Deep-CNNを用いた人物判定による入退室管理システム

摘要

我々は研究室などにおける学生の在席時間を自動的に蓄積、管理するシステムを開発した．学生の在席時間の収集においては，入退室時の煩雑な認証動作を不要とするために，対象の入退室動作時に顔検出を行い，その後，Deep-CNNを用いた顔認識及び入退室検出を行う．顔認識精度を向上させるために，顔検出処理の高速化及び顔画像の厳格な絞り込み，幾何学変換を行うことにより，対象人数5人において顔認識率は約97%となった．また，入退室区切りの挿入及び複数画像の認識結果を用いたスコアリングにより，入退室検出率は約84%の精度を実現した．これにより，実用に耐え得るシステムであることが確認できた．