パッシブイメージャシミュレーション画像を用いた CNN による危険物の識別

摘要

近年、空港、駅のような多数の人が集まる場所において、衣服内に隠し持った危険物によるテロのリスクが問題となっている。ミリ波などの電波を利用したイメージング技術は、セキュリティチェックシステムの課題に対する重要なソリューションになる。イメージング技術は、大きく分けてパッシブとアクティブに分類できるが、本研究では、パッシブイメージングを対象とした。従来のセキュリティチェックシステムではイメージャから取得された画像を人間が目視して危険物の有無を判定していた。しかし、多数の人間を対象とする場合、検査官のスキルや疲労による見落としがあることが課題となっている。一方、近年のAI 技術の発達により、人間の目視検査に代わって、画像認識による危険物認識技術が求められている。本研究は、実際のパッシブイメージャの出力画像の代わりに、その画像に類似させたシミュレーション画像を対象に危険物の画像認識の評価を行った物である