人行動に関連するAI技術の開発で
「MIRUインタラクティブ発表賞」をダブル受賞
「ゼロショット異常行動認識」と「高速・高精度人物行動認識」

コニカミノルタ株式会社
技術開発本部 FORXAI開発センター
AI技術開発部
　関井 大気、佐藤 文彬、八馬 遼
「事前学習済みDNNを用いたゼロショット異常行動認識」
「Structured Poolingを用いた複数の人物骨格と物体輪郭からの人物行動認識」

コニカミノルタでは、独自の「FORXAI(フォーサイ) Imaging AI」骨格検出技術（以下　骨格検出技術）として、AIが映像中の人物を検知し、その骨格を高速に検出することで、どのような姿勢をとっているかを推定する技術を開発し、行動認識などのアルゴリズムと組み合わせて製造、リテール、介護などの事業に活用しています。この技術は、情報機器や医療機器の画像処理で高速化を追求してきた経験を活かして、認識精度の高さと高速処理を両立しているだけでなく、エッジコンピューティングによって低消費電力・低コストも実現しています。

ひとつ目の受賞である「ゼロショット異常行動認識」は、異常行動を機械学習させるのに異常シーンの正解付き動画を一切利用しない「ゼロショット学習」技術であり、しかも15秒という短時間の学習にもかかわらず、一部の教師あり学習手法に匹敵する精度を達成しました。ここでは異常行動を判断する際、骨格検出技術のほかに、行動を文章に置き換えて比較する最新の自然言語処理技術を併用することで、検出精度を高めています。
人物の異常行動認識は、事故や犯罪を予防するための活用が期待されていますが、教師データ作成や学習時間の長さなどが課題であり、これらをゼロショット学習を用いる新たなアプローチで解決していきます。

ふたつ目の受賞である「高速・高精度人物行動認識」では、人物骨格と物体輪郭を同時に検出して行動を認識するまでを、従来*の211倍である約1,900FPSの速度に高めることに成功しました。ここでは、動画の中から人物骨格と物体輪郭のみを点群として効率的に捉えることで、処理するデータ量を大幅に削減し、高速化を実現しました。また、物体輪郭から物体の種類を検出し、骨格の動きと組み合わせることで行動認識の精度も向上させており、さまざまな用途への応用が期待できます。