映像からの情報抽出
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/12 02:44 UTC 版)
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て、通過する車輌のナンバープレート画像を検出して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）、車の画像や映像から車種を特定する車名認識（日本では警察の使う「Fシステム」が有名だが、商用もある）、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（平成28年）時点で、既に導入されている。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。 さらに行動様式を解析し、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ほか、人の震え（振戦など）から心理状態を解析するシステムも開発されている。また、個体識別のために歩行特徴を利用する歩容解析も行われており、犯罪捜査に活用されている。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、混雑度を予測することも行われている。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。複数の監視カメラに跨って人物を追跡する技術も開発されている。また、詐欺防止のためのATMにおける携帯電話使用検知や、武器検知システムも登場し始めている。煙検知システムも開発されている。 2016年（平成28年）6月時点、顔認識による大規模な監視は難しい。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 （なお、FaceNetのオープンソース実装として、OpenFaceがある）。しかし、世界最大級の人口を抱えている中国では顔認識による大規模な監視が積極的に用いられており、Googleの特定率を上回るともされる約13億人の顔認識データベースが整備されている。日本の東京都では、特定率を上げるために、2016年（平成28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。
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