NEC開發可迅速從大量圖像中檢索特定類型對象的“時空數據交叉分析技術”

2015-12-07

        NEC開發了從多個拍攝場所拍攝的長時間影像數據中快速檢索出特定類型（時間?地點?動作）中出現的人物的技術——“時空數據交叉分析”技術。此技術可與面部識別技術組合作為人工智能（AI）使用。

         此技術的算法是從大量影像數據中將人臉根據“類似度”進行分組，以此來發現特定類型的對象。通過此技術，可以將面容類似的人物進行分類，檢索他們出現的時間?地點?次數等。

        例如，可以迅速鎖定監控錄像中“在同一地點頻繁出現的人物”，“在不同地點都出現的人物”，在防犯以及犯罪搜查等原來僅憑工作人員搜查無法有新的發現。

        本次通過此技術解析了在街角設置的監控錄像中收錄的100萬個（注1）人像數據，僅僅用了10秒就檢索?抽取出了在同一地點長時間?頻繁出現的人物。

        NEC計劃在2016年度將此技術實用化，今后將助力開展面對迷路的游客提供熱情周到的服務，以及從面部表情和動作上就可以理解對方心情的市場活動。另外，也適用于聲音以及文字等各類數據分析。

         NEC注力于社會解決方案事業，并強化核心領域的安全事業及大數據事業。今后也將不斷強化這些分析技術和解決方案，為客戶提供新的商業價值和企業價值。

背景

         最近從相機收集的影像數據大大增加，單純通過人工進行解析變得愈加困難。例如，通過人眼辨別不同點位設置的攝像機拍攝的圖像需要很長時間，人眼判定在同一場所多次出現的人物，或者在不同場所出現的同一人物是非常困難的。另外，是否可以判定在其他場景出現的人物就是目標人物雖然可以通過面部識別技術進行辨別，但是傳統技術需要針對所有場景中出現所有人物進行辨別，因此數據對比量將非常龐大，所以需要花費很長時間去處理。

        本次在開發基于類似度的檢索技術的同時，與NEC積累的先進的面部識別技術相融合，實現單純通過人工無法實現的快速面部識別的檢索。

新技術的特征

1.基于類似度將大量數據進行樹狀構造管理，提高抽取速度
        將檢索對象的大量數據按照“類似度”進行分組，用樹狀構造進行管理。已開發出越接近下層類似數據越聚集的數據構造。

        根據此構造，僅僅參照各組設定的類似度的閾值就可以快速抽取出類似數據。

2.實現新規數據的實時性分析
        NEC開發出了在追加新的數據的時候，可以瞬間判定應該將其歸類到所屬的組中的實時性分析技術。在追加數據的時候，只對比各組典型數據可實現實時性快速追加?分析。據此，在攝像機影像作為對象的時候，可以馬上檢索剛剛拍攝的數據。

(注1)得到海外特定區域機關的幫助，解析了24小時安防相機中拍攝的100萬個人像面部信息。

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