人物認識の3つのステージ
カメラが捕らえた画像を解析し映っている人物の情報を自動的に認識する、 そのような技術の実現が様々な分野で求められている。 ニーズの多さに対応するように画像認識でもとくに顔認識研究に携わる研究者は多く、 これまでに数多くの研究開発が行なわれてきた。 ところでひとくちに顔あるいは人物の認識といえども、 その要求レベルと実現のための技術には様々な段階がある。 本稿ではこれを三段階に分け、実現可能性と想定される応用対象を考えてみよう。 レベル1: 人物の抽出 まずは映像中に人物が含まれるかどうかを判定し、 その動作を追跡するような機能のレベルである。 このような機能は監視カメラなどで求められる。 常に映像を解析し、 映像中に人物が登場したときの対応が必要となるアプリケーションで利用される。 人物に特定しない移動物体の検出と追跡のアルゴリズムは数多く開発されており、 まずそれらを適用することが考えら
情報フィルタリングの双対性
「情報フィルタリング」という言葉は微妙に異なる2つの文脈で用いられている。 ひとつは、アダルト情報やスパムメールのフィルタリングのように悪い情報を遮断するものであり、 もうひとつは、ユーザが好む情報、 たとえば興味があるであろう商品情報やニュースを優先して提示するようなものである。 有害情報のフィルタリング 実用化という観点では、見てはいけない情報のフィルタリングは一歩先に進んでいる。 有害情報のフィルタリングでは、 多数のソフトウェア が販売されており、学校や家庭での導入事例が多い。 クライアント側でブロックするものの他に、 プロキシサーバレベルでブロックするものもある。 こうしたソフトウェアでは、有害情報サイトのURLリストに基づくブロック、 あるいは、 指定されたキーワードを含むものなど内容に基づくフィルタリングが一般的な手法だ。 有害情報の定義はほぼ一致しているので、 数十万にもお
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