顔認証AIのFaceNetは顔のどこに注目しているのか - Qiita

はじめに この記事は顔学2020アドベントカレンダーの6日目の記事です． 前回投稿したFaceNetを使って，顔認証AIが顔のどこに注目して人を判別しているのかを可視化してみます． 顔認証のための顔認識モデルです．512次元の空間上に顔を埋め込むいわゆるEmbedding Modelで，空間上のユークリッド距離を使って顔の類似度を計算することで顔認証を行います． 前回の記事でFaceNetの使い方を紹介しています． GradCAM 画像認識モデルがどこに注目をしているのかをヒートマップで可視化してくれるモデルです．画像の顕著性（Saliency）の可視化と似たような分野です．画像の顕著性については人間の視覚特性（Treismanの特徴統合理論）を根拠に画像処理を行うのですが，GradCAMは画像認識モデルの出力を参考にします． 最終層の出力は基本的にクラスラベルになっているので，クラスラベ