「監視カメラ」の版間の差分

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当初は単なる画像の撮影と保管のみを行うものだったが、近年では続々と画像処理システムを組み合わせたものが登場している。たとえば道路に設置し通過する車輌のナンバープレート画像を検出しデータとして抽出する[[自動車ナンバー自動読取装置]](日本では警察の使う「Nシステム」が有名だが、商用もある)、車の映像から車種を特定する「Fシステム」<ref>[http://www.yomiuri.co.jp/national/20160112-OYT1T50107.html 夜間の防犯カメラ映像、不鮮明でも車種ピタリ] 読売新聞 2016年1月12日</ref>、空港などで旅行者の顔を撮影し犯罪者の顔写真データベースと自動照合をする[[顔認識システム]]などが2016年現在、すでに導入されている。顔認識から性別や年齢を推定して、マーケティングに使用することも既に行われている<ref>[http://www.nhk.or.jp/ohayou/marugoto/2012/06/0622.html 防犯カメラ 映像分析の最前線] NHKニュース 2012年6月22日</ref>。さらに行動様式などを解析し異常行動を検出するというソフトウェアも既に開発されている<ref>[http://techon.nikkeibp.co.jp/article/EVENT/20150729/429880/ キヤノンがネットカメラで見守り、異常行動を検知] 日経デジタルヘルス 2015年7月29日</ref><ref>[http://www.rbbtoday.com/article/2015/10/08/135880.html 不審な行動などを監視カメラで検知できる人工知能技術を開発……NTT Com] RBB TODAY 2015年10月8日</ref>ほか、人の震え([[振戦]]等)から心理状態を解析するシステムも開発されている<ref>[http://www.rbbtoday.com/article/2015/10/30/136638.html 監視カメラで人間の精神状態を可視化……防犯監視システム「DEFENDER-X」] RBB TODAY 2015年10月30日</ref>。また、個体識別のために歩行特徴を利用する{{仮リンク|歩容解析|en|Gait Analysis}}も、行われている<ref>[http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/47148 認証率99%「アルクダケ」でここまで分かる! 9万人が歩いた歩容解析プロジェクト] JBpress 2016年6月22日</ref>。また、個人の解析だけでなく、群集の解析も行われており、群衆密度の変化から異変を検知したり<ref>[http://www.huffingtonpost.jp/nec-information-square/story_b_8475598.html なんかおかしい......。防犯カメラの映像から"異変"を察して教えてくれる「群衆行動解析技術」] The Huffington Post Japan 2015年11月10日</ref>、混雑度を予測すること<ref>[http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1608/18/news119.html 監視カメラ映像をリアルタイム解析、混雑を高精度予測] ITmedia 2016年8月18日</ref>も行われている。滞在時間をヒートマップで表示することも行われている<ref>[http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1603/10/news134.html 「守り」から「攻め」に変化する監視カメラ、その展望と課題 (1/2)] ITmedia 2016年3月10日</ref>。複数の監視カメラに跨って不審者を追跡する技術も開発されている<ref>[http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/040101383/ 監視カメラ群にAI技術を組み合わせて不審者を追跡] 日経テクノロジーオンライン 2016年4月1日</ref>。
 
2016年6月現在、顔認識による大規模な監視は難しい<ref name="face-recog-201606"/>。米国では約1.2億人の顔認識データベースが整備されている<ref>[http://wired.jp/2016/10/20/the-perpetual-lineup-half-of-us-adults-in-a-face-recognition-database/ 米国人「1.2億人の顔写真」データベースが警察に利用されている:研究結果] WIRED.jp 2016年10月20日</ref>ものの、最上の特定率を誇るGoogleのFaceNetでさえ、大勢の顔の区別には不確実性が伴う<ref name="face-recog-201606">[http://jp.techcrunch.com/2016/06/24/20160623facial-recognition-systems-stumble-when-confronted-with-million-face-database/ 顔認識システム、百万人の顔データベースに大苦戦] TechCrunch 2016年6月24日</ref>。なお、FaceNetのオープンソース実装として、OpenFaceがある。東京都では、特定率を上げるために、2016年4月以降の犯罪者の照合用顔写真の撮影を3Dで行っている<ref>[http://mainichi.jp/articles/20160122/k00/00m/040/098000c 容疑者の顔、3Dで撮影 個人特定容易に] 毎日新聞 2016年1月22日</ref>。
 
=== 音声などの付随情報の録音 ===