ビデオアナリティクス ：ビデオ映像から得られる洞察

ビデオアナリティクスによる顔識別

デジタル画像や動画から人物を識別または検証できる顔認識システムはさまざまなコンテキストで活用されています。Facebookのタグ提案、画像/動画映像からの自動犯罪者識別、顔の生体認証を組み込んだアクセスコントロールなどが、現在使用されている顔認識ソフトウェアの例です。

顔認証は、顔検出と顔識別の２つのパートで構成されています。最初の段階では、バックグラウンドサブトラクションなどの手法を使用して、システムは入力データ内の顔を検出します。次に、顔の特徴を測定して、顔のランドマークを定義し、既知のデータセットと一致するか照合します。一致率に基づいて、顔を識別されうか、未知として分類します。

当社では、Dlibの顔の特徴点予測機能を活用して、顔を検出し、目、口、眉、鼻や顎のラインといった特徴を抽出しました。これらの特徴のみが含まれるようトリミングし、目や下唇の位置に基づいて調整することで画像を標準化しました。その前処理された画像を、数値ベクトル表示にマッピングされました。ベクトル画像のアルゴリズム的な比較により、顔認識が可能になりました。

職場の顔識別システム

自動出社記録

従業員がカメラの前に数秒立つと、その従業員の画像が取り込まれます。統合された顔認識システムは、その画像をトレーニングデータセットと照合し、一致した場合に出社記録とします。

デバイスラボでの資産追跡

システムが、CCTV画像のバックグラウンド除去法によって棚にデバイスがないことを検出します。さらに、顔識別機能によって、規定期間にその部屋に入室した従業員を特定し、そのデバイスをその従業員に割り当てます。