検索可能な動画ライブラリのための顔認識
ClipCatalog は動画内の顔を検出し、繰り返し現れる人物をグループ化して、ライブラリ全体で再利用できる人物フィルターへ変えます。このページでは、プロジェクト、アーカイブドライブ、長年の映像コレクションを横断する人物ベース探索の中核機能を紹介します。
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ライブラリ全体で繰り返し登場する人物をグループ化
ClipCatalog は、繰り返し検出された顔を再利用可能な人物グループへ変えます。ゲスト、被写体、コラボ相手、家族が、記憶頼みではなく検索軸になります。
顔処理はローカルで管理可能
顔検出、埋め込み、グループ化はすべてコンピューター上で動作します。何もアップロードされず、生成された顔データは暗号化されたローカルデータベースと FAISS インデックスに保持されます。
ClipCatalog における人物ベース探索の仕組み
ClipCatalog は、デバイス上の AI モデルで顔を検出し、埋め込みを計算したうえで、ローカルの FAISS インデックス内で比較し、繰り返し現れる人物をグループ化します。その結果、アーカイブ全体で同じ人物をたどれる再利用可能な人物フィルターが生まれます。
顔検出を有効にする
設定で顔検出をオンに切り替えます。有効化する前に、確認ダイアログで機能とその影響について説明します。
顔を検出してグループ化
処理中、ClipCatalog は YuNet を使って顔を検出し、SFace で埋め込みを計算します。両モデルは OpenCV DNN を介してローカルで実行されます。類似した顔は人物グループにクラスタリングされます。
アーカイブ全体を人物で絞り込む
検索パネルで 1 人または複数人を選ぶと、インデックス済みライブラリ全体から一致するクリップを表示できます。複数人を選んだ場合は、すべて一致 / いずれか一致を切り替え、タグ、文字起こし、日付などのフィルターも重ねられます。
Windows 向け動画顔認識ソフトウェア
ClipCatalog は動画顔認識ソフトウェアです。Web サービスやブラウザ拡張ではなく、デスクトップアプリです。Windows 10 と 11 で動作し、お使いの PC 上で映像を完全にローカル処理し、GPU が利用可能な場合は GPU を使います。
動画顔認識ソフトウェアの多くは、映像 1 分ごとに課金するクラウド API か、開発者によるセットアップが必要な研究用ライブラリのいずれかです。ClipCatalog はそのどちらでもありません。他の Windows アプリと同じようにインストールでき、既存のフォルダをインデックス化し、開発者でなくても、コードを 1 行も書かず、API 呼び出しごとの課金もなく、数百時間の動画を顔で検索できます。
各ステージはお使いの Windows マシン上でローカルに実行されます。フレームも顔も埋め込みも、コンピューターから外に出ることはありません。
大規模アーカイブのワークフロー
家族アーカイブで人物グループを再利用する
大規模な家族アーカイブでは、同じ人物が祝日、誕生日、旅行に何年もわたって登場します。繰り返し現れる顔をグループ化すれば、その登場シーンが単発検索ではなく、再利用できる検索ワークフローになります。
長期のインタビューアーカイブを被写体で検索
長期のインタビューシリーズやドキュメンタリーアーカイブを扱っていますか？ ゲストの顔でフィルタリングすれば、複数シーズンにわたる登場を引き出せます。さらに 文字起こし検索 と組み合わせれば、記憶している発言の瞬間まで正確にたどれます。
イベント素材を人物単位で見直す
大規模イベントでは、同じ主要人物が何百本ものクリップに繰り返し現れます。人物フィルターを使えば、イベント全体のアーカイブから編集に必要な人物へ素早く絞り込めます。
顔認識に期待できること
グループ化が目的、完璧な本人特定ではありません
顔認識機能は類似した顔を集約し、人物別にクリップを検索可能にします。閾値とマージンを設定した k-NN 投票法で誤一致を低減し、特定人物の埋め込み数を制限することで顔の偏りを回避します。ぼやけた顔、部分的な顔、または大きく隠れた顔では、まれに誤グループ化が発生する可能性があります。
サムネイルから動作します
顔検出は動画の全フレームではなく、サンプリングされたフレーム（サムネイル）上で実行されます。これにより大規模なライブラリでも処理が現実的でありながら、最も目立つ顔の出現を捕捉します。画面上にごく短時間しか映らない瞬間は検出されない場合があります。
顔検出が無効になっている場合
顔検出がオフの場合、「素材タイプ」フィルターは利用できず、ハイライトスコアは使用する信号が少なくなるため、精度が低下する可能性があります。設定でいつでも顔検出を再度有効にできます。検索フィルターについて詳しくはこちら →
顔認識をいつ、どのように利用できるか
ClipCatalog における顔認識機能は、透明性が高く、完全にユーザーが制御できるように設計されています。機能を有効化する前に、アプリは以下の文言を含む確認ダイアログを表示します：
顔検出を有効化する前と後の設定画面です。顔検索は引き続きオプトイン方式で、後から無効にしたり顔データを削除したりできます。
動画内の顔をローカルで分析し、類似した顔をグループ化することで、同じ人物が登場する動画を検索できるようにします。
これは生体認証データと見なされる可能性があり、一部の国では規制の対象となる場合があります。
本機能の利用にあたっては、適用される法令を遵守する責任を負います。
いつでも機能をオフにしたり、既存の顔データを消去したりできます。
組み合わせれば、さらに強力に
顔認識は ClipCatalog の検索次元のひとつです。本当の価値は、人物フィルターをアーカイブ内の他のメタデータと組み合わせて、数千本のクリップから必要なものへ正確に絞り込めることにあります。
関連する比較
このワークフローを他のツールと比較している場合は、まずこれらの比較ページをご覧ください。
よくある質問
いいえ。顔の検出、埋め込みの計算、グループ化はすべてお使いのコンピューター上でローカルに実行されます。動画も顔データもお使いのマシンから外に出ることはありません。
ClipCatalog は、k-NN 投票・スコアしきい値・1 人あたりの上限を組み合わせたスマートなマッチング アルゴリズムを採用しており、誤一致を減らし、登場回数の多い顔による偏りを抑えます。精度は、鮮明で十分な明るさがあり正面に近い映像で最も高くなります。遠景の顔・強い陰影・モーションブラー・極端な角度では、まれに誤グループ化が発生することがあります。
顔検出には軽量でオープンな YuNet を、顔の埋め込み計算には SFace を使用しています。どちらのモデルも OpenCV DNN を介してローカルで実行され、アプリ本体に同梱されています。独自のクラウド API は一切なく、実行時にサードパーティのサービスから何かをダウンロードすることもありません。
顔の検出と埋め込みの計算は、OpenCL が利用可能な場合は OpenCL アクセラレーションを使用します。OpenCL に対応していない環境では自動的に CPU にフォールバックします。動作は遅くなりますが、サポート対象の Windows マシンであれば問題なく動作します。
多くの法域では、顔の埋め込みや顔の幾何学情報は生体認証データ（バイオメトリクス）として分類され、EU の GDPR、米国イリノイ州の BIPA、あるいは類似の法律など、プライバシー規制の対象となる場合があります。ClipCatalog はすべての顔データをお使いのマシン上に保持し、本機能はオプトイン方式とし、顔のクロップ、埋め込み、FAISS インデックスをいつでも削除できるようにしています。お客様には、ご自身に適用される法律を遵守する形でご利用いただく責任があります。
はい。設定から、検出されたすべての顔、人物グループ、ローカルの FAISS 顔インデックスをワンクリックで削除できます。後で顔検出を再度有効にする場合は、動画を再処理する必要があります。
ひとつのフォルダで試す
顔認識ワークフロー全体を評価する最良の方法は、設定で有効化し、1 つのプロジェクトまたはアーカイブフォルダを処理したうえで、1 本の有用なクリップがどれだけすばやく再利用可能な人物フィルターへ変わるかを試してみることです。
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