Engineers in Spotlight: Global Talent of Asilla (Part 2)

Welcome back to the fourth blog post of Asilla Tech Blog! In this note, I hope to introduce the budding youth of international engineers who are working extremely hard to advance the technological innovations for protecting the security of our society. 

 

Nitish Jaiswal

Mr. Nitish pursued his undergraduate degree at Indian Institute of Technology (Banaras Hindu University) specializing in civil engineering and master’s degree at the University of Tokyo focusing in spatial information science. A highly motivated and talented individual from New Delhi, India is an all-rounder with keen interests ranging from traveling to playing musical instruments (piano, guitar, flute). Moreover, Mr. Nitish’s passion for exploring higher studies abroad led him to start a new chapter in Japan engaging him with a new lifestyle from another cultural perspective. 

 

At Asilla, Mr. Nitish is currently developing a transformer based model which can be trained on human silhouette data combined with the human pose heatmaps to capture human walking patterns for re-identification. In this regard, he is developing a novel algorithm for more efficient fusion of silhouette based and pose based features. Also, he is experimenting with a self-supervised learning approach to utilize unlabelled datasets to boost the model's performance and generalization capability. In the future, Mr. Nitish hopes to achieve a robust Gait recognition system which can help MCT to detect and track suspected people in diverse environments. 

 

Niraj Yadav

Mr. Niraj completed his bachelor’s degree from Indian Institute of Technology Mandi concentrating in Computer Science and Engineering. A charismatic individual with a good sense of humor is from Jaipur, India and he thoroughly enjoys watching anime, exploring restaurants, and playing video games. Furthermore, Mr. Niraj was first introduced to Japan through a 2-month summer internship opportunity at a company called Weathernews Inc. that exposed him to Japanese work culture and lifestyle; in essence, this opportunity further encouraged him to come back to Japan for start off his career at Asilla Japan! 

 

At Asilla, Mr. Niraj is currently working in the MCT office tracking project. He handles the coordination between SCT(single camera tracking) and MCT(multi camera tracking) while managing the Neo4j database within the system. The overall goal of this project is to enhance the office technical framework through providing management to NTT office by tracking the people across the office.

 

Li Wei Chang

Mr. Chang completed his undergraduate and graduate degrees at National Tsing Hua University in computer science while focusing his research in deep learning. A kind hearted and an intellectual personality hails from the land of Taiwan who enjoys unique hobbies of riding motorcycles and reading books on the history of philosophy and mathematics. Moreover, Mr. Chang was first introduced to Japan through a study abroad program at University of Tsukuba that enabled him to conduct research on SNS statistical analysis by utilizing graph theory. 

 

At Asilla, Mr. Chang is working at the Biological Motion (BLM) team with a main research goal of enhancing the age estimation and gender classification using a model-based and appearance-based approach. He has been researching in this team from the start and hopes to improve the accuracy, performance, and speed of this model. 

 

Closing Remarks

 

Asilla Inc. is still accepting job applications for interested members from worldwide. If you are interested in joining our diverse and talented team members, please contact us as soon as possible.  

 

株式会社アジラのグローバルエンジニア (Part 2)

アジラ・テック・ブログの第4回目へようこそ。今回は、社会の安全を守るための技術革新に、懸命に取り組んでいる国際的な技術者の若者たちを紹介したいと思います。

 

ティッシュ・ジャイスワル

インド工科大学(バナラスヒンドゥー大学)で土木工学を専攻し、東京大学大学院で空間情報科学修士号を取得しました。インド・ニューデリー出身の意欲と才能にあふれた彼は、旅行や楽器演奏(ピアノ、ギター、フルート)にまで興味を持つオールラウンダーです。さらに、海外でより高度な研究をしたいという情熱から、日本での新生活をスタートさせ、異文化の観点から新しいライフスタイルに取り組んでいます。

 

アジラでは現在、人間のシルエットデータとポーズヒートマップを組み合わせて学習させ、人間の歩行パターンを捉えて再識別することができる変換器ベースのモデルを開発しています。また、シルエットベースとポーズベースの特徴をより効率的に融合させるための新しいアルゴリズムを開発しています。また、モデルの性能と汎化能力を高めるために、ラベル付けされていないデータセットを利用する自己教師付き学習アプローチについても実験しています。将来的には、MCTが多様な環境下で疑わしい人物を検出し追跡するのに役立つ、堅牢な歩行認識システムを実現したいと考えています。

 

ニラジ・ヤダヴ

インド工科大学マンディ校でコンピューターサイエンスとエンジニアリングを専攻し、学士号を取得した。インドのジャイプール出身で、アニメ鑑賞、レストラン巡り、ゲームなどを楽しむユーモアのセンスにあふれたカリスマです。また、ウェザーニューズという会社で2ヶ月のインターンシップを経験し、日本の労働文化やライフスタイルに触れたことが、アジラでのキャリアをスタートさせるきっかけになりました。

 

現在、アジラではMCTオフィストラッキングプロジェクトに従事しています。彼はシステム内のNeo4jデータベースを管理しながら、SCT(シングルカメラトラッキング)とMCT(マルチカメラトラッキング)の間の調整を扱っています。このプロジェクトの全体的な目標は、オフィス内の人々を追跡することによってNTTオフィスに管理を提供することで、オフィスの技術的な枠組みを強化することです。

 

リー・ウェイ・チャン

国立清華大学コンピューターサイエンス学部と大学院を修了し、ディープラーニングの研究に専念していました。趣味はバイクに乗る事と、哲学や数学の歴史に関する本を読むことで、心優しく知的な台湾人です。また、筑波大学への留学で初めて日本に触れ、グラフ理論を用いたSNS統計解析の研究を行っていました。

 

アジラでは、チャンは生物学的動作(BLM)チームに所属し、モデルベースと外観ベースのアプローチを用いて年齢推定と性別分類を強化することを主な研究目標としています。彼はこのチームで当初から研究しており、このモデルの精度、性能、速度を向上させたいと考えています。

 

最後に

 

株式会社アジラでは、現在も世界中のメンバーからの求人応募を受け付けています。ご興味のある方は、お早めにご連絡ください。 

Engineers in Spotlight: Global Talent of Asilla (Part 1)

Hello! Welcome to the third post of the Asilla Tech Blog. In this overview, we hope to introduce elite class researchers and AI engineers who are currently working in Asilla to further the vision of becoming the guardians of the world! 

 

Specialist in Gait Analysis 

Name: Yap Miao Sin Robin

Major: Computer Intelligence and Systems Science 

University: Tokyo Institute of Technology 

Dr. Robin received his undergraduate and master’s degrees from National University of Singapore and completed his PhD at Tokyo Institute of Technology. A fine, soft-spoken gentleman hails from Singapore as his passion in information technology & robotics and his enthusiasm to study abroad led to the land of the rising sun: Japan! In fact, Dr. Robin has established extensive research experience in University of Tsukuba & Agency for Science, Technology and Research (ASTAR) and significant exposure in industrial settings at Sunwell Corporation and QiBi Tech for software engineering. 

 

At Asilla, Dr. Robin is associated with the multi-camera tracking (MCT) team and the biological motion (BLM) team. His main research goal at the MCT team is to enhance the camera-based gait recognition accuracy using 3D pose estimation model and bench-marking it against IMU gait estimation. For the long term, he hopes to improve gait re-identification of subjects using a 3D pose estimation approach. 

 

Aside from his professional activities, Dr. Robin enjoys spending his leisure time playing the guitar and engaging in activities from swimming to robot plastic modeling. 

 

Specialist in Brain Science 

Name: Mohammad Abdolrahmani 

Major: Cognitive Neuroscience

University: Osaka University

Dr. Mohammad pursued his doctoral degree at Osaka University focusing on cognitive neuroscience.  A well established biomedical researcher from Iran was a former university lecturer at Hormozgan University of Medical Sciences who taught anatomical sciences to medical students in training. In fact, his continued intellectual curiosity in visual perception and visually guided behaviors motivated him to pursue higher studies in Japan that further led him to become a Postdoctoral Research Scientist at prestigious RIKEN. 

 

At Asilla, Dr. Mohammad aims to improve the state of the art behavior prediction models, by generating such datasets in addition to mining of the existing database, extracting stereotypical as well as unique features, training deep learning models with such features in order to develop models with better accuracy and higher confidence.Besides the stereotypes, Dr. Mohammad believes that human mind and behavior have subtleties that is unique for every individual. Thus, in order to classify or to predict human behavior with high certainty, Dr. Mohammad visions that AI needs to visit not only the stereotypes, but also the behavioral subtleties while hoping to accomplish one of the major obstacles for more accurate models is by solving the complications with lack of specialized datasets. 

 

In his free time, Dr. Mohammad loves to explore nature, filmmaking, football, and current advancements in science. 

 

Specialist in Human Robot Interaction 

Name: Hesham Shehata 

Major: Mechanical Engineering 

University: Alexandria University

Mr. Hesham is a fantastic hands-on engineer who pursued his educational background at Alexandria University in mechanical engineering and further attained doctoral research exposure at Kyoto University. A motivated and hard-working R&D engineer from Egypt had previously served as a Physics Instructor at Egypt-Japan University of Science and Technology and applications mechanical engineer at National Water Works Company which enabled him to top class exposure to Mechatronics and Robotics department along with a manufacturing center with CNC machines! In fact, his 6 year tenure at E-JUST led to effective collaborations with Japanese professors that further actuated him to continue his research passion in Japan! 

 

At Asilla, Mr. Hesham is interested in doing research on human trajectories to achieve the best performance to recognize and predict trajectory-related human behaviors in public places. This involves collecting data, defining related features, and training and developing machine learning (ML) prediction models. By doing so, he aims to help Asilla become a world leader in the field of human action recognition through human trajectory identification.

 

In his leisure time, he enjoys coding, swimming, running, and football.

 

Specialist in Medical Technology 

Name: Santosh Kumar  

Major: Biological Sciences  

University: University of Toronto 

Mr. Santosh is a highly motivated biomedical engineer who majored in biological sciences at the University of Toronto. An ambitious and hard working researcher with a multicultural personality hails from Morioka, Iwate-Prefecture who developed profound interests in the applications of artificial intelligence within the biomedical sciences. As a matter of fact, Mr. Santosh had attained extensive research experience at numerous global settings enabling him to innovate cutting edge technological discoveries in MRI, NMR, and drug delivery systems for a sustainable future. 

 

At Asilla, Mr. Santosh hopes to work on establishing the global brand of the company from an international perspective. In fact, he was deeply moved by the company’s mission of utilizing the state-of-the-art AI technology for becoming the guardians in the world while aiming to reach the number 1 position in the world. Indeed, he strongly believes that Asilla’s technology poses outstanding potential to revolutionize our society, eradicating crime and danger. 

 

In his free time, he enjoys engaging in activities such as theater arts, dancing, and ikebana. 

 

Closing Remarks   

 

Would you be interested to take part in this diverse team of engineers who are creating transformational technological solutions for a safer environment? Asilla Inc. is currently hiring top global talent so do not hesitate to reach out to us! 

 

Lastly, stay tuned for the second series of “Engineers in Spotlight Part 2” very soon! 

 

株式会社アジラのグローバルエンジニア (Part 1)

こんにちは。アジラ技術ブログの3回目の投稿へようこそ。今回は、「世界の守護神になる!」というビジョンのために、現在アジラで活躍しているエリートクラスの研究者やAIエンジニアをご紹介していきたいと思います。

 

歩行解析のスペシャリスト

ヤップ・ミャオ・シン・ロビン 

知能システム科学専攻

東京工業大学出身

ロビン博士は、シンガポール国立大学で学部と修士号を取得し、東京工業大学で博士号を取得しました。シンガポール出身の物腰の柔らかい紳士で、ITとロボット工学への情熱と熱意から、日本への留学を果たしました。筑波大学科学技術振興機構(ASTAR)で幅広い研究経験を積み、サンウェル株式会社やQiBi Techでソフトウェアエンジニアリングを担当するなど、産業界で活躍する博士です。

 

アジラでは、マルチカメラ・トラッキングMCT)チームと生物学的運動(BLM)チームに所属しています。MCTチームでの主な研究目標は、3Dポーズ推定モデルを用いてカメラベースの歩行認識精度を向上させ、IMU歩行推定と比較したベンチマークの実施を行うことです。長期的には、3Dポーズ推定を用いた被験者の歩容再識別を改善したいと考えています。

 

ロビン博士は、仕事以外の余暇にはギターを弾いたり、水泳やロボットプラモデルなどのアクティビティを楽しんだりしています。

 

脳科学スペシャリスト

ハメド・アブドルラフマニ 

認知神経科学専攻

大阪大学出身

 

モハマド博士は、大阪大学認知神経科学を中心に博士号を取得しました。 イラン出身のこの生物医学研究者は、ホルモズガン医科大学の元講師で、医学生に解剖学的な知識を教えていました。実際、視覚認識と視覚誘導行動に対する知的好奇心の継続が、日本での高等研究への動機となり、さらに有名な理化学研究所の博士研究員へと導いたのです。

 

アジラでは、既存のデータベースのマイニングに加えて、そのようなデータセットを生成し、ステレオタイプだけでなくユニークな特徴を抽出し、その特徴を使って深層学習モデルを学習させ、より精度と信頼性の高いモデルを開発することによって、最先端の行動予測モデルの向上を目指しています。したがって、人間の行動を分類したり、高い信頼性を持って予測したりするためには、AIは固定観念だけでなく、行動の機微にも目を向ける必要があり、より正確なモデルのための大きな障害の1つは、更に幅広いデータの取得を実施することによって解決したいと、博士は考えています。

 

モハマド博士は、余暇には自然探索、映画製作、サッカー、そして現在の科学の進歩に触れることを好んでいます。

 

ロボットスペシャリスト

ヘシャム・シェハタ 

認知神経科学専攻

アレキサンドリア大学出身

ヘシャムは、アレキサンドリア大学で機械工学を学び、京都大学で研究活動を行なった素晴らしい実践的な技術者です。エジプト出身の意欲的で勤勉な研究開発エンジニアは、エジプト日本科学技術大学で物理学の講師を務めた後、National Water Works Companyで機械工学のアプリケーションエンジニアを務め、メカトロニクスとロボティクス部門、およびCNCマシンを備えた製造センターでトップクラスの経験を積みました。実際、E-JUSTでの6年間の在職は、日本人教授との効果的な共同研究につながり、彼はさらに日本で研究への情熱を継続させることになったのです! 

 

アジラでは、人間の軌跡に関する研究を行い、公共の場における軌跡に関連した人間の行動を認識・予測するための最高のパフォーマンスを実現することに関心を寄せています。そのためには、データの収集、関連する特徴の定義、機械学習(ML)予測モデルの学習・開発などが必要です。そうすることで、アジラが人の軌跡を識別して人の行動を認識する分野で世界のリーダーになることを目指しています。

 

余暇には、コーディング、水泳、ランニング、サッカーを楽しんでいます。

 

医療技術のスペシャリスト

サントシュ・クマール 

生物学専攻

トロント大学出身

トロント大学で生物科学を専攻した意欲的な生物医学エンジニアです。岩手県盛岡市出身で、バイオメディカル・サイエンスにおける人工知能の応用に深い関心を持ち、意欲的で勤勉なマルチカルチャーな研究者です。MRI、NMR、ドラッグデリバリーシステムの分野で最先端の技術的発見をし、持続可能な未来に貢献するため、世界各地で幅広い研究経験を積んでいる人間です。

 

アジラでは、国際的な視野で会社のグローバルブランドの確立に取り組みたいと考えています。また、最先端のAI技術を駆使し、世界一を目指す「犯罪や事故を未然に防ぐ世界」というミッションに強い感銘を受けたと思います。アジラの技術は、犯罪や危険を根絶し、社会を変革する優れた可能性を持っていると強く信じています。

 

余暇には、舞台芸術、ダンス、生け花などの活動を楽しんでいます。

 

最後に

 

より安全な環境のために、革新的な技術的ソリューションを創造する多様なエンジニアのチームの一員になりませんか?アジラでは、現在グローバルに活躍する優秀な人材を募集しています。

 

最後に、「株式会社アジラのグローバルエンジニア (Part 2)」を近日公開予定です。

 

アジラが世界に誇る行動認識AIとは

こんにちは!株式会社アジラ執行役員CTOの若狭です。アジラは、”事件・事故を未然に防ぐ世界へ”をVisionに掲げ、施設向けAI警備システムの開発及び販売や行動認識AIを用いたソリューション事業を行う会社です。Tech Blog第2回の今回はアジラが世界に誇る行動認識AIに関して紹介致します。

 

行動認識AIとは

行動認識(Action Recognition)は、人物の行動を認識するアルゴリズムであり、一般的なカメラからのRGBデータをはじめ、RGBデータに深さ情報を追加したRGBD データや、各種加速度センサやモーションセンサ計測データを活用したものなど、様々な入力データに対するアルゴリズムの研究が行われています。特にカメラからのRGBデータを活用した行動認識アルゴリズムは、人物にセンサを取り付ける必要がなく、一般的なカメラで取得可能なRGBデータのみで解析を行うことが可能であるため、様々な業界において行動認識の活用が期待されています。
RGBデータを活用した行動認識アルゴリズムは、図1に示すように、入力が画像(Image)か動画(Video)により分類することができます。また、出力の形態によっても分類することができ、行動分類(Action Classification)と行動検知(Action Detection)に大きく分けることができます。行動分類は入力データに対する行動ラベルを予測するものであり、行動検知はそのデータ内における人物位置及び時間(動画の場合)も行動ラベルと共に予測するアルゴリズムになります。アジラでは、入力を動画とした行動検知アルゴリズムの開発に注力しており、今回の記事では、RGB動画データを用いた行動検知アルゴリズムを中心に紹介致します。

図1:行動認識アルゴリズムの分類例

動画を入力とした行動検知を実現するアルゴリズムにも様々なものが提唱されていますが、検知精度及び必要とされる計算資源などの優位性から、図2に示すように姿勢推定を基盤とした行動検知アルゴリズムをアジラでは採用しています。

 

図2:アジラ社の行動認識アルゴリズム


姿勢推定アルゴリズムAsillaPose®

姿勢推定アルゴリズムとは、画像や動画データを入力とし、その入力データに映る人物の各関節点を推定するアルゴリズムです。姿勢推定を基盤とした行動検知アルゴリズムの精度は、いかに精度良く姿勢推定を行えるかに大きく左右されるため、姿勢推定アルゴリズムの精度は非常に重要なものとなります。アジラでは姿勢推定アルゴリズムをコア技術と位置付けており、開発当初から独自データおよび独自モデルアーキテクチャで開発を行っており、継続的に精度向上を行ってきました。2022年8月にリリースされたAsillaPose® Ver5.0では、精度及び計算効率性において、他の姿勢推定アルゴリズムを大きく上回っています。(図3参照)
 

図3:姿勢推定アルゴリズム比較(Bottom-up Approach)

 

グラフベースでの行動認識アルゴリズム

次に、姿勢推定アルゴリズムから得た姿勢データを時系列で人物毎に追跡し、時系列姿勢データから行動検知を行います。時系列姿勢データの解析では、人物姿勢データをグラフとして扱い解析を行います。Deep Learningでは、前提条件なしにすべて学習データから各種特徴などを学習することもできますが、データに関する仮定を置くことで、学習の効率化及び精度向上が可能なことが知られています(帰納バイアス)。人間の関節点は、隣接する点が変動することは無く、また画像&映像内での回転や並行移動に対し不変であるという仮定をおこくことができるため、人物の姿勢をグラフとして扱うことで、これらの仮定をモデルアーキテクチャに落とし込むことが可能となります。機械学習モデルの学習では、対応する行動の時系列姿勢データを学習データとし、教師あり分類モデルとして学習を行います。この際、アジラでは多くの開発及び運用時に得た行動データを活用することができ、非常に高い精度の機械学習モデルの学習が可能となっています。

 

行動認識AIの応用例

カメラ映像からの行動検知モデルを活用することで、警備、医療・介護、スマートシティ、マーケティング、モビリティ、生産現場など様々な分野での応用が期待されています。特に、防犯カメラの映像から人物の行動を検知し、その後の対応を迅速に行うなどの警備用途では、リアルタイムで高精度の検知を行う必要があるため、非常に高い技術が要求されます。

 

最後に

アジラでは、常に行動認識アルゴリズムをコア技術と位置付け、精度向上を継続して行い、実運用レベルの技術に仕上げてきました。また、更に複雑な行動も精度良く検知を行うために、単眼カメラからの3次元姿勢推定の研究も行っています。

【必見】次世代生体認証技術”歩容認証”とその応用例に迫る!

テックブログ始めました!

こんにちは!株式会社アジラ執行役員CTOの若狭(@MasaWakasa)です。アジラは、”事件・事故を未然に防ぐ世界へ”をVisionに掲げ、施設向けAI警備システムの開発及び販売や高度認識AIを用いたソリューション事業を行う会社です。今回、アジラの技術を皆様により知ってもらうために、テックブログを始めました。アジラでの基礎研究から、開発体制や文化なども発信していく予定です。初回はアジラの基礎技術の1つであるマルチカメラトラッキングに関して紹介します。

 

 

次世代生体認証技術”歩容認証”とは

突然ですが皆さん、歩容という言葉は聞いたことがありますか?歩容とは動物の歩行パターンであり、実はこの個人を特徴づける様々な有益な情報が含まれています。そのため、1997年に初めて歩容を用いた人物認証に関する論文が発表されて以来、非常に多くの研究が発表されています。世界的には、大阪大学の産業科学研究所の研究のグループがとくに有名です。また、法律面でも2017年5月に施行された改正個人情報保護法では、歩容は顔の特徴量等と同列の”個人識別符号”であると明記されるなど、現在注目を集めている技術です。

 

アジラ社内での撮影動画をもとに歩容分析を実施した動画

 

”歩容認証”技術の必要性

歩き方は、歩幅や姿勢の違い、動き方(左右の比較含む)や腕の振り方の特徴などで明確な違いが見られます。歩容認証は、対象者がヘルメットやサングラス、マスクなどで顔が見えない状況においても利用できます。そのため、歩容認証は個人を特定する場合にも有効な認証技術であり、不審行動人物の特定など事件事故を未然に防ぐためにも必要な技術となってきています。

 

”歩容認証”で何が解決できるのか

歩容認証の技術は、カメラから遠く離れた人物の無意識の歩行に対しても適用可能です。顔がはっきり映らないような低解像度の場合であっても、その映像から歩容認証が可能です。歩容認証の技術を応用すれば、防犯・セキュリティなどの「安全・安心」のために違和感行動や不審行動をしている人物を特定し追跡して事件事故を未然に防ぐこと、高齢者施設や病院施設などでの利用者のケア支援、施設における誘導やショッピングの支援などにも役立ちます。

 

”歩容認証”の処理フロー

映像から歩容を用いた人物を同定する技術は、現在までに様々な例が報告されていますが、やはり近年はDeep Learningを用いた手法が主流になっています。具体的なフローとしては、下図に示すように、入力動画に対してまずは適切な処理を施して歩容情報の抽出を行います。その後、歩容情報をDeep Learningモデルに入力することで、その人物の歩容情報を凝縮した特徴量ベクトルを生成します。このベクトルと、別のベクトルとの距離を計算することで、距離が近い場合は同一人物、距離が遠い場合は別の人物であると認識します。

 


歩容特徴ベクトルを生成するDeep Learningモデルは、様々なモデルアーキテクチャが発表されていますが、やはり近年は流行であるViT (Vision Transformer)を用いた論文が増えてきています。アジラは、東京工業大学の篠田研究室と共同研究を行っており、日々歩容認証の精度向上に向け、独自の歩容認証機械学習モデルの研究開発を行っております。また、高精度のモデルを開発するためには、やはり学習データが大切となるため、アジラでは、ベトナムで多くのエキストラの方のサポートの元、独自の学習データの設計及び作成も行っています。

 

学習データ作成の様子

 

”歩容認証”技術の応用例

歩容認証技術は、顔認証等と異なり、街中のカメラ映像等の画角でも適用という点が、他の生体認証技術と大きく異なる点です。そのため、アジラのマルチカメラトラッキングもそのような環境下での利用を想定しています。例えば迷子/徘徊人の迅速な捜索や、不審行動人物の侵入経路分析、施設内の人流解析なども可能となります。将来的に次世代生体認証技術”歩容認証”を顔認証レベルまでの精度が実現すれば、入退館システムでの認証なども可能となります。既にアジラにおいても、本技術を活用した複数の製品開発が進行しており、今後ますます本技術の需要が高まることが期待されています。

 

 

 

マルチカメラトラッキング技術とは

アジラでは、歩容情報等を活用し、異なるカメラ及び日時においても、カメラに映る人物の同定が可能な、マルチカメラトラッキングの開発を行っています。人物の特徴としては、短期的に変動する特徴量(服装など)と、長期的にも変動しない特徴量(歩容や顔)に分けることができ、マルチカメラトラッキングではこれらの特徴を複合的に組み合わせることで、様々な環境下における人物同定を実現します。特徴的動作をもとに人物同定を行う技術に関しては、特許も取得させて頂いております。また、本技術は将来的には数千人単位での人物同定を実現する計画であり、大規模システムインフラ開発などにも力を入れています。
歩容認証技術(本技術)の適用には、個人情報に関して注意して取り扱わなければなりませんが、社内での有識者検討会議の実施や、大手IT企業様のサポートのもと個人情報保護委員会での審議などを通して、情報の取得保持方法に細心の注意を払いながら開発を行っております。

 

最後に

アジラでは、”事件・事故を未然に防ぐ世界”の実現に向け、日々様々な研究開発を行っております。アジラのVisionに共感して頂ける方、アジラの研究開発に興味をお持ち頂けた方、ぜひお話させてください!