@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00179035,
 author = {奥村, 明俊 and 星野, 隆道 and 半田, 享 and 西山, 雄吾 and 田淵, 仁浩 and Akitoshi, Okumura and Takamichi, Hoshino and Susumu, Handa and Yugo, Nishiyama and Masahiro, Tabuchi},
 issue = {19},
 month = {May},
 note = {近年，転売を目的としたイベントのチケット購入やダフ屋行為が増加しており，本人確認が今まで以上に重要となっている．チケットの本人確認の課題は，大規模イベントにおいて入場者のなりすまし防止と確認作業の効率化を両立することである．我々は，この課題の解決に向けて顔認証による本人確認システムを開発し実用化してきた．本人確認システムは，20 以上の大規模コンサートで活用され，なりすまし防止に効果を発揮している．このシステムは，チケット購入時に登録された購入者の顔画像とイベント入場時の入場者の顔画像を照合し，購入者と入場者が同一であることを確認する．顔認証による本人確認システムでは，イベント係員が入場者を静止させてチェックインや顔認証を実行し，一人あたり平均 7 秒で本人確認を行っていた．本論文では，より効率的な本人確認を実現するために，入場者が顔認証のために立ち止まることなく歩行したまま本人確認を行うノンストップ顔認証システムを提案する．歩行中の入場者は，横を向いたり目を閉じたりするなど顔認証に不向きな状態で撮影されることが多い．提案システムは，入場者を 2 つの異なるカメラで撮影し 2 種類の画像と登録画像を照合して顔認証を行うことで，歩行中の入場者の高精度な顔認証を実現した．提案システムは，アイドルグループのコンサート入場者 4226 名の本人確認に活用され，顔認証精度は 91% である．本人確認から入場までの時間は，顔認証に成功した場合一人あたり平均 2.5 秒，顔認証が成功せずに係員が目視で確認した場合も含めて一人あたり平均 2.8 秒である．従来の顔認証システムによる本人確認と比べて確認時間を 60% 削減した．, This paper proposes a non-stop face recognition system of verifying the identity of ticket holders at large-scale events. Such a system has been required to prevent illegal resale such as ticket scalping. The problem in verifying ticket holders is how to simultaneously verify identities efficiently and prevent individuals from impersonating others at a large-scale event in which tens of thousands of people participate. We developed Ticket ID System that identified the purchaser and holder of a ticket by using a face-recognition system, which required the ticket holders to stop for face recognition in 2014. Since it was proven effective for preventing illegal resale by verifying attendees at large concerts of popular music groups, it has been used at more than 20 concerts. The average time for identity verification was 7 seconds per person from check-in to entry admission. The proposed system has improved verification efficiency by recognizing faces of the ticket holders walking through the system which is called non-stop face recognition. The system has achieved higher performance than Ticket ID System by using two different images obtained from two cameras for face recognition. It was proven more effective than Ticket ID System by verifying 4226 attendees at a concert of a popular music group. The average accuracy of face recognition was 91%. The average time for identity verification was 2.8 seconds per person, which succeeded in decreasing identity verification time by 60% compared with using Ticket ID System.},
 title = {ノンストップ顔認証システムによる大規模イベントのチケット本人確認の性能改善},
 year = {2017}
}