顔認証ゲート
決済の直前に「本人か」を確かめるアドオン
- 上流
- 自走
- フルスタック
- ワントップ
取り組んだこと
- 判定ロジックを純粋関数に閉じ込め、それをテストで機械的に強制した（人の注意力に頼らない）
- fail-open と fail-close は対称ではない——可用性は通す側に、境界は止める側に倒す
- 署名は KMS の非対称鍵。判定した側でも結果を書き換えられない形にした
CASES
画像認識 の事例
幾何変換、顔認証・生体検知、GPU推論
3 件
カメラで機器の状態を読む
斜めから撮った表示面を正面化する
- 自走
- フルスタック
スマートフォンのカメラ映像から、斜め・至近で撮影した機器の表示面をリアルタイムに正面化し、ランプの点灯状態や表示器の値を継続的に読み取る処理系です。
取り組んだこと
- 歪み補正と透視変換を1枚の参照表に焼き込むので、歪み補正を入れても実行時コストが増えない（1フレーム 0.3〜1.5ms）
- 基準画像との相関照合で位置ずれを自動追従。手合わせ 0.33 → 自動追い込み 0.91
- ⭐ 汎用 OCR で読める表示と読めない表示の境目を、実機で見極めた
リアルタイム映像音声の分散処理
GPU実機と端末を分けて遅延予算に収める
- 自走
- フルスタック
リアルタイムの映像・音声処理を、GPU 実機と入出力端末に分けた分散構成で組み、各段の遅延を実測して予算内に収める設計を行っています。
取り組んだこと
- ⭐ 遅延を足さない自前の UDP。 既製の WebRTC で足される 20〜40ms を省き、映像1コマを49に分けて送っても、往復 5ms 前後・欠落 0% で届く
- 最初に遅延の予算を置き、各段を実測で埋める。 音声の往復 150ms 未満を目標に、通信・推論の1段ずつを測って収める