なりすまし判定技術

顔認証システムには、「登録された本人と一致するか」を確かめる顔認証と、「カメラの前にいるのが写真や画面ではなく生身の人間か」を確かめるなりすまし判定の両方が求められます。 このたび当社は、顔認証SDKを、大手医療機関や入退室管理・勤怠管理の現場で使われている「なりすまし判定SDK」のアドオンとして、セットでの提供を開始しました。 ■セットでできること ・両SDKに同じカメラ映像を渡すだけで、本人照合と生体検知をまとめて組み込めます ・当社の検証では、顔認証だけでは通過してしまう顔写真・スマートフォン画面も、なりすまし判定との組み合わせですべて検知できました ・顔照合精度 99.37%（公開ベンチマークLFW・自社評価） ・Windows / Linux / iOS / Android に対応 1ヶ月無料の試用版をご用意しています。詳細は関連リンクのニュースリリースをご覧ください。

株式会社スワローインキュベートは、顔認証や本人確認の撮影時に、写真・スマートフォン画面・印刷物などを使った「なりすまし」を検知する「なりすまし判定SDK」の最新バージョン ver.2.4.0 を、2026年9月29日より提供開始しました。 本バージョンでは、判定の中核となるフェイク判定モデル（横長画像用・縦長画像用）を更新し、未知の撮影環境・未知の攻撃パターンに対しても安定して判定できるよう汎化性能を高めました。約100万フレームの自社検証データによる評価で、判定精度 99.9%（自社評価）を確認しています。 クラウドでご利用いただける「なりすまし判定API」（AWS Marketplace）の判定エンジンも ver.2.4.0 へ更新済みです。料金プランに変更はありません。 試用版SDK（Windows / Linux / iOS / Android）は1ヶ月無料でお試しいただけます。

株式会社スワローインキュベートは、顔認証システムにおけるなりすまし判定（ライブネス検知）について、実装コードと実測値を添えた技術解説記事 全10本を「スワローインキュベート技術ブログ」で公開しました。すべて無償でお読みいただけます。 顔認証は「誰であるか」を判定する技術であり、「その顔が生体であるか」は判定していません。OpenCVで標準的な顔認証を実装し、印刷した本人の顔写真を提示すると、そのまま本人として通過します。 本シリーズは、顔認証システムの設計・実装・調達をご担当される方に向けて、次の4部で構成しています。 1. 顔認証だけでは、なりすましを防げない（実装と写真による突破の実測） 2. 攻撃の種類と、精度の読み方（FAR/FRRとAPCER/BPCERの違い・簡易ライブネス3方式の限界） 3. 導入検討に必要な実測情報（オンプレ・閉域・組込での設計、Raspberry Pi 5で顔検出13.5fps、SDK組み込みはC++ 23行/C# 22行、既存システムへの後付け） 4. 設計チェックリスト12項目 攻撃の再現手順は掲載していません。詳細は関連リンクをご覧ください。

株式会社スワローインキュベートは、なりすまし判定・顔認証および画像処理の実装解説を発信する技術情報サイト「スワローインキュベート技術ブログ」を公開いたしました。 顔認証システムを設計・実装される開発者の方々から、「どの技術を選べばよいのか」「何ができて何ができないのか」を判断するための情報が不足しているというお声をいただいてまいりました。とりわけ、顔認証そのものと、なりすまし（プレゼンテーション攻撃）を防ぐ仕組みは別の技術であるという点は、実装の段階になって初めて課題として認識されることが少なくありません。 本サイトは、その判断材料を公開することを目的としています。実装コードと実測値を必ず添えることを編集方針とし、「なりすまし判定・ライブネス検知」「OpenCV for C++」「OpenCV for C#」の3カテゴリで構成しています。