スマートシティにおける人物再同定技術の課題

現在、顔認識技術はスマートシティの開発に広く利用されています。監視カメラの映像では、カメラの解像度や撮影アングルの関係で、非常に高画質な顔写真を撮影することは通常不可能です。また、1台のカメラですべてのエリアをカバーすることはできず、複数のカメラが重ならないことも多いです。

顔認証に失敗した場合、Re-IDは非常に重要な補完技術となります。Re-IDは、顔の重要な補足として歩行者全体の特徴を使用することにより、歩行者のクロスカメラ追跡を実現します。

人物再同定（正式名称Person Re-Identification）は、画像やビデオに特定の歩行者が写っているかどうかを検出するために、コンピュータ・ビジョン技術を使用します。Re-IDは、服装、姿勢、髪型などを通じて、不確実なシーンでも同一人物を再識別し、これらの特徴で個人の移動軌跡を記述することができます。この技術は、インテリジェント・ビデオ監視やインテリジェント・セキュリティに広く利用されています。

Re-ID技術は多くの進歩を遂げたが、依然として多くの実用的な問題や技術的な困難に直面しています。これらの問題には主に、データ取得の困難さとアルゴリズム・トレーニングが含まれます。

データ取得

顔データに比べ、Re-IDデータは非常に少ないです。最も主流なデータセットの歩行者IDは1000-3000件に過ぎないが、公開されている顔データセットのサイズは100万件を超えています。この現象の主な理由は、歩行者データセットは複数のカメラの下で同一人物から一定期間同時に収集する必要があり、Re-IDデータセットの構築に制約があるためです。

アルゴリズムのトレーニング

学習データの不足に基づき、既存のビデオ監視は、画質や解像度などの要因によって制限され、その結果、キャプチャされた画像情報が不鮮明になります。もちろん、カメラの撮影角度の大きな違い、屋内外の環境の変化、歩行者の服装やアクセサリーの変化、季節による服装の大きな違い、昼夜の光の違いなどの要因もあります。これらの要因がRe-ID解析を難しくしています。

Re-ID技術が上記の問題を解決するために、弊社はRe-IDデータセットを開発しました。弊社のRe-IDデータセットには、21,000人が実際のシーンと管理された建設現場で収集したデータが含まれています。

10,000人実シーンRe-IDデータ

このデータには、ショッピングモール、スーパーマーケット、コミュニティなどの実シーンにおける10,000人の収集者が含まれています。各シーンには平均約15台のカメラが設置され、様々な監視高さ、監視撮影アングル、監視エリア（例えば、同じショッピングモールでも監視エリアが異なる）をカバーしています。

10,000人限定されたRe-IDデータ

同一人物が異なる服を着替えたり、異なる人物が同じ服を着たりする場合の識別の難しさを解決するため、弊社が自ら収集シーンを構築して360度全方位の監視を形成し、合計12台のカメラ、30度ごとに1台のカメラを設置しました。

1033人監視シーンRe-IDデータ

このデータセットでは、人体ポーズの豊富さを高めるために、合計1033人の人物を収集し、一人当たり30種類のポーズを収集しました。同時に、データの多様性を高めるために、ヘッドアップとトップダウンのRe-IDデータを収集しています。

弊社のRe-IDデータセットは、収集された人物の規模やクロスカメラの数でオープンソースのリソースをはるかに上回り、様々なシーンをカバーしています。また、収集者によって承認され、ISO27701プライバシー管理システムおよびISO27001情報セキュリティ管理システムに厳格に準拠しており、お客様は安心してご利用いただけます。

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