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。
特定の 1 人をすばやく見つけるための手順中心ガイドが必要ですか？ 動画内の人物を探す方法 から始めてください。
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。
1 本のクリップから関連クリップ全体へ展開
1 本の有用な結果から始めて、同じ人物が映る一致クリップを、プロジェクト、ドライブ、年をまたいで一気に広げられます。
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。
顔を検出しグループ化します
処理中、ClipCatalogはYuNetを用いて顔を検出し、SFaceで埋め込みを計算します。いずれも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。
顔検索の実際の流れ
1本のクリップから始めて、ClipCatalog に同じ人物が出ている別の動画を探させ、さらに2人の選択した人物が一緒に映っているクリップだけに絞り込めます。
* 一部の顔はプライバシーのためにピクセル化しています。
最適
大規模ライブラリ、繰り返しの撮影、複数年アーカイブの中で同じ人物が何度も現れ、人物フィルターを再利用したい場面に最適です。
アーカイブ規模のワークフロー
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、同じ人物が休日、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、再利用できる取得ワークフローになります。
シリーズをまたいで常連ゲストを追う
同じコラボ相手、ゲスト、出演専門家が複数のエピソードに登場するなら、人物フィルターで、どのプロジェクトフォルダや撮影日だったかを思い出さなくても全登場をたどれます。
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、完全なIDではない
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投票法で誤認識を低減し、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、まれに誤認識が発生する可能性があります。
サムネイルからの作品
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。
オプションの GPU 加速
顔検出と埋め込みにはOpenCV DNNを使用し、利用可能な場合はオプションでOpenCLアクセラレーションを適用します。システムがOpenCLをサポートしていない場合、アプリは自動的にCPUにフォールバックします — 速度は低下しますが、動作は継続します。GPUアクセラレーションについて学ぶ →
他のフィルターと組み合わせる
顔検索は他のフィルターと組み合わせることで最大の効果を発揮します。特定の人物が映っているクリップで、かつキーワードが話されている、かつビジュアルタグが一致する、かつ特定の期間またはフォルダーに属するクリップを検索できます。 すべての検索フィルターを見る →
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有効化できます。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。
オプトインのみ — デフォルトでは無効
ClipCatalogを初めてインストールした時点では顔検出機能は無効です。設定で意図的に有効化し、その影響を理解していることを確認した場合にのみ作動します。いつでも再度無効化できます。既存の顔データは、削除を選択するまで保持されます。
生体認証データの考慮事項
顔埋め込みデータ（顔の特徴を数学的に表現したもの）は、EUのGDPRやイリノイ州の生体認証情報プライバシー法（BIPA）、その他の管轄区域における類似の規制などに基づき、生体認証データに分類される可能性があります。ClipCatalogはすべての処理をローカル端末上で実行し、顔データをアップロードしないため、ユーザーは完全な管理権限を保持します。ただし、適用される法令への準拠はユーザーの責任となります。
ローカル処理 — クラウドは関与しない
顔検出、埋め込み計算、および識別はすべてお使いのコンピューター上で行われます。顔の切り抜きデータ、埋め込みデータ、およびFAISSインデックスは、暗号化されたClipCatalogデータベースフォルダーにローカルで保存されます。顔データがサーバーやクラウドサービスに送信されることは一切ありません。
完全なデータ管理 — いつでも削除可能
設定からいつでもすべての顔データを削除できます：顔画像、検出データ、人物グループ、FAISS顔インデックスがすべて削除されます。後で顔検出を再有効化した場合、動画の再処理が必要になります。これにより、考えが変わった場合や状況が変化した場合に、すべての生体認証データをクリーンに削除する方法が提供されます。
共に力を合わせれば、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 — 顔認識は完全に任意です。顔検出を有効にすることなく、検出されたコンテンツ、文字起こし検索、その他すべての機能に ClipCatalog を使用できます。
いいえ。顔検出、埋め込み、グループ化はすべてローカルのコンピューター上で行われます。動画データや顔データが端末外に送信されることはありません。
設定を開き、「顔検出」をオンに切り替えてください。機能の説明、顔データが一部の法域では生体認証データと見なされる可能性があること、いつでも機能をオフにしたり顔データを削除できることを説明する確認ダイアログが表示されます。
はい。設定画面では、検出されたすべての顔、人物グループ、および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した場合、動画は再処理が必要になります。
はい。顔/人物フィルターを、文字起こしされた単語、検出されたコンテンツ、日付範囲、フォルダー、解像度、フレームレートなどと重ねて使用できます。これにより、必要なクリップを正確に見つけることが可能です。
ClipCatalogは、誤った一致を減らし、過剰に表示される顔による偏りを回避するよう設計されたスマートマッチングアルゴリズムを採用しています。適切なクリップ群を素早く抽出できるよう構築されていますが、特に低品質な映像や顔の一部しか映っていない場合など、まれに誤ったグループ分けが発生する可能性があります。
顔検出と埋め込みにはOpenCV DNNを使用し、オプションでOpenCLアクセラレーションをサポートします。システムでOpenCLが利用できない場合、自動的にCPUにフォールバックします。
多くの法域において、顔埋め込みデータおよび顔形状データは生体認証データに分類され、GDPR（EU）、BIPA（米国イリノイ州）などのプライバシー規制または類似の法律の対象となる可能性があります。ClipCatalogはすべての処理をローカルで実行し、完全な制御を提供しますが、この機能の使用はお客様の地域の適用法令に準拠する責任がお客様にあります。
1つのフォルダで試してみてください
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。
ClipCatalogを無料でお試しください — 500本までの動画が視聴可能
アカウント不要。撮影した映像はあなたのコンピューターに保存されます。
動画ライブラリ向け顔認識の理解
顔検索、人物探索、動画向け顔認識など呼び方はさまざまでも、核になる考え方は同じです。繰り返し現れる顔を、アーカイブ全体で再利用できる検索レイヤーへ変えることです。
人物ベース探索が重要な理由
問題は単に 1 ショットを探すことだけではありません。常連ゲスト、ドキュメンタリーの被写体、家族の一人を、大きなアーカイブ全体で何度もたどり直したい場面があります。顔認識は「この人物はライブラリ全体に出てくるはずだ」を、再利用できる人物フィルターに変えてくれます。
ローカル vs クラウド顔認識
ほとんどの顔認識サービスでは、映像をクラウドAPIにアップロードする必要があります。クライアントの映像や個人コンテンツを扱う動画制作者、あるいは単に大容量ファイルを扱う場合、これはしばしば現実的ではありません。ClipCatalogはすべての顔処理を自身のハードウェア上で実行します——映像データと顔データはすべてローカルマシンに保持されます。 ローカルファーストのプライバシーについて詳しくはこちら →
顔埋め込みの仕組み
ClipCatalogが顔を検出すると、その顔の特徴をコンパクトに数学的に表現した埋め込みを計算します。これらの埋め込みはローカルのFAISSインデックスに保存され、新しい顔を以前に認識した全顔と比較する処理を高速化します。類似した埋め込みは同一人物としてグループ化され、これが人物検索の仕組みです。
実用上の制約
顔認識は、顔がはっきり見え、十分な照明があり、カメラをほぼ正面に向いている場合に最も効果的です。遠方の顔、強い影、動きによるブレ、極端な角度では認識が困難になる場合があります。システムはサンプリングされたフレームを基に動作するため、ごく短い時間の登場は見逃される可能性があります。これらの制限を理解することで、より効果的な検索が可能になり、現実的な期待値を設定できます。