行動認識AIを支える基盤：データセットと応用シーンを解説

はじめに

行動認識（Behavior Recognition）は、人間や動物の行動を自動的に識別し理解する技術であり、近年の人工知能（AI）と機械学習の進展により急速に進化しています。この技術は、セキュリティ、ヘルスケア、エンターテインメントなど多岐にわたる分野で応用されており、その応用範囲はますます広がっています。本記事では、行動認識AIの基本概念、さまざまな業界での応用シーン、そして効果的な学習に不可欠なデータセットの重要性について詳述します。

行動認識AIとは

行動認識AIは、カメラやセンサーを通じて収集された映像データを分析し、特定の行動やイベントを認識・分類する技術です。これには、物体検出、姿勢推定、動作解析などが含まれます。例えば、監視カメラの映像から不審者の行動をリアルタイムで検出するシステムや、スポーツ選手の動きを解析してパフォーマンス向上を図るシステムが考えられます。

技術要素

1. コンピュータビジョン:

   - 画像処理技術やディープラーニングモデルを用いて、映像から重要な特徴を抽出します。

2. リカレントニューラルネットワーク (RNN) や長短期記憶 (LSTM):

   - 時間的な連続性を考慮するために使用され、特に動作の連続性や変化を捉えるのに適しています。

3. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN):

   - 空間的な特徴を捉えるために使われ、画像内の細かいパターンや動きを解析するのに有効です。

 応用例

- セキュリティ:

  - 監視カメラによる不審者の検出や侵入者の追跡。

  - 顔認識と組み合わせたアクセス制御。

- ヘルスケア:

  - 高齢者や患者の転倒検知。

  - スポーツ選手のフォーム解析を通じたトレーニングの最適化。

- エンターテインメント:

  - ゲームキャラクターの動作生成。

  - ダンスの自動評価システム。

行動認識AIの応用シーン

キュリティ分野

行動認識AIは、公共の安全を確保するための強力なツールとして広く利用されています。監視カメラシステムは、異常な行動を検出し、迅速に対応するための通知を行うことができます。例えば、ショッピングモールや空港での不審者の動きをリアルタイムで追跡し、必要に応じて警備員に通知することが可能です。また、金融機関では、不正取引のパターンを識別し、疑わしい活動を早期に発見することで、詐欺行為を防止することができます。

ヘルスケア分野

高齢者ケアにおいて、行動認識AIは大きな役割を果たしています。例えば、ベッドセンサーを用いた転倒検知システムは、高齢者がベッドから落ちた際に即座にアラートを発し、迅速な対応を可能にします。さらに、リハビリテーション施設では、患者の動作を分析し、適切な運動プログラムを提供することで、回復を促進します。また、遠隔医療においても、患者の日常生活をモニタリングし、異常があれば医師に通知することで、早期の対応が可能となります。

エンターテインメント分野

ゲームや映画制作の分野でも行動認識AIが活用されています。キャラクターの動きにリアリティを持たせるため、モーションキャプチャーデータの解析や自動生成が行われます。これにより、より自然でダイナミックなアニメーションが実現されます。また、ダンスやフィットネスアプリケーションでは、ユーザーの動きを正確にトラッキングし、フィードバックを提供することで、効果的なトレーニングをサポートします。

行動認識AIに必要とされる学習データセット

データセットの役割

行動認識AIの性能を最大限に引き出すためには、高品質な学習データセットが必要です。データセットには、多様な行動や環境が含まれている必要があり、モデルが現実世界の多様なシナリオに対して一般化できるようにすることが重要です。

求められる特性

1. 多様性:

   - 異なる年齢層、性別、体格の人々を含むデータが必要です。また、異なる環境や状況（屋内、屋外、昼間、夜間など）のデータも含まれているべきです。

2. ラベル付けの質:

   - 各フレームやシーケンスに対する正確なラベル付けが求められます。これは、専門家の手動アノテーションによって行われることが多いですが、自動化手法も研究されています。

3. 規模:

   - 大規模なデータセットが必要であり、数百万から数億の画像やビデオクリップが含まれることが理想的です。これにより、モデルは過学習を避けつつ高い精度を維持できます。

弊社が著作権保有しているデータセット

5,808人行動認識ビデオデータセット

屋内と屋外の両方のシーンが含まれています。男性と女性をカバーし、年齢分布は10代から高齢者までです。データの多様性には、異なる撮影高さ、異なる年齢層、異なる照明、異なる収集環境、異なる季節の服装、および複数の人間の行動が含まれます。正常行為には、立っている、しゃがむ、挨拶する、握手などがあります。異常行動には、タバコを吸う、徘徊、転倒、しゃがんで頭を保護するなどがあります。セキュリティ分野における異常検知に活用できます。

10,142本転倒行動ビデオデータセット

屋内と屋外の両方のシーンが含まれています。子供や高齢化の様々な環境における転倒行為を収録しています。 精度は97%以上になります。転倒行動検出や転倒行動認識などのタスクに使用できます。

65人15,204本運動ビデオデータセット

収集シーンは屋内。様々な人種や年齢をカバーしております。収集装置は赤外線カメラとカラーカメラで、異なる撮影アングル、異なる撮影距離、異なる体の向き、異なる服装、さまざまなフィットネス動作をカバーしています。このデータは、フィットネスシナリオにおける人間行動認識や人体のセグメンテーションなどのタスクに使用できます。

1,000人ドライバー行動ビデオデータセット

様々な年齢層・時間帯・照度をカバーしています。危険運転行動、疲労運転行動、視力逸脱行動が含まれます。 収集装置には、可視および赤外線双眼カメラが使用されています。 この一連の運転行動認識データは、運転行動分析などのタスクに使用できます。

2,418 個喧嘩行動ビデオデータセット

屋内シーン（レストラン、リング、バス、ボクシングルームなど）と屋外シーン（道路、横断歩道、芝生など）が含まれます。交通事故行動検出や試合行動認識タスクに利用できます。

更なる既製データセットは：info＠datatang.co.jp