体に装着するカメラで撮影された動画をコンピューターで解析することで、撮影者を正確に特定することができるとする論文がこのほど公開された。(US)Tweet体に装着するカメラで撮影された動画は、コンピューターで解析することで撮影者を正確に特定できるとする論文がこのほど公開された。エルサレムにあるヘブライ大学に所属する論文著者ふたりは、動画を撮影した人物の身長、歩幅、歩行スピードなどの身体的特徴をソフトウェアを使って割り出し、画像撮影者を特定した。Biometrics」はプレプリント・サーヴァー「arXiv」(アーカイヴ)に投稿されたものであり、査読を受けた最終版ではない。固定されたカメラを使って人物の身長や歩き方を照合する方法は、動画に写っている人物を絞り込む比較的一般的な手法であり、研究が進んでいる。論文によると、ボディカメラ装着者の生物測定学的情報を正確に読み取るには、カメラが体の1カ所に固定されている必要があり(手に持ったカメラではうまく行かない)、また、装着者が歩いた映像が最低4秒は必要だという。論文によれば、このように制限はあるものの、必要な情報さえ集まっていれば、「数秒の動画からかなりの信頼度で撮影者を突き止めることができるという。Verge』に、「これは指紋のようなものだ」と説明している。とって、プラス面とマイナス面が考えられる。撮影者の識別のため、論文では深層学習の手法である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使ってアルゴリズムを訓練している。CNNでは、画像のレイヤーの小さな部分を見ることから始めて、徐々に大きくしていく。論文ではこの方法で動画内の「オプティカル・フロー」を求め、それをボディカメラの他のソースと照らし合わせた。画像内容の分析にCNNを用いているのは、アカデミックな世界だけではない。Yahoo!は最近、「Flickr」上の画像をCNNで調べて、写っている天気について分析するという手法を『Arstechnica』に語っている。論文によると、実はボディカメラにありがちな安定しない動きこそ、より正確な特定につながるという。映像を安定化処理しても、結果にはあまり影響せず、論文には「安定化のCNNへの影響はほんのわずか(2%)だった」と書かれている。ARの可能性PROMOTIONAudiが考えるモビリティの未来が、次世代コンセプトの「四重奏」から見えたPROMOTION謙虚に耳を澄ませば、建築はやがて「未来の記憶」になる。──田根剛PROMOTIONデジタルは当たり前。考えるべきはその“先”だ──アクセンチュアが“感度の高い”人材を募集する理由PROMOTION七大陸最高峰を最年少制覇した南谷真鈴、「クルマで移動する自由」を体感する。2019」授賞式フォトレポートPROMOTION深圳という「母なる大地」で闘い続ける。そのために、マイクはステージに置いてきた。