[論文レビュー] Facial Recognition Enabled Smart Door Using Microsoft Face API

Karan Maheshwari, N. Nalini|arXiv (Cornell University)|May 29, 2017

IoT-based Smart Home Systems被引用数 14

ひとこと要約

この論文では、Azure上でホストされたMicrosoft Face APIを用いて、ライブHDカメラ入力を介してユーザーを認証する顔認識対応スマートドアシステムを提示している。Raspberry Piに統合されたこのシステムは、顔の検出、本人確認、電磁ロックの制御、音声フィードバックを実行し、リアルタイムでのバイオメトリックアクセス制御を備えた機能的なIoTベースの家庭用セキュリティプロトタイプを示している。

ABSTRACT

Privacy and Security are two universal rights and, to ensure that in our daily life we are secure, a lot of research is going on in the field of home security, and IoT is the turning point for the industry, where we connect everyday objects to share data for our betterment. Facial recognition is a well-established process in which the face is detected and identified out of the image. We aim to create a smart door, which secures the gateway on the basis of who we are. In our proof of concept of a smart door we have used a live HD camera on the front side of setup attached to a display monitor connected to the camera to show who is standing in front of the door, also the whole system will be able to give voice outputs by processing text them on the Raspberry Pi ARM processor used and show the answers as output on the screen. We are using a set of electromagnets controlled by the microcontroller, which will act as a lock. So a person can open the smart door with the help of facial recognition and at the same time also be able to interact with it. The facial recognition is done by Microsoft face API but our state of the art desktop application operating over Microsoft Visual Studio IDE reduces the computational time by detecting the face out of the photo and giving that as the output to Microsoft Face API, which is hosted over Microsoft Azure cloud support.

研究の動機と目的

• 伝統的な鍵やコードに代わる顔認識を用いた安全で自動化された家庭用アクセスシステムの開発。
• ライブビデオ処理、クラウドベースの顔認識（Microsoft Face API）、マイコンによる電磁ロック制御の統合。
• 音声出力と本人確認結果のリアルタイム表示を通じた人間-機械インタラクションの実現。
• クラウドに送信するデータの前処理をRaspberry Piで現地で行うことで、計算負荷を低減。
• エンドツーエンドのバイオメトリック認証とフィードバックを備えた、実証実験用のIoTベースのスマートドアシステムの実現。

提案手法

• ライブHDカメラがドアでの人物の映像をリアルタイムで撮影し、Raspberry Piに接続されたディスプレイモニタにストリーミングする。
• Raspberry PiはMicrosoft Visual Studioで開発されたデスクトップアプリケーションを実行し、ビデオストリーム内の顔を検出し、顔領域を抽出する。
• 検出された顔画像はAzureクラウド経由でMicrosoft Face APIに送信され、本人確認および識別が行われる。
• マイコンを用いて電磁ロックを制御し、認証が成功した際に自動的にドアを解除する。
• Raspberry Pi上で音声合成処理が実行され、スピーカーを介して音声フィードバックが出力される。
• システム全体はリアルタイムで動作し、アクセス制御およびユーザーへのフィードバックに対して低遅延応答を実現している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 低コストのIoTベースのスマートドアシステムは、家庭用セキュリティにおける信頼性の高いリアルタイム顔認識を達成できるか？
• RQ2 顔認識処理をクラウドAPI（Microsoft Face API）にオフロードすることで、システムのパフォーマンスと遅延にどのような影響を与えるか？
• RQ3 Raspberry Piで顔検出を現地で行うことで、計算負荷をどの程度低減でき、応答時間を改善できるか？
• RQ4 現地処理とクラウドベースのAIを組み合わせたハイブリッドシステムは、安全でインタラクティブなアクセスソリューションを提供できるか？
• RQ5 音声フィードバックと画面表示の統合は、バイオメトリックアクセスシステムにおけるユーザーエクスペリエンスをどの程度向上させるか？

主な発見

• システムは、Azureクラウド経由のMicrosoft Face APIを用いて、顔認識と自動ドア解錠をリアルタイムで実現した。
• Raspberry Piでの顔検出処理により、クラウドの計算負荷が軽減され、システムの効率が向上した。
• 音声フィードバックと画面表示の統合により、明確でリアルタイムのユーザーインタラクションとステータス更新が可能になった。
• マイコンで制御される電磁ロックにより、信頼性が高く安全な物理的アクセス制御が実現した。
• 本人確認における遅延を最小限に抑えた、機能的でエンドツーエンドのバイオメトリックアクセスシステムが実現した。
• クラウドベースの顔認識を用いたIoTベースのスマートホームセキュリティの実証実験として、本システムは実現可能性を示した。