原理

多数の人体実験データを基に人物を解析

10万人以上を対象とした実験で得た200パターンを超すデータを基に、頭の振動回数と大きさを色で可視化し、感情パターンから人物の精神状態を分析。
主に攻撃性や緊張度、ストレスのレベルが高い人物を不審者として検知し発報します。

システム基本構成

必要スペック

カメラ

PC

運用環境

システム

解析所要時間

2〜5秒
※5秒以上で信頼性が向上

検知時の出力情報

画面上で不審者レベルに達すると検知。
赤いフレーム表示とともに検知時の画像をキャプチャ保存、ビープ音にて不審者検知を発報します。
※検知対象者のデータはVGA画面上で100×200ピクセル以上の取得が望ましい
※照度は人物の表面で400〜600Lxが必要

前提条件

• 犯罪行為に及ぶ潜在的可能性の高い不審者を事前に検知するが、検知後の犯罪発生の絶対性を保証するものではありません
• 施設入場時点では犯行動機の無かった人物が、システムが監視していないエリアでの衝動的な犯罪行為は検知の対象外です
• カメラに振動が伝わらないように固定されていること、また映像にブレが無い状態が必要です

実績

ソチオリンピックでの検証結果

警備状況

検査状況

警備結果

不審者検知人数：約2,620人／日

検知された人物のうち92％が入場拒否という結果
(薬物・酒類・火薬類その他の持込禁止：72％、異常行動：8％、その他チケット無しなど：20％)

解析判定エラー：検知人数の8％が入場許可（誤って検知したと思われる人数)
期間中に犯罪行為が無かった為、犯罪者の取り逃がしは0％

導入事例

Mental-Checkerとは

1分間の動画撮影で人の感情を「見える化」するシステム。
非接触での動画解析により精神状態を測定するソフトウェア。
システム上に取り込まれた映像から微細な振動を抽出・分析し10の感情パラメータについて数値や図、グラフで可視化する。

測定結果出力情報

• 10の評価要素からの判定結果表/チャート
• 感情分布チャート
• 微振動周波数のヒストグラム

など

原理

DEFENDER-Xの原理を生かした人物解析

10万人以上の実験データを基に開発された感情パターンに
被験者の頭の振動回数／大きさを照合。
10の感情パラメータを数値化し被験者の精神状態を把握。

導入先での事例

CASE1：法律相談事務所

職員のメンタルヘルスケア対策として活用

定期測定の際、「ストレス」の値が正常範囲より高い職員がいたため原因を調べたところ、業務内容が他より重く、知らず知らずのうちに心労となっていたことが判明。
業務内容を見直して再測定したところ、「ストレス」の値は正常範囲内に収まった。

CASE2：IT企業

従業員のメンタルヘルスケア対策や人事のツールとして活用

とある部門内に、測定結果グラフの形状が正常とは明らかに異なる人物が2名おり人事がヒアリングしたところ、上司と部下の関係が上手くいっておらず、部下は退職を検討していたことが判明。
測定結果とヒアリングを基に効率的なリロケーションを行い、退職を防ぐことができた。