ビデオスキャン

May 2014 · © Cognitec Systems 1
The face recognition companyThe face recognition company
FaceVACS-VideoScan
リアルタイムビデオ映像による匿名顔認証システム

FaceVACS-VideoScan 製品特徴
 リアルタイムのビデオストリームや録画した動画から
瞬時に人物を検出・記録・認証・分析
 顔のビデオストリームを蓄積、表示
 プライバシーを守りながら匿名で画像を分析
 顔画像を即座にデータベースや警戒リストと比較

 ユーザー定義のイベントがあった場合、リアルタイムに通知
 訪問者の数・顧客の動き・人の流れなどを統計的に定義
 モバイルデバイスにリアルタイムの情報を転送
 スタンドアロンアプリケーションとして実行、あるいは
サードパーティ製ソリューションとの統合も可能
FaceVACS-VideoScan 製品特徴

Technology 技術
 「群衆の中の顔」：フレームごとに複数の顔を処理
 カメラに撮影されたあらゆる顔画像を映像シークエンスとして蓄積
 個人の識別のために、全ての人物の外観をリアルタイムで比較
 コグニテックの最新の顔認証アルゴリズムの使用
複数のデータベースや警戒リストからリアルタイムのN:N認証
人数計測ギャラリーのメンバーを除く
一度のカメラで認識されカウントされた場合は、再びカウントされない
匿名人口統計的データの利用デジタルサイネージ、人の流れの予測

Technology: Face in the Crowd
群衆の中の顔
フルHD1920 x 1040の場合、顔画像の目間の長さが最小14px
までの画像を複数同時に処理します

Product Value プロダクトバリュー
セキュリティ
 警戒リストや画像データベースとのリアルタイム照合
 スタッフなど許可された人物の識別
一つのアプリケーションで
セキュリティ、マーケティング、運用管理をサポート

マーケティング
 上顧客/常連顧客の識別
 データに基づく事業運営のサポート
 人数のカウント/人々の流れ/混雑パターン/待ち時間
 人口統計的属性（年齢、性別など）
店内の動線に基づくインテリアデザイン
人員配備の計画
商品の配置
ターゲットに合わせたディスプレイや広告
Product Value プロダクトバリュー

Algorithm アルゴリズム
コグニッテクのアルゴリズムは
難しい条件でも作動するように設定されています
 部分的に顔を覆う
 メガネ
 照明の変化
 画像のノイズ
 低解像度画像
 ぼやけた画像
 不適切なポーズ
 顔周辺のコントラストが
小さすぎたり大きすぎたり

Solutions ソリューション
 困難な照明条件のための強力なカメラ制御を適用
 フレーム幅によって最大最小の顔画像
サイズのトラッキングを設定
 複数のビデオチャネルごとにフレームレート、
解像度、インターフェースなどを設定
 ネットワークに接続された全てビデオスト
リームを閲覧

サイト
n個のゾーンで定義されたエリア
ゾーン A
カメラゾーン B
ゾーン
特定のエリアに設置されたカメラのグループ
ゾーン C

Visit ビジット
 ソフトウェアは、カメラに映った
顔画像を高解像度顔ストリーム
として蓄積
 ビジット：設定された時間枠内に、
特定ゾーンを訪れた同一人物
 ユーザは、記録されたすべての
ビデオ画像を閲覧できる

Event: Transit トランジット
ゾーン A
12:32:35
ゾーン C
12:45:54
 あるゾーンで確認された後、他のゾーンで見られた人物

 トランジットイベント
ある人物が第一に定義されたゾーンで最後に見られた時点で開始
↓
第二定義されたゾーンに見られた時点で終了
 イベントの期間＝通過時間
アプリケーション使用例
 空港:入口からゲートへの平均移動時間を分析
Event: Transit トランジット

Event: Crowd クラウド
n = 10
人数 < n
イベントなし
人数 > n
クラウドイベント
12:32:35
12:37:57
 n人以上の人がある場所である一定の時間見られる

 クラウドイベント:
人数が設定されたしきい値を超えたときにはじめて起動
↓
設定された時間枠で人数がしきい値を下回ると終了
 空港: セキュリティゲート前の混雑をチェック、通行整理
 ショッピングモール: 不審者、混雑などをセキュリティスタッフに通知
Event: Crowd クラウド

Event: Frequently Visiting Person
頻繁な訪問者
あるサイトにm日間以内に、n回以上訪れる人物
n = 3 in m = 7 days
火曜木曜
土曜日曜
月曜 EventEvent

Event: Visit of Person Matching Criteria
基準に該当する訪問者
アラート基準: 40歳以上の女性

 ある人物がゾーンに入り、一定の基準に一致する
 基準: 性別、年代、人種
 店舗:観客固有のメッセージを喚起するためにデジタル広
告を見ている人の年齢や性別を検出
(インテリジェントサイネージ/広告)
 駅:一定の基準による容疑者を検索する(捜査)
Visit of Person Matching Criteria
基準に該当する訪問者

Event: Visit of Person in Gallery
ギャラリー登録人物の訪問

 指定されたギャラーに登録された人物があるゾーンで見られた場合
 ユーザーは特定イベントとして定義できる
ｅｘ.）「患者逃亡」
 店舗: 万引き犯の防止
 カジノ:要注意ギャンブラーの警戒
 店舗: 優先顧客の識別
 空港: モニターアクセス、高セキュリティーゾーンに入る権限を持った
人物への許可
Event: Visit of Person in Gallery
ギャラリー登録人物の訪問

Event: Unattended Person 付き添いのない人物
 定義とイベント:あるギャラリーの顔画像と照合した人物が第二のギャ
ラリーで見られない場合
 ユーザーは特定イベントとして定義できる
ｅｘ.）「付き添いなしの患者」
 病院: 付き添いのいない患者を発見、スタッフに通知
 空港: 許可された護衛なしで高セキュリティゾーンに入る権限のない人
物を検出、セキュリティスタッフに通知
 製造施設：許可された護衛なしで高セキュリティゾーンで許可されてい
ない訪問者を検出、セキュリティスタッフに通知

Event: Rendezvous ランデブー
 時間と場所が近い２名の人物
 ランデブーイベント:
２名の人物（あるギャラリーのメンバー）が同じ場所に設定された
時間間隔内に訪れる
 ユーザーは、ランデブー案件のための小さなサブギャラリーを
作成することができる
 店舗: 既知の2名の万引き犯を一緒に検知

Statistics 統計情報
匿名の情報で計算:
 訪問者の数:設定した時間内に訪れた個人の数
 訪問時間の分布：訪問の回数と訪問の長さ
 平均トランジット時間
 訪問者の性別分布
 訪問者の民族分布
 訪問者の年齢分布

性別分布年齢分布
訪問者の数
Statistics
統計情報

Mobile Notifier モバイル通知
ユーザーが設定した
携帯電話やタブレットで
イベント通知を受信できる

Architecture

The face recognition company
ナスクインターナショナル株式会社
新宿区左門町6-10
TEL:03-5379-6416 FAX:03-3354-9013
E-mail:nasc@nasc-group.com
http://nasc-group.com

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