KYOSO 
IoT.kyotoが研究開発で「顔認証アプリケーション」について取り組んだ内容をご紹介します！
以前より研究開発の一環でVieurekaを使った顔認証アプリケーションを作っておりましたが、今回はエッジ（Vieurekaカメラ）で画像処理を行うアプリとハイブリッド（Vieurekaカメラ＋クラウド）で画像処理を行うアプリの2パターンの検証を行いました。
エッジ（Vieurekaカメラ）で画像処理を行う場合
Vieurekaカメラ内で画像処理を行う従来パターンです。
メリット
- デバイスが画像処理を行うので、ネット環境が不要
- 処理速度が速い
デメリット
- ログの収集、顔登録や管理に専用機器やサーバー等が必要
- カメラと専用機器間の配線が必要
検証動画（顔登録）
- 顔登録時に青枠で顔の特徴を取得
- 取得が完了するとオレンジ色の枠に変更
- 名前を入力し登録ボタンを押して、顔登録完了！
検証動画（顔認証）
- 「Start」ボタンを押すと撮影開始
- 登録していない人の顔には青枠
- 登録している人はオレンジ枠になり、枠下に登録時の名前を表示
ハイブリッド（Vieurekaカメラ＋クラウド）で画像処理を行う場合
Vieurekaカメラとクラウドを用いたハイブリッドパターンです。
メリット
- エッジ側はVieurekaのみなので、シンプルかつ安価
- カメラ複数台構成の場合、インターネットに接続するだけで統合管理が可能
（カメラと専用機器間の配線不要） - 顔登録は1回でOK
- アプリケーション(エッジ含む)の更新や拡張はクラウド側から行える
- 他のクラウドを利用したアプリケーションとの連携が容易
例) 顔認証とクラウド勤怠をAPIで連携
デメリット
- 処理速度が遅い
※検証動画ではこちらのデメリットを解消するため、OpenCVのチューニングやPUX Appを比較検証しています
検証動画
🔽Vieureka: VRK-C201 使用ライブラリ: OpenCV （オープンソース）
🔽Vieureka: VRK-C201 使用ライブラリ: PUX（有償ライブラリ）
🔽Vieureka: VRK-C301（最新機種） 使用ライブラリ: OpenCV （オープンソース）
検証結果
今回、エッジ側のみで画像処理を行う従来の方法とクラウド側で画像処理を行うハイブリッドパターンで検証を行いました。
とにかく高速な処理速度が必要な場合は従来のエッジ（Vieurekaカメラ）方式をご検討ください。ただし、ハイブリッド（Vieurekaカメラ＋クラウド）方式でも従来方式ほどではありませんが処理速度の問題を克服しているため、更に安価に素早く、シンプルに顔認証システムを導入することが可能です。
機種やネット環境、ライブラリによって、少しずつ処理速度も変わります。
Vieurekaカメラの機種 : VRK-C201 → VRK-C301（最新機種）※1【約1秒速い】
使用ライブラリ: OpenCV（オープンソース） → PUX（有償ライブラリ） 【約3~4秒速い】
インターネット接続：セルラー → 光回線 【約1秒速い】
ぜひ、ご検討ください！
※1 Vieurekaカメラ 最新機種 VRK-C301
詳細はこちらをご参照ください
おまけ
現在、新型コロナウィルスへの予防策としてマスクを着用していることも多いので、今回マスクの着用有無による顔認証の検証も行いました。
withコロナ、アフターコロナでマスク着用のままでもチェックインが可能なシステム導入の参考にしていただけると幸いです！
