Walking Recognition

CCTVアーカイブを指紋データベースに変換\n顔認識を使わずに群衆の中の個人を独自の大まかな運動協調性から識別します。AIが歩行パターンを分析・認識し、指紋と同じくらいユニークです。\n-既存のCCTVシステムや自律ドローンを使用\n-敏感な生体情報を処理・保存せず個人データを保護\n\n当技術は以下の条件下でも効果的に動作します:\n-昼夜問わず\n-マスク着用時\n-顔認識に不十分な低解像度映像\n-コンピュータビジョンと受賞歴のある動作解析AIで映像解析を強化\n\nAIがライブ映像から検出できること:\n-空港、オフィス、公共空間での緊張や逃走などの疑わしい行動\n-NFCやRFIDカードの不正使用やアクセス制御ポイントでの不正侵入\n-交通拠点、工業施設、スポーツ施設での事故や困難者の識別\n-物体と姿勢認識による万引き予測と防止\n\n詳細な製品説明\nCursor InsightのCCTV歩行認識技術は監視とセキュリティ分野の先駆的進歩です。\n\n高度なアルゴリズムと機械学習モデルを用い、ライブ映像を分析して個人の独特な大まかな運動協調性を識別し、歩行パターンと身体寸法に基づく正確な認識を可能にします。\n\n空港、銀行、工業、スポーツ施設など多様なシナリオに適用可能な柔軟性が強みです。人物や疑わしい行動の識別、不正アクセスの警告、事故や困難状況の検出が可能です。既存のCCTVアーカイブを活用し、個人データのプライバシーを損なわずに数百の動作特徴を抽出し、貴重な指紋データベースに変換します。\n\nさらに、自律ドローン監視システムとシームレスに統合し、ライブ映像上の個人の独特な動作パターンをリアルタイムで分析可能です。\n\n24時間体制の昼夜監視、マスク着用時、低解像度映像でも効果的に動作します。\n受賞歴のある機械学習技術はユーザー識別と分類の精度で高く評価されています。機械学習と生体認証の合計100年以上の経験を持つチームが、セキュリティと監視の基準向上を目指しています。\n\nデータ前処理における逆解析アプローチで再現動作の精度を確保し、15年以上適応された普遍的特徴空間を用いた独自の特徴抽出で運動プログラムパターンの深い洞察を提供します。ランダムフォレストベースの多段階スクリーニング法で最適な特徴選択を行い、効率的な機械学習モデルのための重要なサブセットを特定します。\n\nハンガリー国立臨床神経科学研究所との提携により、最先端技術を備えた専用モーションラボを利用し、実験室で記録されたデータから効率的な洞察を得ています。\n\n個人データとプライバシー保護を最重要視し、従来の生体認証システムとは異なり、大まかな運動協調性と身体寸法のみを分析し、顔画像などの敏感な生体情報の処理・保存を避け、プライバシー規制に準拠しています。

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