AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「3D顔認識をAIでやるといいらしい」という話が出てきてまして、部下に詳しく聞けと言われたのですが、正直私、デジタルは得意でなくて。そもそも2Dと3Dで何がそんなに違うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。端的に言うと、2Dは写真の平面情報だけで人物を認識するのに対し、3Dは顔の立体形状そのものを扱います。例えば鍛冶屋が刃物を作るとき、2Dは刃の写真、3Dは刃自体の形を正確に測るような違いですよ。
なるほど。で、その論文では確か「2Dで学んだ深層学習を3Dでも使えるようにした」と聞いたのですが、それって要するに2Dの知見をそのまま持ってくるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！ほぼ合っています。正確に言うと、2Dで大量のデータから学んだ畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）という“顔の見方”をベースにして、3D点群を2Dの深度マップ（depth map）に変換して微調整（ファインチューニング）する方法です。ポイントは三つ、既存の力を活かすこと、3Dデータの不足を補うためにデータ拡張を行うこと、そして最終的に識別精度を上げることです。
でもうちの現場でやるとしたら、機材もデータも無い。費用対効果が出るかが心配でして。これって実際の導入コストに見合う改善が見込めるんでしょうか。
大丈夫、焦るところではありません。要点を3つにまとめますね。1) 高価な大量の3Dデータを最初から用意しなくても、2Dで学んだモデルを再利用すれば学習負担を下げられる。2) 論文はデータ拡張で表情や姿勢のばらつきを人工的に増やして堅牢性を高めている。3) 実機導入では段階的に投資してPoC（概念検証）を回せば初期費用を抑えられる、という構図です。
なるほど。で、実際にどのように3D点を2Dにするんですか。うちでいうと現場の作業者の顔を登録しておきたい、くらいの用途なんですが。
良い質問です。論文では3Dの点群（point cloud）を正射影（orthogonal projection）で深度マップという2D画像に変換します。イメージとしては顔の奥行きを白黒の濃淡で表した写真を作る感じです。これなら既存の2Dモデルが使えるようになるのです。
これって要するに、写真の形で立体の情報を（2Dの）既存ツールに食べさせて学ばせる、ということですか。それなら機材も簡単で済むかもしれませんね。
その通りです！素晴らしい理解ですよ。あとは実務上の注意点として、3Dスキャンの品質と、実運用での照明や遮蔽物への対策を考えれば良いです。最短の導入は既存のRGB-Dカメラや安価な深度センサで試すことができますよ。
分かりました。最後に、会議で若手に説明するときの簡単なポイントを教えてください。時間は短いので端的に伝えたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つだけです。1) 既存の2D学習成果を活用することでデータ負担を減らせる、2) 3Dは形そのものを扱うので特に表情や照明の影響を受けにくい、3) PoCで段階的投資を行えば費用対効果を確認できる。これだけ伝えれば十分です。
分かりました。では私の言葉で整理します。2Dで学んだモデルを、3Dの深度マップという形で“食べさせて”微調整することで、少ない3Dデータでも顔認識ができる。まずは安価なカメラでPoCをして、現場の照明や遮蔽物に強いかを確かめる、ということですね。
