翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # 顔検出および顔比較の概要 Amazon Rekognition では、顔の含まれる画像に対し、2 つの主要な機械学習アプリケーションとして、顔検出と顔比較を利用できます。これらは、顔分析や本人確認などの重要な機能を強化し、セキュリティから個人の写真整理まで、さまざまな用途で不可欠なものとなっています。 **顔検出** 顔検出システムは、「この写真に顔はありますか?」という質問に対応します。顔検出の重要な側面は以下のとおりです。 + **位置と向き**: 画像またはビデオフレーム内の顔の存在、位置、大きさ、向きを判定します。 + **顔属性 **: 性別、年齢、ひげなどの顔属性に関係なく顔を検出します。 + **追加情報**: 顔の遮蔽状態や視線の方向の詳細を示します。 **顔比較** 顔比較システムは、「この画像内の顔は別の画像内の顔と一致しますか?」という質問に対応します。顔比較システムには以下のような機能があります。 + **顔照合予測**: 画像内の顔を、指定したデータベース内の顔と比較して、一致を予測します。 + **顔属性処理**: 表情、ひげ、年齢に関係なく顔を比較できるように顔属性を処理します。 **信頼スコアと検出漏れ** 顔検出システムでも顔比較システムでも信頼スコアを使用します。信頼スコアは、顔の存在や顔の一致などの予測の尤度を示します。このスコアが高いほど、尤度が高くなります。例えば、信頼スコアが 90% の場合は 60% の場合よりも、検出が正しいまたは一致の確率が高いことを示します。 検出システムが顔を適切に検出しなかった場合、または実在する顔に対して低い信頼度の予測を行った場合、これは検出漏れ/偽陰性となります。システムが顔の存在を高い信頼度で誤って予測した場合、これは誤アラーム/偽陽性となります。 同様に、顔比較システムでは、同一人物の顔を別人と予測してしまう場合 (検出漏れ/偽陰性) や、異なる人物の顔を同一人物と誤って予測してしまう場合 (誤アラーム/偽陽性) があります。 **アプリケーションの設計としきい値の設定** + 結果を返すために必要な最小信頼度を指定するしきい値を設定できます。適切な信頼度しきい値を選択することは、システム出力に基づくアプリケーション設計と意思決定に不可欠です。 + 選択した信頼度はユースケースを反映している必要があります。ユースケースと信頼度しきい値の例を以下に示します。 + + **写真アプリケーション**: 写真内の家族を識別する場合などは、より低いしきい値 (80% など) で十分でしょう。 + **高リスクシナリオ**: セキュリティアプリケーションなど、検出漏れや誤アラームのリスクが高いユースケースでは、システムではより高い信頼度を使用する必要があります。このような場合、正確な顔照合のためには、より高いしきい値 (99% など) が推奨されます。 信頼度しきい値を設定および理解するための詳細については、「[コレクション内での顔の検索](collections.md)」を参照してください。