戦略/ITコンサルティング案件の過程において、顔認識AI/IoTデバイスのPoCを開発いたしました。

モニターの協力度合いに左右されない、客観的な測定へ

テレビ視聴率の測定は、測定対象世帯（以下モニター）に、リモコンの赤外線に反応する調査機器を配布することにより実施されることが多くあります。しかし、その精度はモニターの協力度合いに大きく左右されます。例えば、誰がテレビを視ているかを、リモコンの色ボタンを押すことで調査機器に知らせる方式の場合、「不真面目」なモニターは色ボタンをランダムに押して済ませてしまいます。こうした事象を回避するには、カメラデバイスをテレビに設置し、顔認識及び姿勢推定により、いつ、誰が、どのようにテレビを視ていたかを、モニターの協力度合いにかかわらず客観的に測定する必要がありました。

視聴を正確に測定する、AI/IoTカメラデバイスのPoC

最新のディープラーニングモデルを使用した高速な個人識別・姿勢推定

高精度な個人識別・頭部姿勢推定アルゴリズムを用いて、いつ、誰が、どの程度、テレビに顔を向けていたかを正確に測定するデバイスを開発いたしました。秒単位の測定を可能にするため、高速な推定を可能とする工夫を随所に盛り込みました。

高速で確実な注視判定アルゴリズム

頭部姿勢推定から、テレビを視ていたか否かを判定するためのアルゴリズム（注視判定アルゴリズム）を開発いたしました。精度と速度のバランスを考え、無意味な複雑さを省き、シンプルで実用的なものを策定いたしました。

顔認識の精度および速度を担保する顔登録アプリ

顔認識の精度を担保するには、適切な顔写真の登録が必要不可欠です。これを多種多様なモニターに確実に実施していただくため、顔登録アプリには各種の工夫が必要でした。社内にて複数のテストを実施し、モニターの負担と精度の維持が高度にバランスする方式を策定いたしました。