean Norm(L2-Norm) • 二つの画像の顔の特徴点の距離の近さを表す • L2-Norm が小さい ->
同じ人 • L2-Norm が大きい -> 違う人
SFace Recognition Cosine • 二つの画像の特徴点ベクトルの同士の角度 (value -1 ~ 1) •
1 は 同じアングル • -1 は逆方向 • 0 は90度の垂直方向
Demo
Demo
Background
Quiz Time
SFace Recognition L2NormとCosineの値を平均化して、 スコアを0〜100まで出るようにしました。 次の画像の比較が何点になったでしょう?
Quiz Time vs
Quiz Time vs Not Same Person 0.0%
Quiz Time vs
Quiz Time vs Not Same Person 39.7%
Quiz Time vs
Quiz Time vs Same Person 100.0%
Conclusion
Conclusion • OpenCV での顔認証はすぐ使えるし、結構 精度も高い • JKもびっくり • 菊池と新垣結衣は一致度0点
Thank you for listening