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プライバシーに配慮しつつ、監視カメラの映像から人の流れを検出する技術

監視カメラの映像にはプライバシーの問題が含まれる

近年、街中の至る所で監視カメラの設置が増えています。監視カメラは主に防犯、防災、計測、記録などに使われますが、最近では監視カメラで人の流れを把握し、イベント時の混雑解消や、交通機関の運行計画策定、災害時の避難誘導などに役立てることへの期待が高まっています。

人の流れの情報を抽出するには、一般に「監視カメラの映像から人らしい部分を抽出し、複数のカメラ映像で検出した人が同じ人かどうかを判断」する技術が用いられます。しかし、監視カメラの高解像度化が進み、人の顔がかなり鮮明に認識できるようになると、「誰がいつどこで何をしていたか」といった個人の行動情報が第三者に知られてしまうというプライバシーの問題がありました。

個人を特定しない映像で人の流れを検出

富士通研究所は、顔が判別できない低解像度映像から人の動きを高精度に検出し、人の流れを認識する技術を業界で初めて開発しました。

低解像度映像でも、個人特有の特徴が残る部位として、入力画像から頭部候補を抽出。手前の人から順番に検出し、重なって隠れる部分を奥側の人の胴体の検出に反映させることで、多数の人が重なり合って映っている場合でも、頭部と胴体部分をそれぞれ認識することができます。

低解像度映像による人の特徴抽出(左:入力画像、中央:初期検出、右:検出結果)

また、検出した人の服装の色から特徴的な色だけを選択し抽出することで、カメラ間における人の動きを認識し、低解像度映像からの安定した人の対応付けを可能にすることで、カメラ間における人の動きを認識します。

低解像度映像間の対応付け

プライバシーに配慮しながら顧客サービスの向上を

これにより、撮影される側のプライバシーに配慮して監視カメラの映像を利用することが可能になります。個人の顔を特定せずに人の移動経路を分析できることから、店舗では効果的な品揃えや陳列に役立てるほか、レジなどの混雑度を予測して待ち時間を短縮する施策につなげるなど、顧客サービスの向上を図ることができます。

富士通研究所は、更なる実証実験により人の検出精度を向上し、本技術の2016年度中の実用化を目指します。

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