『顔パス』の実用には、そのコア技術である『人相識別システム』の完成が不可欠だった。しかし、従来方法では識別精度の向上がネックとなっていた。コンピューターの処理速度が圧倒的に向上し、多角的なデータからの分析が行えるにも関わらず、従来の分析技術では正答率80％にも満たなかったのである。

　2005年半ば、NNT顔パス技術研究班は、このまま従来技術を追求しても実用化は不可能と判断し発想の転換を行った。従来技術では観測データの量を増やす事で精度を上げる方法が取られていたが、逆に人相識別の為の観測ポイントを絞り込むことで識別精度を上げられないかと考えたのである。

　その為、東京都葛飾区でタバコ屋を営み、視力が極めて悪いにも関わらず40年以上人力で顔パス決済を導入してきた｢お富ばあさん｣や同区で飲み屋を営み酔っ払ってしまっても客のツケだけは忘れないと言う｢びいどろ｣の女将さんなどの協力を得て、人相識別の為の必要データを絞り込み、99.96％以上の精度で人相識別が可能なシステムが完成した。

　同研究班は今年初めに亡くなった｢お富ばあさん｣の代わりに、タバコ店で試験的に『顔パス』決済の導入を始めたが、特に問題なく機能したという。

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