NECは2018年6月12日、大量の映像から人物の出現パターン（時間・場所など）を数値化し、うろうろしている人などの不審者を高精度で自動分類できる技術を開発したと発表した。防犯などへの適用に向けて2018年度の実用化を目指す。
NECは2016年から、防犯カメラ映像から、「この場所に何回も来ている人」や「この時間帯に現れる人」などの、特定のパターンで出現する人物を高速に検索できるソフト「NeoFace Image Data mining」を提供している。特定のパターンを高速に検索できるようにする技術が「時空間データ横断プロファイリング」である。「男か女か」、「髪はショートかロングか」のような特徴をツリー構造で管理することで、異なる映像に現れた人物が同一人物かどうかを、総当り方式よりも少ない照合回数で判定できる。
図1●人物の出現パターンを可視化する（出所：NEC）拡大画像表示
今回、時空間データ横断プロファイリング技術を強化し、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開発した。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でき、不審者の見逃しがなくなることを確認した。
開発した技術では、人物の出現パターンを数値化・可視化する。カメラ画像をマス目に分割し、出現頻度、動き（行動範囲、活動量）、滞在時間といった情報を統計処理し、画像1フレームごとに数値化する。これを時間の経過で並べ、その変動の度合を変化曲線で表す。滞在時間が長く変動の度合が小さかったら立ち止まっており、大きいとうろうろしている、といった出現パターンの分類が可能になる。
さらに、不審者の絞り込みなどの用途に合わせて、出現頻度、動き、滞在時間の数値の重みづけができる。例えば、立ちどまっている人は“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むことが可能になる。
