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人工知能を活用しよう!動画の内容を画像処理技術で分析してみた

その他

みなさん、こんにちは、株式会社火燵です。

昨今の流行で言いますと「動画を人工知能に分析させてみた!」という話をしたいところですが、まずは深層学習で動画の内容を分析するために、必要な単発の学習である「画像処理」の話をします。

0:00 サッカーでの骨格検出
0:14 テニスでの骨格検出
0:28 体操での骨格検出
0:58 目線の検出

動画の内容を画像処理することで、あらゆる分析が可能に。

こちらは4本の単体動画で構成されています。
最初の3本は、動画のうちの人物の骨格を検出しています。

サッカーでの骨格検出
サッカーでの骨格検出
テニスでの骨格検出
テニスでの骨格検出
体操での骨格検出
体操での骨格検出

このような骨格検出は、以下3つの場面に利用できます。

  • 工事現場
  • 作業マニュアル
  • ダンス

ダンスの場合は、先生が行ったお手本の振り付けに対して、どれくらい似ているかを調べられます。

工事現場のネットワークカメラに仕込めば、危険な行為や怪我などの異常を検知することもできるでしょう。

スーパーでは、万引きをする人の動きに似ているかどうかや、万引き犯の洋服を覚えさせて同じ(似た)服装の人が入店したら通知する、なんてことも可能ですね。

全てに共通しているのが教師データと言われる、お手本となる動画が必要であること(厳密に言えば、教師データなしでもOK。ある方が良いと思います)です。

例えるなら、教師と生徒でそれぞれ動画を撮影して、どの生徒が一番先生に近いか割合を出すといったかたちです。この場合、教師のデータ数が多いとお手本の精度も上がります。
このような考え方が、人工知能での動画分析の元になります。

ヤンキーに絡まれた時に、本当に見ているか問題。

4本目の動画は、目線の検出を行っています。

目線の検出
目線の検出

街中でヤンキー(死語)に絡まれた時、「何見てんだ!」と言われたとしましょう。
「いや、お前も見てるじゃないか!」というツッコミはさておき、
「目線が何%の状態が何秒続いたら『見た』と言っていいか、君は考えたことがありますか?まずは、そう言った議論から始めてもらっていいですか?」
という前提の話を、ヤンキーの皆さんに言える時代になっています。

2030年あたりはヤンキーの人工知能を活用して、喧嘩上等を謳っているはずです。みなさんも負けないように、リテラシーを高めていきましょう。

動画の活用が普及し、企業が持つ動画素材が飛躍的に増えている。

2020年に入り、動画を活用する企業が飛躍的に増えていると思います。溜まった素材をどのように活用するか、今後は課題になるでしょう。

今後は「撮影する動画を人工知能で分析できないか」を考える時代ではないでしょうか?

動画を分析して何かしたいと思っている皆様、お気軽にご相談ください。
そのアイデアがビジネスチャンスかどうか、アドバイスいたします!
その際は、チャンネル登録をよろしくお願いします。

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