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映像から異常動作を自動検出、監視カメラの自動化へ前進
【ＩＴ】発信：2007/11/16(金) 06:49:43
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〜独自ソフトを１０倍高速化〜
産業技術総合研究所の大津展之・フェロー、情報技術研究部門の坂上勝彦・主幹研究員、岩田健司・特別研究員、小林匠・研究員、佐藤雄隆・研究員は、産総研独自の画像認識技術を用いて、カメラ映像から異常動作をリアルタイムで自動的に検出するソフトを開発した。カメラ映像中から人物識別や異常行動の検出ができる、独自ソフト「ＣＨＬＡＣ」を産総研では既に開発しているが、今回はその実用化を進めるため、約１０倍高速なＣＨＬＡＣ等を開発して、優れた性能が得られることを確認したものである。
監視カメラが急速に普及・増加しており、自動的に異常動作を検出する能力を持つ監視カメラの開発が求められているが、その開発は難しく未だ実現していない。産総研は、これまでに「ＣＨＬＡＣ（立体高次局所自己相関特徴法）」という計算方法を考案し、それに基づいてカメラ映像中からの人物識別や、異常行動の検出などが行える基本技術を開発している。
今回は新たに開発した並列計算アルゴリズムにより「ＣＨＬＡＣ」の約１０倍の高速化を達成し、ノートＰＣレベルの処理系でも十分にリアルタイムで動作させることを可能にした。さらに「ＣＨＬＡＣ」等のカメラ映像の処理システムの構築をサポートするために、アイコンの組み合わせにより平易にシステム構築できるプラットフォームソフト「Ｌａｖａｔｕｂｅ」を開発した。
「ＣＨＬＡＣ」においては、異常動作を「通常の分布から外れる動作」として認識する。「通常動作のサンプル分布」を予め学習させておき、そこから外れる動作を異常動作として検出する仕組みである。
例えば、ロッカーを普通に開閉するシーンを通常動作として学習しておくことで、そこから外れる動作（写真ではロッカーのこじ開け）を的確に検出している。また、日照条件の変化や風による木々の揺れなど、さまざまな外乱の影響を受ける屋外でも、これらの外乱を含めて学習することにより、異常検出の対象から除外することができる。例として、木々が風により揺れている中で歩行者が観測されている場面でも、的確に異常動作（柵の乗り越え）を検出できる。
しかし「ＣＨＬＡＣ」は計算量が多く、リアルタイム処理については問題があった。その解決のため、今回はノートＰＣレベルの処理系であっても、リアルタイム処理を可能にする並列計算アルゴリズムを新開発した。これには、ＣＰＵ等の演算処理装置で１命令により複数データをまとめて同時並列処理できる演算方法のＳＩＭＤを用いて、約１０倍の高速化を達成した。
また「ＣＨＬＡＣ」等を用いた動画像処理システムの開発を支援するために、新ソフトウェア「Ｌａｖａｔｕｂｅ」を開発した。これは、グラフィカルユーザーインタフェース(ＧＵＩ)上のアイコンを接続するだけで、容易にカメラ映像処理システムが構築できる支援ソフトだ。
産総研では、これらの開発により従来ニーズがありながら実現が困難だった監視カメラの自動化を、強力に推し進めることが可能になったとしている。
「ＣＨＬＡＣ」については、監視カメラシステムや警備システム、防災監視システムを始め、ビデオの自動インデクシング（索引の自動作成）、リハビリテーションやトレーニングシステムといった医療福祉・スポーツ分野、さらには対話システムやロボットの視覚など、今後幅広い分野での応用展開が検討できることから、これらの開発を強力に支援する「Ｌａｖａｔｕｂｅ」との相乗効果により、実用化が一層加速することを期待している。（科学、10月26日号4面）
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