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fltech - 富士通研究所の技術ブログ

富士通研究所の研究員がさまざまなテーマで語る技術ブログ

Introducing Camera Angle Change Detection

Hello, I'm Yoshie Kobayashi from our Artificial Intelligence Laboratory. Today, I would like to introduce an exciting new AI core engine - Camera Angle Change Detection – which is now available from Fujitsu Kozuchi .

This blog is the fourth part of a five-week blog series. The last post, " Introducing Multi-Camera Tracking " is here !

Camera Angle Change Detection is a technology that can immediately detect slight camera angle changes. It is one of Fujitsu Kozuchi’s AI core engines, which enables the fast testing of cutting-edge AI technologies developed by Fujitsu.

Security cameras and other fixed cameras are set up in many public places like shops, inside factories, stations, and airports. Recently, there's been more use of image recognition AI to analyze the footage from these fixed cameras. However, if the direction of the fixed cameras is shifted due to a shock or unexpected movement, or if there is even a slight change in the shooting range, the accuracy of the image recognition AI decreases. If the accuracy decreases, it is necessary to correct the definition information of the shooting location or retrain the AI. But if you can't detect the change, you can't correct it. To overcome this issue, we have developed Camera Angle Change Detection.

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画角変更検知の特長のご紹介

こんにちは、人工知能研の小林です 。今日は、Fujitsu Kozuchi に搭載されている画角変更検知についてご紹介します。

この記事は、5週連続集中連載の第4弾です。前回「マルチカメラトラッキングの特長のご紹介」はこちらです!

画角変更検知は、カメラの画角の微妙な変化を即座に検出できる技術です。富士通が研究開発した先端AI技術を迅速に試すことができるプラットフォームFujitsu Kozuchiの、AIのコア技術単位のソフトウェア部品「AIコアエンジン」です。

防犯カメラなどの固定カメラは、商業施設、工場の中、駅や空港など公共の場といった様々な場所に設置されています。これらの固定カメラの映像を、画像認識AIを使って解析することが近年増加しています。しかし、衝撃などにより固定カメラの向きがずれたり、撮影範囲に少しでも変化があると、画像認識AIの精度が低下してしまいます。精度が低下した場合には撮影場所の定義情報の修正や、AIの再学習などが必要となります。しかし変化を検知できなければ、対処することはできません。この課題を解決するために画角変更検知を開発しました。

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MICRO 2023に現地参加しました。

(左はMICROのロゴマーク、右はWestin Harbour Castle 提供)

こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の依田勝洋です。今回は2023/10/28~11/1にWestin harbour castle (トロント、カナダ)で行われた国際学会Micro2023(https://microarch.org/micro56/index.php)をご紹介します。同学会には弊社から同僚の戸倉宏樹さん、トロント現地スタッフの一場利幸さんも参加しました。 写真は公式サイトのホテル案内の写真の抜粋です。オンタリオ湖畔にあり湖側、都市側両方の景色を堪能できるホテルです。私は都市側に宿泊しました。

(Westin Harbour Castle 提供)

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Experience ‘Trustable Internet’ a technology for fighting disinformation

Hello. I'm Kouichi from the Data & Security Research Laboratory. I'm writing to introduce a new demo in which users can experience our anti-disinformation technology powered by Trustable Internet, which was published on the Fujitsu Research Portal in December. The Fujitsu Research Portal, which enables the immediate free trial of Fujitsu's advanced technologies in a variety of formats, is available to the global public at the following URL.

https://en-portal.research.global.fujitsu.com/

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Fujitsu Neuro-Symbolic Explainerの特長のご紹介

こんにちは、Fujitsu Research of Europe Ltd.のJoe Townsendです。今日は、Fujitsu Kozuchi (code name) - Fujitsu AI Platform(以下Fujitsu Kozuchi)に搭載されているFujitsu Neuro-Symbolic Explainerについてご紹介します。

この記事は、5週連続集中連載の第2弾です。前回「AI 画像生成の特長のご紹介」はこちらです!

Fujitsu Neuro-Symbolic Explainerは、画像分類AIの分類結果に対して、分類した理由を説明する技術です。富士通が研究開発した先端AI技術を迅速に試すことができるプラットフォームFujitsu Kozuchiの、AIのコア技術単位のソフトウェア部品「AIコアエンジン」のひとつです。

画像分類AIは、例えば、入力された画像が都会の風景なのか、それとも田舎の風景なのか分類することができます。しかし、一般的に画像分類AIの振る舞いはブラックボックスで、なぜそのような分類結果になったのか理由を知ることはできません。この課題を解決するために、Fujitsu Neuro-Symbolic Explainerを開発しました。

*Neuro-Symbolicとは、ニューラルネットワークの学習能力と、シンボリックAI(ルールベースのAI)の説明可能性という特性を組み合わせる手法です。

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Introducing The Fujitsu Neuro-Symbolic Explainer

Hello, I'm Dr. Joe Townsend from Fujitsu Research of Europe Ltd. Today, I would like to introduce an exciting new AI core engine – the Fujitsu Neuro-Symbolic Explainer – which is now available from Fujitsu Kozuchi (code name) - Fujitsu AI Platform.

This blog is the second part of a five-week blog series. The previous post, "Introducing Synthetic Image Generation", is here!

The Fujitsu Neuro-Symbolic Explainer is a technology that enables the extraction of validated explanations for image classifications made by AI. It is one of the AI core engines of Fujitsu Kozuchi, which enables the fast testing of cutting-edge AI technologies developed by Fujitsu.

For example, one image classification task for AI is to classify a landscape image as either a city or countryside. However, the reasoning behind each image classification is not explicit, but is hidden in the AI’s black-box. To overcome this issue, we have developed the Fujitsu Neuro-Symbolic Explainer.

* “Neuro-Symbolic” is an approach to AI that combines the learning capabilities of neural networks with the interpretable properties of symbolic AI (rule-based AI)

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AIモデルの公平性の検証や改善ができるFujitsu AI Ethics for Fairnessを一般公開しました

はじめに

こんにちは。AIトラスト研究センター)成田です。
AIトラスト研究センターでは、研究所の先端AI技術を公開するためのプラットフォーム Fujitsu Kozuchiを通して、多くのお客様に我々の技術を素早く提供することで価値検証と技術の改善を迅速に進めていく取り組みを行っています。
この度、Fujitsu KozuchiのAIコアエンジンの一つとしてAIモデルの公平性の検証や改善が容易にできる『Fujitsu AI Ethics for Fairness』を一般公開しました。

https://portal.research.global.fujitsu.com/

 ※ログイン後、技術一覧からFujitsu AI Ethics for Fairnessを選択してください

この記事では、Fujitsu AI Ethics for Fairnessの内容と利用方法について紹介します。

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