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東京, 2018年6月12日 - (JCN Newswire) - NECは、大量の映像から人物の出現パターン(時間・場所など)を数値化し、うろうろしている人などの不審者を高精度で自動分類できる技術を開発しました。本技術は、頻出する人物を抽出する「時空間データ横断プロファイリング(注1)」を強化するものです。
今回、不審者の見逃しを防ぐため、出現パターンの違いに注目して不審者を抽出するアルゴリズム(手法)を開発しました(図1)。本技術は、人物について、映像に現れる出現頻度や、動き、滞在時間等の項目を統計処理し、その変動の度合を変化曲線(図2)で表します。さらに、統計項目に対して重みづけすることにより、特定の出現パターンの人物だけを抽出することが可能になりました。
公開映像データ(注2)を用いて評価実験を行ったところ、うろうろしていた人、長時間立ち止まっていた人、通り抜けた人などの出現パターンを正しく分類でき、不審者の見逃しがなくなることを確認しました。
NECは、2016年に「時空間データ横断プロファイリング」を活用したAIソフトウェア「NeoFace Image data mining(注3)」を販売開始して以来、数多くのお客様と実証実験を進めてまいりました。実証実験で積み重ねた人物の出現パターンの解析ノウハウ、および、長年培った大量の映像データの高速処理手法を組み合わせることによって、本技術の開発に成功しました。
本技術を応用することで、特定対象を効率的に絞り込み、探索することが可能となります。例えば、迷子、徘徊等の状況に応じて、早い段階での適切な対応ができるようになります。今後NECは、防犯や、観光客へのおもてなし等への適用に向けて、2018年度の実用化を目指します。
NECは「2020中期経営計画」においてセーフティ事業をグローバルでの成長エンジンに位置づけ、プラットフォームを活用したサービス型ビジネスへの転換、パブリックセーフティからデジタルガバメントなどへの事業領域の拡大を推進しています。本技術は「NEC Safer Cities」実現を支える技術の1つとなります。
新技術の特長
1. 人物の出現パターンを数値化、可視化
カメラ画像をマス目に分割し、出現頻度、動き(行動範囲、活動量)、滞在時間といった情報を細かく統計処理し、画像1フレーム毎に数値化します。これを時間の経過で並べ、その変動の度合を変化曲線(図2)で表しました。
これにより、人物について、滞在時間が長く変動の度合が小さいと立ち止まっている、大きいとうろうろしている、といった出現パターンの分類が可能になります。
2. 用途に応じた重み付けにより、目的の出現パターンで順位付け
先の変動の度合で導き出した出現パターンは、出現頻度、動き、滞在時間の数値の重みづけを調整することで、不審者の出現パターンが上位になるように設定することが可能になります。例えば、立ちどまっている人は"滞在時間"を大きくする、うろうろしている人は "動き"と"滞在時間"を大きくするなど、人物を出現パターンで絞り込むことが可能となります。
なおNECは、今回の成果をマルチメディアに関する国際学会「ACM International Conference on Multimedia Retrieval」(ICMR2018､期間:2018年6月11日(月)~14日(木)、場所:神奈川県横浜市)において、12日と13日に発表する予定です。
URL: http://www.icmr2018.org/
NECグループは、安全・安心・効率・公平という社会価値を創造する「社会ソリューション事業」をグローバルに推進しています。当社は、先進のICTや知見を融合し、人々がより明るく豊かに生きる、効率的で洗練された社会を実現していきます。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://jpn.nec.com/press/201806/20180612_02.html
概要：日本電気株式会社（NEC)
詳細は www.nec.co.jp をご覧ください。
トピック: Press release summary
Source: NEC Corporation
セクター: Cloud & Enterprise
https://www.acnnewswire.com
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