輸送 / 物流、スマート･ビルディング、スマート･ホームなどの業界では、なりすまし詐欺を防止し、信頼性の高い入退室を確保するために、セキュアなリアルタイム･アクセス制御に対するニーズが高まっています。しかし、従来のクライアント/サーバ顔識別システムは、高い遅延が生じることが多い上に、常時ネットワーク接続に依存します。id3 Technologies社は、これらの課題を解決するべく、より高速でレジリエントなソリューションを提供するために、組み込みAIに目を向けました。
Neural-ARTアクセラレータを搭載した強力なSTM32N6マイクロコントローラを活用したid3社の統合ソリューションは、クラウドに依存することなく超高速のローカル顔識別を実現します。このシステムは、ToF（Time-of-Flight）測距センサによる生体検出を組み込むことで、なりすましを検出し、照明条件が変化してもエネルギー効率の高い検証を瞬時に提供します。
アプローチ
従来のソリューションの限界から、STM32マイコン上で直接実行される<72>軽量の顔識別モデルを使用した新しいアプローチが考案</72>されました。このイノベーションにより、クラウド･サービスや外部アクセラレータに依存することなく、プライバシー優先のリアルタイム生体認証が可能になります。必要に応じて、ユーザのオンボーディングを近代化し、直感的な顔登録と組み込みデバイスへの生体特徴のセキュアな送信を提供するモバイル･アプリ･コンパニオンを使用することも可能です。
id3社のアクセス制御ソリューションは、ハイダイナミック･レンジ（HDR）RGBセンサと8 x 8マルチゾーンToF測距センサから同時にデータを取得します。センサ･フュージョンは、検出、生体検証、生体特徴抽出、ローカルIDデータベースとの照合をすべてデバイス上で高速実行するMicroFace SDKを実行するSTM32N6によってローカルで処理されます。
組み込みAIとToFによる検出を使用するこのアプローチには、大きなメリットがいくつかあります。
低遅延：MicroFace SDKは8msで顔を検出し、20msで特徴を抽出します。
ローカル処理：サーバを使用せずに動作するため、コスト削減とデータ･セキュリティの強化につながります。
セキュリティ：生体検出により、なりすましの試みを60msで阻止します。ToFは2D方式よりも強力な保護を提供し、暗い場所でもなりすましを検出します。
低消費電力：低消費電力で連続動作し、最適化されたAIモデルによりデバイスの寿命を延長します。
アプリケーションの概要
MicroFace SDKは、RGBデータとToFデータの組み合わせと高度なニューラル･ネットワーク処理を使用して、セキュアで高速かつ正確なオンデバイス顔識別と生体検出を実現します。
1 - プロセスは、マルチモーダル･データの同時取得から始まります。RGBセンサは、さまざまな照明条件で高品質の画像をキャプチャします。一方、ToF測距センサは8 x 8深度マップを提供して正確な3D空間表現を実現します。両方のデータ･ストリームをSTM32N6組み込みプラットフォームに送ります。
2 - MicroFace SDKは、ディープ･ラーニングに基づく顔検出を適用してRGB画像内の顔を特定します。これと並行して、生体検出モジュールはToF深度マップを分析して、不一致、反射率、および微小動きから生体ユーザとなりすましの試み（写真、ビデオ、マスク）を区別し、厳しい照明下での堅牢性を向上させます。
3 - 生体であることを確認した後、SDKは量子化CNN（畳込みニューラル･ネットワーク）を使用して生体特徴を抽出します。このCNNは、コンパクトで識別可能な顔埋込みを生成し、登録されたテンプレートのオンデバイス･データベースと照合します。
4 - 組み込みデバイスの制約の中でリアルタイム要件を満たすために、ニューラル･ネットワークの計算はSTM32N6のニューラル･プロセッシング･ユニット（NPU）にオフロードします。並列行列演算に最適化されたNPUは、低遅延と高いエネルギー効率を実現しながら、検出、埋込み、生体分析を高速化します。
5 - 最後に、MicroFace SDKはヒューマン･マシン･インタフェース（HMI）を介して識別結果を出力し（有効な一致、身元不明、またはなりすましの検出）、セキュアで応答性の高いオンデバイス顔識別を実現します。
センサ
- RGBイメージ･センサ：Sony IMX335、5.04Mピクセル、ハイダイナミック･レンジ（HDR）
- ToF測距センサ：ST VL53L5CX、8 x 8マルチゾーン･テレメトリ･センサ。このセンサは、厳しい照明条件下での生体検出性能を大幅に改善します。
データセットとモデル
データセット：
- id3 Technologies社の顔識別アルゴリズムは、25年以上にわたる継続的なイノベーションの成果です。何百万枚もの多様な画像でトレーニングおよび検証されており、幅広い肌の色、民族、顔特徴にわたって堅牢な性能を保証します。これを検証するために、同社はアルゴリズム（id3_008）を米国国立標準技術研究所（NIST）の顔識別技術評価（FRTE）に提出し、評価を受けています。
モデル：
- MicroFace SDK：FaceDetector4B、FaceEncoder9B、およびFacePAD4A（id3社）
- 学習可能パラメータ：5,201,000
- MACC：6,02E+8
- 最大登録顔数：1,000（調整可能）
結果
顔検出：8ms
生体検出（PAD）：60ms
顔特徴抽出：20ms
顔照合（1,000ユーザ）： 4.5ms
SRAM：0.8MB未満（MicroFaceライブラリ）| デモ：0.34MB（デモ）
Flash：8MB（デモ + ライブラリ）
執筆者：Lucas L'HUILLIER（id3 Technologies社）| 最終更新日：2025年9月
リソース
STM32Cube.AIで最適化
STM32Cubeの無料の拡張パッケージX-CUBE-AIを使用すると、ニューラル･ネットワークや機械学習モデルなどの学習済みAIアルゴリズムを、STM32用の最適化されたCコードに自動変換できます。
STM32N6シリーズに最適
Arm® Cortex®‑Mプロセッサをベースとする32bit汎用マイクロコントローラのSTM32ファミリは、より柔軟かつ自由なアプリケーション開発を実現します。高性能、リアルタイムの処理能力、デジタル信号処理（DSP）、低消費電力 / 低電圧動作、コネクティビティなどのさまざまな機能を集積した製品により、開発をサポートします。