AIの仕組み（顔照合の技術紹介）

当サイトは、顔写真を1枚渡すと、顔立ちの近い女優を約16,422人の中から探します。その仕組みと、実測で分かった限界を書きます。作った側の視点なので、少し技術寄りです。

全体の流れ

写真から顔を見つける（顔検出）
顔を128個の数字に変える（特徴量）
約1.6万人ぶんの数字と比べる（照合）
近い順に並べて表示する

この4つはすべて、お使いのブラウザの中で動きます。モデルはWebAssemblyで動く推論エンジン（ONNX Runtime Web）でブラウザにダウンロードして実行するため、アップロードした写真がサーバーへ送られることも、保存されることもありません。

1. 顔検出と特徴量

顔検出には、OpenCV Zooで公開されている軽量なモデル「YuNet」を、顔を数字に変える部分には同じく「SFace」を使っています。検出した顔は目の位置などをもとに向きと大きさを揃え、112×112ピクセルに切り出して、 SFaceに渡します。出てくるのが、128個の数字の並び（特徴量）です。

同じ人の顔は、近い数字の並びになるように学習されたモデルです。そのため、2人の顔が似ているかどうかは、2つの数字の並びがどれだけ同じ向きを向いているか（コサイン類似度）で測れます。

2. 約1.6万人との照合

女優側の特徴量は、あらかじめプロフィール画像から計算してあります。ブラウザはそれをダウンロードし、手元の写真の特徴量と総当たりで比べて、類似度の高い順に並べます。サーバーに問い合わせる処理はありません。

目・鼻・口・輪郭ごとの「寄り」も出していますが、これは128個の数字を区間に分けて比べる簡易的な方法です。顔の部位を厳密に切り出して測っているわけではないので、目安として見てください。

類似度の基準値

類似度の数字は、基準を知らないと読めません。そこでプロフィール画像から無作為に選んだ別人4,000組の類似度を測りました。平均は0.105、標準偏差は0.117、95%の組が0.308以下、最大は0.503でした。 SFaceで同一人物とみなす一般的な目安は0.36前後です。

つまり0.3前後は、別人でもよく出る値です。ここを根拠に「似ている」と並べると、意味のないリストになります。画面のパーセントはこの分布を踏まえた表示用の換算で、確率ではありません。診断結果の読み方はAV女優診断のやり方にまとめています。

顔の特徴ランキングの測り方

目の大きさや輪郭といった特徴は、顔のランドマーク（478点）を検出して、顔の幅で割った比率として求めています。絶対的な長さにすると画像のサイズに左右されるため、すべて顔幅で正規化します。そのうえで、結果の信頼性のために二つの処理を入れました。

横向き・うつむき・目を閉じた写真を除く。比率が正しく測れない写真は、エラーにならずに間違った値を返します。この条件を通ったのは全体の約半数でした
笑顔の影響を取り除く。笑うと目が細く、唇が薄く見えます。笑顔の強さを説明変数にした回帰の残差を使っています

結果は顔の特徴別ランキングと顔の特徴で探すで見られます。

プロフィール写真と、作品の中の顔

プロフィール写真は、加工や撮影時の条件で、作品の中の印象と違うことがあります。そこで出演作品のサンプル画像からも顔を抜き出して比べました。

ここに落とし穴がありました。サンプル画像に顔が1つだけ写っていても、実測ではその62.7%が本人ではなかったのです。共演者が写っているためです。そのため、抽出した顔をそのまま本人とは扱わず、プロフィール画像との照合で本人と確認できたものだけを使っています。

作中の顔を15枚以上確認できた1,124人を、プロフィール画像の印象との揃い方で並べています。揃っている上位の例です。

代表画像と作中の顔の印象が揃っているランキング／印象差が大きいランキング

限界

測っているのは写真です。加工、化粧の流行、撮影された時代の影響を受けます。デビュー年代によって、同じ特徴の平均値が20ポイント以上動く例もありました
顔が似ていることと、雰囲気や体つきが似ていることは別です
類似度が高くても、同じ人だという保証にはなりません。娯楽として使うものです

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