顔認証のなりすまし判定（ライブネス検知）の技術解説シリーズ全10本を公開しました

2026.09.25

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、技術情報サイト「スワローインキュベート技術ブログ」で公開いたしましたので、お知らせいたします。すべて無償でお読みいただけます。

公開の背景

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。実際に OpenCV で標準的な顔認証を実装し、印刷した本人の顔写真をカメラに提示すると、そのまま本人として通過します。これは実装の不備ではなく、顔照合という技術の設計上の性質です。

顔認証システムの設計・実装をご担当される方々からは、当社に次のようなご質問を多くいただいてまいりました。

いずれも製品カタログでは答えきれない問いです。本シリーズは、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	「できます」ではなく、動くコードと測定した数値で示します（例: Cortex-A76 での顔検出は 640×480 で 13.5fps、なりすまし判定SDKの組み込みに必要な実質コード量は C++ 23行 / C# 22行）
自前で対策する場合の限界も扱う	簡易的なライブネス方式が構造的に抱える限界を、擁護せずに整理しています
攻撃の再現手順は書かない	攻撃の種類と脅威度は解説しますが、突破のための具体的な手順は掲載しません

1. 顔認証だけでは、なりすましを防げない

OpenCVだけで顔認証を実装する【YuNet + SFace・C++】
OpenCV 標準搭載の YuNet（顔検出）と SFace（顔照合）だけで顔認証を組む手順です。以降の記事の前提となる実装になります。
OpenCVで顔認証を実装したら、印刷した写真であっさり突破された【C++】
上記のコードに、印刷した本人の顔写真を提示するとどうなるかを実測しています。顔認証は「誰か」は判定しますが「生きているか」は判定していないことを、再現可能なコードと結果で示した記事です。

2. 攻撃の種類と、精度の読み方

なりすまし攻撃（プレゼンテーション攻撃）の種類と、どこまでが現実的な脅威か
印刷写真・画面表示・動画再生・3Dマスク・ディープフェイクの5類型を、攻撃コストと成功しやすさで整理しています。
FAR/FRR と APCER/BPCER の違い【顔認証とライブネスで指標が違う理由】
顔認証となりすまし判定では評価指標が異なります。各社の公表値を読み比べる際の土台になります。
まばたき検知でなりすましは防げるのか【簡易ライブネス3方式の限界】
まばたき要求・動作要求・深度カメラという簡易的な3方式が、それぞれ構造的に抱える限界を整理しています。

3. 導入検討の段階で必要になる実測情報

クラウドAPIが使えない現場で顔認証を動かす【オンプレ・閉域・組込】
顔画像を外部に送信できない、ネットワークが閉じている、端末が非力といった環境で、顔認証を成立させる設計の勘所です。
【実測】Cortex-A76（Raspberry Pi 5）でOpenCVの顔検出はどこまで動くか
GPU のない低消費電力CPU上での処理速度を実測しています。エッジ・組込機器での実現可能性を数字で判断いただけます。
なりすまし判定SDKの組み込みに何行必要か【C++ / C# 実測】
「初期化 → 判定 → 結果取得」に必要な実質コード量を、同梱サンプルアプリから実測しています。
既存の顔認証システムに、なりすまし対策を後付けする【C++ / C# 実装】
すでに稼働している顔照合のコードを変更せずに、判定を1段挟む構成と実装です。閾値の決め方と、判定NG時のUX設計まで扱っています。

4. まとめ

「なりすまし判定・ライブネス検知」カテゴリでは、今後も継続的に記事を追加してまいります。導入をご検討いただく際に必要となる定量的な情報（動作環境ごとの処理性能、組み込み時の実装量など）を中心に公開してまいります。

シリーズ名	顔認証のなりすまし判定（ライブネス検知）技術解説シリーズ
URL	https://tech.swallow-incubate.com/liveness/
本数・費用	全10本・無償公開（会員登録不要）
対象読者	顔認証システムの設計・実装・調達をご担当される方

株式会社スワローインキュベート
管理部

※本稿に掲載されている内容やお問合せ先等は、発表時点の情報です。その後、予告なしに変更となる場合があります。

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