マスク着用時でも年齢と性別を推定できる、高精度で堅牢なAIモデルを開発しました。従来のモデルは遮蔽物の検出が困難でしたが、本システムは、口や鼻といった重要な部分が覆われていても、顔の微妙な特徴、輪郭、パターンを認識できるように学習されています。
これにより、医療現場、公共交通機関、小売業など、マスク着用が一般的となる実世界のシナリオにおいて、特に高い効果を発揮します。顔に遮蔽物があっても高い予測精度を維持できるこのモデルは、AIベースの顔分析における大きな進歩と言えるでしょう。
COVID-19パンデミックによってもたらされた課題、特に日本におけるマスク着用義務化により年齢と性別の正確な推定が困難になっていることを受け、クライアントは本プロジェクトを開始しました。本プロジェクトの目標は、監視カメラに映った人物の年齢と性別を正確に判別するエッジAIアプリケーションの開発です。クライアントがこれまで年齢と性別の推定モデルを個別に開発していたアプローチとは異なり、当社の付加価値は、これらのモデルを統合することで、年齢と性別を同時に、かつ高精度に推定できる点にあります。
本プロジェクトで直面した課題は以下の通りです。
まず、年齢推定モデルにおける性別による不正確さが大きな問題でした。特に女性に対してバイアスがかかり、推定結果の信頼性が低下していました。これは公平かつ正確な年齢推定を妨げる要因となりました。
次に、マスク着用時の顔に対するモデル精度の低下も課題でした。マスク着用が一般的な現実環境での年齢推定の信頼性に影響を及ぼし、モデルの実用性を制限していました。
さらに、複数のモデルとの互換性の問題も存在しました。特にJetson Nanoなどの低スペックデバイスにおいてパフォーマンスが劣り、スムーズで効率的な動作を保証することが困難でした。このため、ハードウェア環境に依存しない柔軟かつスケーラブルなソリューションの提供に制約がありました。
年齢・性別推定における課題に対応するため、以下のようなソリューションを実施しました。
まず、既存モデルを改良し、年齢推定と性別推定を同一フレームワーク内で同時に行う仕組みを導入しました。これにより、別々のモデルを使う必要がなくなり、システム全体の効率性が向上しました。
次に、マスク着用時の顔認識精度向上のため、転移学習の手法を採用し、マスクあり・マスクなしの顔画像データセットで別々にモデルを学習させるアプローチを取りました。この手法により、マスク着用時でも顔の特徴を正確に捉えられるようになりました。
さらに、Jetson Nanoなどの低スペックデバイスでの動作対応として、軽量化したモデルの開発と最適化を実施しました。これにより、パフォーマンスや精度を損なわずに幅広いハードウェア環境での利用を可能にしました。
高度なAIベースの年齢・性別検出モデルを発表できることを大変嬉しく思います。このモデルは、単一の統合アーキテクチャを用いて、年齢と性別を同時に推定できるようになりました。この統合アプローチは、タスクごとに個別のシステムに依存していた従来のモデルと比べて、大幅な改善をもたらします。これら2つを1つの合理化されたフレームワークに統合することで、処理の高速化、計算負荷の軽減、そして全体的な精度の向上を実現し、様々な業界のリアルタイムアプリケーションに最適です。
最先端のディープラーニング技術を用いて構築され、多様なデータセットでトレーニングされたこのモデルは、照明、顔の角度、背景などのさまざまな条件下でも、高いパフォーマンスと信頼性を発揮します。このイノベーションは、小売分析、監視、ヘルスケアなどのアプリケーションに新たな可能性を開き、AIにおける年齢・性別検出の新たな基準となる、正確で効率的、かつスケーラブルな結果をもたらします。
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