NEC開發了從多個拍攝場所拍攝的長時間影像數據中快速搜尋出特定類型（時間、地點、動作）中出現人物的技術—「時空數據交叉側寫」。此技術與臉部辨識等技術搭配，也能夠作為人工智慧（AI）應用。

可迅速從大量影像中搜尋特定類型：從城市犯罪搜查到車站觀光行銷皆適用

此技術的演算法是從大量影像資料中將人臉根據「類似度」進行分組，以此來發現特定出現的類型。透過此技術，可以將長相類似的人分為一類，並能搜尋他們出現的時間、地點、次數等情報。例如，在防犯以及犯罪搜查等業務中，過往僅憑人力搜查無法察覺到的新資料，或是人類無法做到的高度解析，現在可以迅速鎖定影片中「在同一地點頻繁出現的人物」，「在不同地點都有出現的人物」。將街角設置的監視錄影機內約100萬個人臉數據資料運用本技術解析，解析時間僅需10秒，即可搜尋、篩選出在同一地點長時間且頻繁出現的人物。

NEC將在2016年度將此技術予以實用化，今後預定在觀光、行銷方面展開相關應用，例如應對迷路遊客的待客之道，或是從表情、動作就能理解對方心情的行銷方式。另外，也適用於聲音以及文字等各類資料分析。

背景

最近從攝影機蒐集的影像資料大幅增加，單純透過人工進行解析變得愈加困難。例如，在不同地點設置攝影機拍攝的影像，利用人工進行確認，不僅需要大量時間，針對判定在同一場所多次出現的人物，或者在不同場所出現的同一人物，由人工確認也非常困難。另外，是否可以判定在其他場景出現的人物就是目標人物，雖然可以透過臉部辨識技術進行辨別，但是傳統技術需要針對所有場景中出現所有人物進行辨別，所需的資料對比量將非常龐大，因此十分費時。本次針對類似度進行開發新型搜尋技術的同時，與NEC既有的先進臉部辨識技術相融合，實現以往僅憑人工不易達成的高速臉部搜尋技術。

新技術的特徵

1.針對類似度將大量資料進行樹狀構造管理，提高抽取速度

將搜尋對象的大量資料按照「類似度」進行分組，用樹狀構造進行管理。目前已開發出的資料構造為：越接近下層，所集結的資料彼此越類似。根據此構造，僅需參照各組所設定的類似度閾值，就能夠快速抽取出類似資料。

2.實現新資料的即時分析

NEC開發出的即時性分析技術，讓新資料追加時，可以藉由類似度，瞬間判斷、分類、分析其應歸類的群組。在追加資料時，只需比較各群組的典型數據，就能達成即時性極高的高速追加與分析。在分析攝影機影像的狀況，藉此更可立刻搜尋剛拍攝完成的資料。（編輯部陳復霞整理）