Enabling Touchless User Interface by Edge AI

- Contribute to the prevention of viral infections by powering (encouraging) touchless device development

ディープインサイト株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社⻑：久保⽥良則、以下、ディープインサイト）は、ディープラーニングを利⽤しエッジデバイスで動作する⾮接触UI の開発者向けエッジAI基本モジュールの提供を開始します。

新型コロナウイルス感染予防対策の観点から、不特定多数が利⽤する端末を⾮接触で操作するユーザーインターフェイス（UI）を効率的に開発できる技術が求められており、安価なデバイスでも動作するディープインサイト独⾃のエッジAI 技術と組み合わせて、タッチレスエコノミー時代への対応に貢献します。

デモ動画： https://youtu.be/U-OxiuUMtwk

１. 背景

新型コロナウイルスの感染予防対策として⼈々の接触を最⼩限にとどめる事が世界的に求められている。
しかし、経済活動を再開するなかで、感染を避けつつビジネスや⽣活を継続するためのテクノロジーが必要不可⽋となりつつあります。感染の危険性が⾼い分野の⼀つとして、不特定多数の利⽤者が操作するタッチスクリーンを備えた端末操作があり、ATMやキオスク端末など世の中のあらゆる場所で⼈々はスクリーンに触れて社会活動を⾏っているのが現状です。
ディープインサイトは、IoT分野などの⼩型機器にディープラーニング技術を簡単に実装可能なエッジAIの技術開発を進めています。今回、安価なデバイスを利⽤して⾮接触UIを効率的に開発できる深層学習を利⽤したエッジAI基本モジュールを開発し、変化する社会活動への⾮接触UIデバイスの普及を⽬指します。

２、開発技術の概要

ディープインサイトが開発した⾮接触UIのエッジAI基本モジュールはRaspberry Piのような⼩型デバイスと標準カメラの安価な構成で、撮影している⼈の指先をリアルタイムに検知し、ピンチ動作（つまむ）によりポインター操作や情報⼊⼒の⾮接触UI機能を端末アプリケーションに簡単に組み込めるディープラーニングの画像認識モデルを含むソフトウエア開発キット(SDK)です。Windows環境にも対応します。
従来、エッジデバイス上のAI開発は、機械学習全般の課題である膨⼤な学習⽤画像データの収集や整理以外にも、⼩型デバイスで性能を引き出す実装技術・オープンソースのディープラーニングフレームワークを使いこなすまでの教育コスト・品質サポートの曖昧さなどの課題が指摘されています。
今回、ディープインサイトは、これらの課題を低減し⾮接触UI デバイスの開発効率を向上させる為、膨⼤な指の画像の収集や指先動作を認識する画像認識モデルを開発。それを利⽤した基本モジュールはRaspberry Pi に最適化されたAI 推論エンジンと指の動作判定ライブラリーで構成され、シンプルなAPIにより端末アプリに⾮接触UI 機能を簡単に組み込めます。また、デモアプリケーションとして指先位置を認識し、ポインターの操作により⾮接触の情報⼊⼒を⾏えるアプリケーションやソフトの基本構造を理解するためのサンプルソースコードも提供します。
従来は困難だった安価なエッジデバイスでリアルタイムにAI 機能が動作し、快適にポインターやマウスカーソルの⾮接触操作を実現する事は、普及率の向上やユーザーエクスペリエンス（UX）の観点から⾮常に重要な要素で、エッジAI 技術の有益な適⽤例となります。
今回開発したエッジAI 基本モジュールとデモアプリケーションは、同時に提供を開始するエッジAI 開発に特化したエンベデッドディープラーニングフレームワーク「KAIBER Lite」に同梱されます。「KAIBER Lite」で新たに学習すれば⼿袋など特殊なシーンの対応や画像認識モデルのカスタマイズも可能です。

＊ 「KAIBER Lite」はRaspberry Pi とWindows での画像分類モデルのエッジAI 開発に特化しており、標準版「KAIBER」の廉価版として⼿軽に導⼊が可能です。

３、提供⽅法について

本⽇よりAmazonのサイトで「KAIBER Lite」のオンライン限定販売（130,000円:税別）を開始致します。
https://www.amazon.co.jp/dp/B088C1WZN1

詳しくは当社サイトに掲載。
Raspberry Pi やWindows 以外（ユーザーが独⾃開発したエッジデバイス）へ⾮接触UI の基本モジュールを移植開発する場合は標準版「KAIBER」により対応予定です。