AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から夜間監視カメラのAI化を急げと言われまして。そもそも夜のカメラ映像は普通の顔認証と違うと聞きましたが、何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！夜間カメラは近赤外線、英語でNIRと呼ぶ光で撮ることが多いんです。普段の学習データは可視光、VISで集まっているので、単純に一致させられない問題があるんですよ。
要するに、昼に学んだ顔と夜に撮った顔が違って見えるから、認証精度が落ちると。うちが導入しても現場で使える水準になるんですかね。
大丈夫、方法がありますよ。論文では学習済みのVIS向けモデルをそのまま使い、入力側を変える方法と出力側を整える方法の二つを組み合わせています。新たに大量データを集めて再学習する必要が薄い点が特徴です。
再学習が不要というのは投資対効果の面で魅力的です。ただ、具体的に入力側と出力側をどう変えるのか、現場での負担はどれほどか教えてください。
いい質問ですね。簡単に三点に整理します。1つ目はNIR画像から見かけ上のVIS画像を生成する『ハルシネーション』という入力処理。2つ目は特徴量空間でNIRとVISを揃える『低ランク埋め込み』という出力処理。3つ目は両方を組み合わせると精度がさらに向上する点です。
これって要するに、夜の映像を『昼っぽく見せる加工』をしてから既存の顔認証に流し、最後に特徴のズレを整えるということですか。
その通りですよ！表現を変えることで既存の強いモデルを活かす発想です。運用面ではまず小さな検証を回し、ハルシネーションの品質や埋め込み後の距離分布を確認することを勧めます。一気に全社導入せず段階的に進めると失敗が少ないです。
現場が怖がらない程度で段階的に進める、と。具体的な成果はどれくらい上がるものなのでしょうか。うちの監視用途で実用的か見極めたいのです。
論文のベンチマークでは、両方を組み合わせることで従来手法より大きく改善しています。実務ではデータの性質やカメラ環境で差は出ますが、少量のNIR・VIS対応データでまずは効果を確認できますよ。一緒に現場のサンプルで試してみましょう。
分かりました。まずは小さく試して判断する。コスト感と効果を見てから拡大する、これなら現実的です。では最後に私の言葉で確認させてください、こう理解して間違いありませんか。
素晴らしいです、その通りです。一緒に小さなPoCを設計して、投資対効果を数字で示しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私の確認です。夜間のNIR映像を昼っぽく変換して既存のVIS向けAIに通し、出力の特徴を低ランクで整えてズレを小さくする。まずは現場サンプルでPoCを回し、効果が出れば段階的に投資する。これで進めます。
