NECは、大量の映像から人物の出現パターンを数値化し、”うろうろしている人”などの不審者を自動分類できる技術を開発したと発表した。

同社は2016年より、「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」を販売しており、多くの実証実験を進めてきた経験がある。今回、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で同技術の開発に成功したという。

これにより特定対象を効率的に絞り込み、探索することが可能となるとのこと。例えば、迷子、徘徊などの状況に応じて、早い段階での適切な対応ができるようになるとしている。

具体的には、不審者の見逃しを防ぐために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を開発した。

  • NEC 不審者プロファイリングソリューション

    人物の出現パターンを可視化

同技術は、人物について、映像に現れる出現頻度や動き、滞在時間などといった項目を統計処理することでその変動の度合を変化曲線で表すもの。

  • NEC 不審者プロファイリングソリューション

    出現パターンの違いを表す変化曲線。カメラ画像をマス目に分割し、出現頻度、動き、滞在時間といった情報を細かく統計処理し、画像1フレームごとに数値化。これを時間の経過で並べ、その変動の度合を変化曲線で表すことができ、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る

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を可能とした。

実際に公開映像データ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たという。

なお同社は今後、同ソリューションを防犯や観光客へのおもてなしなどへ適用させることを目指し、2018年度中の実用化を検討しているとのことだ。