NEC、カメラ映像内の出現パターンを数値化し、不審者を高精度で絞り込む自動分類技術を開発

NECは、カメラの映像に出現する行動パターンの違いに注目し、不審者を高精度で絞り込む自動分類技術を発表。うろうろしている人、長時間立ち止まっている人などの出現パターンを、出現頻度、動き、滞在時間などで統計処理して数値化、可視化する。

[金澤雅子，ITmedia]

　NECは2018年6月12日、大量のカメラ映像から、人物の出現パターン（時間、場所など）を数値化することで、うろうろしているなどの不審な行動をとる人を高精度で自動分類する技術を開発したと発表した。

　この自動分類技術は、同社が2015年に発表した、特定の時間や場所に出現する人物や、特定の動作をしている人物などを抽出する技術「時空間データ横断プロファイリング」を強化したもの。

　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を新たに開発した。この自動分類技術では、カメラ画像をマス目に分割し、人物の出現頻度、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フレームごとに数値化。その上で、時間の経過で並べて、その変動の度合いを変化曲線で表す。

出現パターンの違いに注目して人物を抽出し、出現パターンを可視化

　これにより、滞在時間が長く、変動の度合いが小さいと「立ち止まっている」、大きいと「うろうろしている」といった、人物の出現パターンの分類が可能になった。

出現パターンの違いを表す変化曲線

　さらに、変動の度合いで導き出した出現パターンは、出現頻度、動き、滞在時間といった統計項目の数値に重み付けをすることで、不審者の出現パターンが上位になるように設定が可能になった。例えば、立ち止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める。

　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し、不審者の見逃しがなくなることを確認したという。

　同社は、この自動分類技術を応用することで、特定の対象を効率的に絞り込み、探索できるようになることから、迷子や徘徊（はいかい）者の捜索などに活用すれば、早い段階で適切な対応ができると説明。今後は、防犯や観光客向けの“おもてなし”施策などへの適用も視野に、2018年度の実用化を目指すとしている。