顔認証システムの構築とオープンソース

1 はじめに
2 形になったものを使う方が早い
3 各記事で環境設定の解説をしています
4 品質を更新し続ける
5 情報を提供し続ける
6 中国由来の技術・データを含みません

はじめに

私達東海顔認証がリリースしている Face01 シリーズは全てオープンソース ( OSS ) のライブラリを基盤としています。
オープンソースとは、そもそもなんでしょうか。
一般の方ならば「Firefox」とか「LibreOffice」とかを想像するだろうし、IT 関連にお勤めの方でしたら「MySQL」とか言語系を想像されると思います。

もしある会社で「オープンソースを使って（顧客に出すレベルの）顔認証システムを構築しよう」と企画が上がったらどうでしょう。
恐らく企画を任された方は Github をこまなく探して大量のライブラリに困惑することでしょう。
またどのライブラリを使ったらどのような結果になるのか…、目星をつけたものから小さなテストプログラムを作って実際に動かしてみる事と思います。そして、「これは使えるかも！」と思ったライブラリで構築するもののある程度のボリュームを作ったところで「日本語が通らない！」、「速度が全く出ない！」、「ライブラリのバグなのか自身が作り上げたバグなのか分からない」、「商用不可のライセンスだった」など問題に直面し最初からやり直すことになります。そしてある日上司の方に「出来た？」と聞かれるものの目立ったものが作れず…という報告を出すことになるかも知れません。その時点で見えないコストはどれくらいになるのでしょうか。

形になったものを使う方が早い

ですので、膨大なライブラリから探してきてしらみつぶしに…ではなく、ある程度形になっているプログラム（ SDK 等）を購入、そこからインターフェイスやデータベースを追加で開発した方が断然早くコストもかかりません。また認証処理の検証も処理済みですので時間と労力を使う手間が省けます。

このような流れで Face01 シリーズは生まれました。
シリーズとはいえ最初はスタンドアロンで防犯目的に使う Face01_Graphics のみの提供でした。しかしながら顔認証システムの使用用途はかなり広く、従来の Face01_Graphics だけでは使いづらい面も出てきました。
そこでシリーズとして「帯域やマシン負荷を圧迫しない Face01_Imager 」や「通った人のユニーク数を数える Face01_List 」が生まれました。すべてシステムインテグレーターの方々から「こんなことは出来ないの？」のお声から誕生したものばかりです。

各記事で環境設定の解説をしています

今使われている顔認証システムのほぼ全てが商用かオープンソースの深層学習を使ったライブラリを使っているはずです。
Face01 シリーズもまた、深層学習ライブラリとそこから得られたひと塊のデータを使っています。いわば「巨人の肩に乗る」形で作られており、またライブラリ自身も開発の活発なものばかりを選びそれらが複雑に絡み合っています。
例えば CUDA 。導入方法は以前紹介いたしましたがかなり複雑で環境構築は「簡単」ではないと思います。
東海顔認証では出来る限り現場で環境設定できるように