顔認識によって店舗での窃盗を減少させる方法

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セキュリティガードは、全ての万引き犯を捕まえることはできません。しかし現代の顔認識技術では、それが可能です。

万引きは、店舗にとって大きな問題です。調査によると、アメリカの店舗での窃盗による被害額は、 2016年に500億ドルまでに達しています。

万引きの最も明らかな原因は、自分で使用するために、あるいは売り飛ばす製品を奪うために店舗に狙いを定めた万引き犯による行為です。組織的万引き犯のギャングが存在する一方で、ほとんどの犯人はプロの泥棒ではありません。彼らは典型的なプロフィールにも合致しません。男女共に万引きを行う傾向があり、そのうち75%は成人です。

盗難を防止し、損失を抑える

ショックなことに、 万引き犯は通常、48 回の窃盗のうちで捕まるのはわずか1回のみです。これは万引き犯が盗難品を持ち逃げすることがいかに簡単か、またセキュリティガードが職務を効果的に遂行することがいかに困難であるかを示す統計です。

一方で、店舗と事業所が盗難に反撃するのに顔認識用ソフトウェアが役立つという良いニュースもあります。万引きを始めた人は引き続き行う傾向があるので、万引き犯を見つけだすこと(そしてセキュリティガードに万引き犯に迅速に対処させること) により、盗難を防止し損失を減すことができます。

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顔認識技術は、顔を素早くスキャンして、店舗が犯人を見つけることを可能にします。

今日の顔認識システムの能力が向上しているおかげで、 カメラは顔をスキャンして、それをデータベースに保存された顔と瞬時にマッチさせることができます。ブラックリストを使って、セキュリティスタッフに警告を発しながら、窃盗犯である疑いがある人物や本物の窃盗犯を検出することができます。これによって、店舗はその人を追い出すか (店舗で出入り禁止にされている場合) 、あるいは実際に窃盗を行っている現場を捕えられるように監視します。

このような方法で万引き犯を捕まえる上で重要なものは、信頼できるデータベースです。写真は素晴らしい出発点となり、これらはおそらく警察や他の店舗で共有されています。しかし、誰かが窃盗で捕まえられているときに作成したプロフィールがあれば、カメラ撮影も不要となります。

顔認識システムのトレーニング

Guardian newspaperによると、アメリカの店舗の中には、万引き犯を捕まえるというよりも、万引き犯の写真を撮らせるチャンスを提供している所があります。この写真は、その後犯人の入店を禁止して今後の窃盗を防止するために役立てながら、顔認識 システムをトレーニングするために使用されます。

顔認識システムの魅力は、無数の人の顔を見いだして記憶できるようにトレーニングできることであり、それは人間のガードマンができることをはるかに超えています。アジャイル・クラウド技術のおかげで、多くの店舗の支店において同一データベースを共有できるため、ニューヨークで捕まった万引き犯は、カリフォルニアの店舗に入店することが難しくなります。同様に、万が一不満を持っている以前の従業員が戻ってきたときにセキュリティスタッフが警告を受けられるように、彼らをブラックリストに載せることもできます。

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CCTVで窃盗犯を見つけ、強力な顔認識の「ブラックリスト」機能を使用して彼らを店舗から追い出しましょう。

これらのシステムは当然ながら素晴らしいものであり、万引き犯をブラックリストに乗せるために現在作動中です。しかし、まだ捕まっていない窃盗犯についてはどうでしょうか。あるいはセルフレジでの詐欺や、時々ある商品をスキャンしないで(スタッフのメンバーである)友人を通過させるといった、より「ソフトな」犯罪を行う人についてはどうでしょうか。

これらの分野でも、物体認識は窃盗と戦うために迅速に改良されています。品物をスキャンしないレジ係を見つけ出すため、あるいは製品の料金を安く払おうとして虚偽の情報を入力するセルフレジのユーザを見つけ出すためのシステムが、すでに 開発されています。ハイエンドの感情検出では、たとえ犯罪が行われる前でも、疑わしい行動があったらそれを強調して表示することができます。

このようなタイプの思いがけない盗難に対する代替策は、AIを使用して完全に防止する事です。例えばAmazon Go の店舗の中では、人が何を手に取りバッグに何を入れるか、またその先にあるレジまで追跡するためにカメラが使用されます。何もスキャンしなくても、棚からとるすべてのものが確認され、 Amazon アカウントに請求されます

顔認識と物体認識技術は、犯人を見いだし窃盗を防止する上で重要です。VIAスマートアクセス制御システム がすでに店舗が万引きと戦う上でどのように役立っているかについては、 こちら をクリックしてご覧ください。

 

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