防犯カメラの世界でますます進歩する解析技術!解析でどんなことが出来る?

 防犯への意識が高まる近年、防犯カメラを設置する場所は家庭や小さな商店などにも広がっています。防犯カメラの導入を考える際に出てくるキーワードのひとつに解析と言うものがあります。刑事ドラマやサスペンスなどでも解析と言う言葉をよく聞くかもしれません。ここでは、防犯カメラにおける解析力の役割について紹介します。

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防犯カメラを導入する前に知っておきたい!解析とは?

 防犯カメラの画質は年々向上はしているものの、問題に必要な映像がぼやけて映ってしまい、そのままの状態では必要な情報が手に入らないということは往々にして起こりうります。そのままでは使えないこともよくあるため、色々な技術を用いて、画像から色々な情報を取り出すことを解析と言います。

防犯カメラを選ぶ際の決め手の1つとなる解析度とは?

 解析度は画像の密度のことで、1インチの中どれだけのドット(点)が含まれているかを示す数値のことです。1インチの中に画素が多くあればあるほど、映像はきめ細かなものになりますので、解析度が高い防犯カメラの方が鮮明でなめらかな映像を記録することができるということになります。
 解析度の高い映像は、拡大をしても鮮明さがが失われないため、記録した映像の一部を拡大して、確認する必要性が出てきた時に、解析度の高い防犯カメラで撮影されたものでないと、しっかりと映像を確認することが出来なくなる可能性もあります。
 特に広範囲を撮影するタイプの防犯カメラで一部分を拡大する時にこの解析度の高さが非常に重要になってきますので、広範囲を撮影する防犯カメラを導入する際にはこの解析度にはちゃんと注目して防犯カメラの選択を行う必要があります。もしも、頻繁に被害に遭う、事件が発生しやすい場所であれば、拡大に耐えうるような映像を撮ることが出来る解析度が高い機種を選ぶのがいいということになります。
 一方で防犯カメラの設置場所から近い場所を撮影し、かつ撮影範囲が狭い場合には特に高い解析度がなくてもいいことになります。なぜなら、そもそもに画像を拡大する必要性が出てこないからです。例えば、駐車場で事件や事故が起きた場合に利用したいと言った場合には解析度の高いカメラが複数台必要になるなんて言うこともあります。なぜなら、解析技術を持って出ないと車のナンバープレートの数字を読みてることが出来ないからです。
 そして、解析度の高い防犯カメラはそもそもに値段が高くなりますので、目的や用途によって本当に必要かどうかを考えるようにしましょう。

防犯カメラの解析の必要性とは

 防犯カメラで撮影された映像は、カメラの機種や状態、設置方法や場所、撮影状況などによっては、映像がぼけてしまって、画像が十分に鮮明ではないということが起こってしまうことがあります。そのような映像からもっと詳しい情報を入手するために、画像を解析する技術というのが必要になります。サスペンスや刑事ドラマの世界でもよく解析が行われていますが、そこから得られる事件に関する情報は非常に重要な手掛かりとなるのです。

防犯カメラの解析で何が出来るの?

 では、防犯カメラの映像を解析ではどんなことができるのでしょうか。防犯カメラの解析でははっきりしないものを完全にはっきり詳細にできるまでの技術はまだないと言われています。それでも、手がかりを掴むための色々なヒントを取り出すことはできるのです。では、どんなことが出来るのかについて紹介していきます。

人物を特定する

 防犯カメラの解析技術を用いることで、犯人などの人物を特定することが出来ます。犯罪などが起きた場合に指名手配に利用したりするのにも防犯カメラの映像が使われることもあり、人物を特定するのは防犯カメラの解析の大きな役割の1つです。そして、テレビなどで防犯カメラの映像を見る際に、あまりはっきりした映像じゃないなと思うことがありますよね。そのために解析が必要になるのです。

顔に注目

 カメラの映像を解析して人物の特定を行うことは「顔認証システム」として、入国管理やイベントの入場管理の場面ですでに導入されています。
 事件現場に防犯カメラが置いてあり、そこに犯人と思われる人物が移っていた場合に、この技術が使われます。その防犯カメラに写っている人物と、目星をつけている人物が同一人物かを確認するための方法の1つとして顔認証が用いられています。
 事件を解決する際に利用する手掛かりとしては、指紋やDNAによる個人の識別と言う方法ももちろんあり、それらから得られる情報の方が精度は高いです。映像よりも指紋やDNAの方が動かぬ映像になるからです。それでも、それらの情報は本人に直接接触する必要があるのに対して、カメラ映像の解析であれば、接触なしに特定を行えるという強みがああるのです。
 同一人物であるかを特定するために見ているのが、実は目鼻立ちではないのです。おそらく似顔絵を書いたりする時は目や鼻、口などの特徴を活かして、イラストを描くので意外に思うかもしれませんが、人物を特定する際に注目しているのが、その人物の骨格なのです。なぜ骨格に注目をするのかと言うと、太ろうが痩せようが、骨格には変化が出ないからです。
 そして、犯人は逃走中に整形をすると言う可能性があります。有名な長期間逃げ続けていた犯人が逮捕された時にはだいぶ異なる顔立ちになっていたということが日本のニュースでも取り上げられたことがあります。あまり大規模な整形をしない限りは骨格と言うのは変わらないため、防犯カメラの解析ではここに注目します。
 

歩き方に注目

 また、顔認証の他にも人物の特定に役立つ情報を防犯カメラの映像から取り出すことが出来ます。その1つが、歩く姿勢に注目すると言う方法です。歩く姿勢について少し考えてみてください。人によって歩き方の癖があったりと、それぞれの特徴というものがありませんか。防犯カメラに写っている犯人の歩いている映像と、犯人であるという疑いのある人物の歩いてる映像を比べてみて、その人が同一人物であるかどうかを見るのです。
 歩いている時の、シルエット映像や、各関節の動きに注目して2つの映像に類似性がある場合には、同一人物であると判断する材料になるのです。

身長やスピードを計測できる

 防犯カメラで撮影された映像から、犯人の身長を測定することや、交通事故のカメラ映像の場合には、事故に関係した車のスピードを計測することも出来ます。
 防犯カメラの映像は3次元の世界である現実世界を2次元化することが出来、それを幾何学手法によって、カメラレンズによる象のゆがみを計算することで、身長や車のスピードを解析していくことが出来るのです。

画質を改善することが出来る

 交通事故などが起きた場合など、車のナンバープレートの数字を特定することが犯人を逮捕するカギになるになります。元の防犯カメラの映像が十分に鮮明ではなく、車のナンバーがわからなくても、画質を改善して、鮮明にすることで、車や所有者を割り出すことが出来るのです。
 警察では防犯カメラに映っている容疑者と思われる人物が着用している服や、所持品、闘争に利用した自動車やバイクにも注目しており、解析によって防犯カメラの画像を改善することで、犯人特定の決め手になるような物的証拠を増やすことにも役立つのです。

異常事態を検出してくれる

 防犯カメラの解析能力は年々進歩しているため、それが防犯対策にも利用されるようになっています。防犯カメラで撮影された映像をリアルタイムで解析し、異常事態を検知すると言うシステムが開発されており、それが実用化されています。
 例えば、エレベーター内の防犯カメラで、エレベーター内の暴力行為を感知すると言ったものがあります。
 「VAAKEYE(バークアイ)」という人工知能が防犯カメラで撮影された映像を解析して、万引き行為を自動で検知するというシステムがあり、それが大手小売店で実験的に導入されたところ、実際に万引き行為を検知したという実績もあります。
 防犯カメラとAIの情報処理能力を組み合わせて、瞬時に犯罪を検知するというシステムはこれから先、更に進化することで、犯罪を未然に防ぐことや、犯罪を減らすことにつながることが期待されています。

防犯カメラの解析まとめ

 防犯カメラの映像を解析することで何が出来るのかということについてご紹介しました。
防犯カメラの解析の技術によって、防犯カメラによって撮影されたぼんやりとした写っていない犯人の情報から、犯人の骨格の情報を取り出したり、犯人の歩き方や動き方や犯人の関節の動きなども取り出して、犯人との接触がなくても情報を集めるということが出来るのです。
 また、犯人の身長を割り出したり、交通事故や事件にかかわった車の走行速度を測定することも出来ます。また、画質を改善することで元の映像では読み取ることが出来なかった車のナンバープレートの数字を読み取ることが可能になり、車両や所有者を特定することにつながったりすることもあります。
 近年では、AIの人工知能の精度も上がったことから、犯罪をリアルタイムで検知することまで出来るようになっており、それにより犯罪を未然に防いだり、犯罪の被害を軽減することにもつながっており、その分野に関する発展はこれからもっと進むと期待もされています。
 これらの解析による情報の取り出しは、解析度の高いカメラになればなるほど、期待できるものです。仮に元の画像ではぼやけていたりなどの問題があったとしても、専門家に頼むことで、より多くの情報が取り出せるということがあります。ただ、技術には限界がありますので、この技術が必要になるような目的で防犯カメラを設置する場合は、始めから解析度の高い防犯カメラを選ぶようにしましょう。

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