富士通研究所は、複数の防犯カメラから取得した人物情報を活用し、専門家の知識がなくても自動で高精度な人物探索を実現する技術を開発した。
この技術は、商業施設や公共機関、街中など複数個所に設置された防犯カメラの映像から、同一人物を自動で高精度に探索できる「ロバスト人物探索技術」というもの。同社の独自データで評価したところ、90％以上の人物探索精度を達成したという。
ロバスト人物探索技術の概要（出典：富士通研究所）
人の服装などから得られる約100種類の静的属性に、映像から人のさまざまな行動を認識する人工知能（AI）「行動分析技術 Actlyzer」を活用して得られた約100種類の動的属性を加え、過去の映像シーンに含まれる全属性からその映像シーンに最適な探索属性をAIに学習させることで開発できた。
不審者や迷子などを探索する場合、目撃情報を手掛かりに複数箇所に設置された防犯カメラの膨大な映像データから対象者の属性を抽出して同一人物であるか関連付けし、足取りを調べる必要がある。しかしカメラの設置位置により人物の映り方が異なる場合や、時間の経過により服装や持ち物などが変わる場合があるため、映像解析の専門家が人の性別や服装などの最適な探索属性を映像シーンごとに人手で選択する必要があった。そのため、同一人物の関連付けに膨大な工数を要していた。
今回開発した技術により、例えば複数の防犯カメラ映像において、防犯カメラの設置位置と人物との距離が遠い場合は服の色、時間経過が大きい場合は歩容、身体が隠れてしまっている場合は耳の形状といったように、映り方や時間の経過による変化に応じて最適な探索属性を自動で選択する。
