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 富士通研究所と中国の富士通研究開発中心有限公司は2020年5月26日、映像から手洗い動作を認識するAI「行動分析技術Actlyzer手洗い動作認識」を開発したと発表した。厚生労働省が推奨する正しい手の洗い方の6ステップのうち、現在どの段階かを判定したり、手をこすった回数を自動でカウントしたりする。それぞれの認識精度が95%以上と90%以上であることを確認したという。手洗い確認を目視で行っている食品事業者などへの提供を検討している。

AIが手洗い映像を解析している様子
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AIが手洗い映像を解析している様子
(出所:富士通)

 手や指の動作を認識する技術としては、ディープラーニングを使ったハンドジェスチャー認識があるが、手洗い動作は両手が重なったり、手の上に泡があったりする状況で認識が行われるため、手指の特徴点を正確に検出できない課題があった。

 同社は今回、人間のさまざまな動きを認識するAI「行動分析技術Actlyzer」に手指動作の認識機能を拡張することでこの課題を克服した。

 具体的に、動作認識で使うディープラーニングエンジンは、両手形状認識と動き認識の2つがある。両手形状認識エンジンは、6ステップの正しい手洗い工程のうち、現在どの段階かを判定する。あらかじめ代表的な両手の形状を規定し、学習させることで、映像内の手の形状を認識できるようにした。手全体の形状に着目するので、重なりや泡による影響は少ない。データ変化を追跡できる富士通のAI技術「High Durability Learning」を適用することにより、カメラ位置や照明の変化によらず認識精度を保てる。

正しい手洗いの6ステップ
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正しい手洗いの6ステップ
(出所:富士通)

 動き認識エンジンは、手のこすり回数をカウントする。映像内の周期的な動作を検出する学習済みモデルを使った。2つの認識エンジンは、お互いの結果をフィードバックすることで、認識精度をさらに高めるという。人やカメラの位置、石けんの種類など約2000のバリエーションを持つ手洗い映像データセットを独自に撮影・収集して学習と評価を行い、上記の精度を実現していることを確認した。

手洗い動作の認識技術の概念図
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手洗い動作の認識技術の概念図
(出所:富士通)

 本技術は、厳しい衛生管理が求められる食品業界のほか、医療や教育現場、宿泊・イベント施設などでの活用を検討している。手洗いの実施漏れ防止や、監視員による目視確認の工数削減が見込まれる。