NEC开发了从多个拍摄场所拍摄的长时间影像数据中快速搜寻出特定类型（时间、地点、动作）中出现人物的技术—「时空数据交叉侧写」。此技术与脸部辨识等技术搭配，也能够作为人工智慧（AI）应用。

可迅速从大量影像中搜寻特定类型：从城市犯罪搜查到车站观光行销皆适用

此技术的演算法是从大量影像资料中将人脸根据「类似度」进行分组，以此来发现特定出现的类型。透过此技术，可以将长相类似的人分为一类，并能搜寻他们出现的时间、地点、次数等情报。例如，在防犯以及犯罪搜查等业务中，过往仅凭人力搜查无法察觉到的新资料，或是人类无法做到的高度解析，现在可以迅速锁定影片中「在同一地点频繁出现的人物」，「在不同地点都有出现的人物」。将街角设置的监视录影机内约100万个人脸数据资料运用本技术解析，解析时间仅需10秒，即可搜寻、筛选出在同一地点长时间且频繁出现的人物。

NEC将在2016年度将此技术予以实用化，今后预定在观光、行销方面展开相关应用，例如应对迷路游客的待客之道，或是从表情、动作就能理解对方心情的行销方式。另外，也适用于声音以及文字等各类资料分析。

背景

最近从摄影机搜集的影像资料大幅增加，单纯透过人工进行解析变得愈加困难。例如，在不同地点设置摄影机拍摄的影像，利用人工进行确认，不仅需要大量时间，针对判定在同一场所多次出现的人物，或者在不同场所出现的同一人物，由人工确认也非常困难。另外，是否可以判定在其他场景出现的人物就是目标人物，虽然可以透过脸部辨识技术进行辨别，但是传统技术需要针对所有场景中出现所有人物进行辨别，所需的资料对比量将非常庞大，因此十分费时。本次针对类似度进行开发新型搜寻技术的同时，与NEC既有的先进脸部辨识技术相融合，实现以往仅凭人工不易达成的高速脸部搜寻技术。

新技术的特征

1.针对类似度将大量资料进行树状构造管理，提高抽取速度

将搜寻对象的大量资料按照「类似度」进行分组，用树状构造进行管理。目前已开发出的资料构造为：越接近下层，所集结的资料彼此越类似。根据此构造，仅需参照各组所设定的类似度阈值，就能够快速抽取出类似资料。

2.实现新资料的即时分析

NEC开发出的即时性分析技术，让新资料追加时，可以藉由类似度，瞬间判断、分类、分析其应归类的群组。在追加资料时，只需比较各群组的典型数据，就能达成即时性极高的高速追加与分析。在分析摄影机影像的状况，借此更可立刻搜寻刚拍摄完成的资料。 （编辑部陈复霞整理）