お客様のリクエストに応えられる製品づくりに反映させています。製品化そのものはソースからAPIに至るまで、すべて自社内で行っております。社内に場を設け、定期的に直接ディスカッションを実施しております。技術的に困難と思われる課題が現われた場合も、正しいアプローチから解決策をたぐることが可能です。当社独自に発案した手法・対策についても、逐次先生方のご意見をいただきながら改善を重ねています。「経験的側面」:実証研究領域からフィールド適用、最適運用までHLAC/CHLAC等の技術的黎明期から、さまざまなエンドユーザ様事例を踏まえ単なる技術の押し付けではない、真に使い勝手にすぐれた解決策をお示しできる豊富な経験を有しています。(産総研)が開発した静止画・動画など映像の特徴を瞬時に認識する特許技術でありHLACは色や形、CHLACは形や動きの認識に優れています。71人の「歩き振り」からのみ個人を識別する「人および動作の認識方式」の国際コンペ(テロリスト対策の一環)で中国科学院、MIT、カーネギーメロン大等を抑え産総研の「学習型パターン認識技術」が世界トップの性能を達成した。)を開発していました。これは、(2次元の)静止画像を認識するための技術ですが、それを拡張したCHLAC(立体HLAC)は、静止画像だけでなく、時間軸のある(3次元時空間)動画像についても、映っている対象とその動きの特徴を効果的に抽出し、より高い精度で認識できる技術です。(NIST)による国際コンペティションで、71名の歩き方から個人を識別するテストデータに適用した結果、それまでの手法を大幅に上回る世界最高性能の認識力を有することが認定されました。正常からの逸脱を判断するCHLACの最大の特徴は、異常動作の検出法にあります。それまでの動画像からの異常検出手法では、まずコンピュータにあらかじめ用意した異常モデルを学習させ、それらと照合して、異常モデルと照合することで対象の動きが異常かどうかを判断していました。この場合、事前に用意した多くの異常モデルと個々の対象動作とを一つずつ比較するため、膨大なデータ処理が必要となります。異常モデルも環境・状況により千差万別であり、それを事前に定義すること自体が困難であるという、実用化に課題を残す手法でした。一方でCHLACを用いた異常検出法では、異常モデルではなく、正常モデルをコンピュータに学習させます。正常モデルからの逸脱の度合いにより異常動作を検出するため、事前に異常モデルを定義・設計する必要がありません。CHLACの特徴である「加法性(*2)」という性質を利用することで、認識する対象が増えても一定の計算処理で、対象やその動きの特徴を認識でき、リアルタイムで高精度に異常を検知できます。ニーズに応え、実用化の道を拓くCHLACの技術は、すでに株式会社日立ビルシステムによりエレベーター内の異常行動を自動で検知する防犯カメラシステム「ヘリオスウォッチャー」として実用化されています。生活支援ロボットや自動車の自動運転など、さまざまな「コンピュータの目」が私たちの生活を支える時代が始まりつつあります。人間と同等、またはそれ以上の知覚能力をもつ「コンピュータの目」を実現する技術の一つとして、汎用性が高く、リアルタイムかつ高い精度で動画像を認識、異常検出のできるCHLACを用いることで、多くのニーズがありながらもこれまで実現が困難であった、動画像認識を社会で活用する道を拓いていけると考えています。産総研のCHLACは、産総研のCHLACは、特に難しい問題に対して抜群の認識率をあげていることがわかる。正常モデルからの逸脱の度合いにより、異常動作を検出する。