例えば、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りますが、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り、同一人物の関連付けに膨大な工数を要していました。
今回、人の服装などから得られる約100種類の静的属性に、映像から人の様々な行動を認識するAI「行動分析技術 Actlyzer」（注2）を活用して得られた約100種類の動的属性を新たに加え、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、新規の映像シーンにおいても最適な探索属性を自動選択する技術を開発しました。また、本技術を当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ました。
本技術を活用することで、これまで専門家による人手で行っていた探索作業の工数が大幅に削減できるとともに、安心安全なまちづくりに貢献（注3）していきます。
本技術の詳細は、10月16日（金曜日）に神戸国際会議場で開催される国際会議「GCCE 2020 (2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics)」にて発表します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/10/16-1.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
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