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富士通が人が歩く映像から人物を高精度に照合できる技術を開発

2022.07.31

顔や服装などの情報を使用せずに、人の映り込む位置などが異なる場合でも照合可能

近年、AIを活用した映像解析により、カメラ映像から顔や全身などの特徴に基づき特定の人物を効率良く照合する技術開発が進んでいる。

なかでも、顔や服装といった特徴が視認できないような映像でも、人の歩容の特徴をもとに人物照合可能な技術の活用が期待されているが、照合時に使用するカメラに映る人のサイズや歩く位置などのデータが学習時と異なると照合精度が低下してしまうという課題があった。

より多くの映像データをモデルに再学習させることでこの課題を改善できるが、カメラ映像に映る人のサイズや歩く位置などのすべての条件を網羅した再学習は困難であり、実用化に向けた大きな障壁となっていた。

そこで富士通は、顔などの情報が写っていない映像からでも人の歩き方(以下、歩容)をもとに人物を高精度に照合できる歩容照合技術を開発したというので、その概要をお伝えしよう。

迷子や高齢者の捜索などで活躍が期待されるAIを使った新たな解析技術

本技術は、人の関節点の座標から姿勢を推定する汎用深層学習モデルと、汎用的に照合可能な空間(注1)への変換により人物を照合しやすくする富士通の独自技術を組み合わせることで、カメラ映像における人の映り込む位置の違いなどにより照合精度が低下してしまう課題を解決し、顔などの情報を必要とせずに高精度に人物を照合可能とした。

富士通の事業所で約1,700人を対象(注2)に撮影したカメラ映像から作成した大規模データセットを、学習済みの汎用深層学習モデルを用いて照合した結果、これまでの技術では50%未満の精度であったが、本技術では約90%の高い精度で人物を照合することができたという。

また、本技術を用いて、例えば迷子や高齢者の捜索の際に、過去に保護者や家族がスマートフォンなどで撮影した対象者の歩容が分かる映像をもとに、駅や空港、商業施設、公共機関など様々な場所に設置されたカメラ映像から歩容の類似度が高い人物をAIが高精度に特定するなど、従来は人手で行っていた映像の解析作業を大幅に効率化するために様々な場面での実証に取り組み、2023年度の実用化を目指していくとのことだ。

(注1) 汎用的に照合可能な空間:人の関節点座標について、映像中の人のサイズや位置などの差異による影響を取り除いた、データの特徴が正規化された座標空間。
(注2) 約1,700人を対象:「Fujitsu Uvance Kawasaki Tower」の通用口を通過する人を対象。撮影にあたっては、実施内容を事前に掲示した上で、カメラに映りたくない人向けに別の通用口を設けて案内を出すなど、対象者の個人情報やプライバシーにも配慮したうえで実施した。

関連情報:https://www2.fujitsu.com/jp/uvance/trusted-society/

構成/Ara


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