AIBR プレミアム
拓海先生、うちの現場で監視カメラの映像を使って人を識別するとき、服が変わると途端にダメになると聞きましたが、本当にそういう研究が進んでいるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を押さえれば導入判断がぐっと楽になりますよ。今回の研究は、長い期間にわたって服装が変わっても同一人物を見分けられるようにする仕組みを提案しているんです。
これって要するに、服が変わっても見た目以外の“らしさ”で人を識別するということですか。
まさにそのとおりです。要点を3つにまとめると、1) 服装に依存しない体の形や骨格情報を使う、2) 服装や姿勢を合成して学習データを増やす、3) きめ細かい（ファイングレイン）対照学習で同一人物と他人を区別する、というアプローチですよ。
体の形というのは例えば身長や体つきのことですか。うちの現場だと作業着で姿が一緒になるんですが、それでも判別できるのですか。
いい質問です！ここでいう体の形は、正確には骨格から抽出する形状情報です。身長や肩幅だけでなく、関節の配置や骨の長さの関係性を数値化して学習に使います。着衣で隠れても骨格推定技術を組み合わせると、一定の手がかりを得られるんですよ。
しかし、そんなにデータを揃えるのは現実的に大変じゃないですか。うちのような中小企業が投資する価値はあるのでしょうか。
投資対効果の視点、大変鋭いです。第1に既存カメラを活用してデータを増やす工夫ができる点、第2に合成で衣服や姿勢を増やして学習させるため実撮影コストを抑えられる点、第3に導入段階で重要な業務フローに限定して運用すれば早期に価値を検証できる点、の3点が導入価値の根拠です。
ここまで伺って、要するに現状の顔や服装だけに頼る再識別では長期運用に耐えないから、骨格に基づく形状情報と合成データで学習させる方法が有効、という理解でいいですね。
完璧です。要点をもう一度だけ整理すると、1) 服装変化に強い体形特徴を得る、2) 服と姿勢を合成して学習データを拡張する、3) 細かい差をつかむ対照学習で識別性能を高める、これで実務上の安定化が期待できるんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
先生、よくわかりました。自分の言葉で言うと、服が変わって分からなくなる問題を、骨格の形と合成で学習データを増やして学ばせることで解決するということですね。これなら現場で試してみる価値がありそうです。
