自新冠疫情伊始，日本對民衆呼籲最多的一個詞就是「勤洗手」。尤其是在發佈「緊急事態宣言」之前，甚至都沒提戴口罩。可見洗手對預防傳染、抑制疫情有多麼重要。
預定在今年6月頒佈的日本「改正食品衛生法」將要求食品加工製造業者義務遵守由聯合國糧農組織與世衛組織聯合發佈的食品衛生管理方法HACCP（Hazard Analysis and Critical Control Point）。
HACCP通常翻譯爲「危害分析和關鍵控制點」，是一種以可理解的方式確保食品生產、服務和零售安全的工具。HACCP中規定的方法，針對從原料進貨到製造、加工、出貨爲止的所有階段，對存在食物中毒等可能性的危險因子（Hazard）進行科學分析（Analysis），並對減量或消除這些危險因子所必需的臨界控制點（Critical Control Point）進行安全管理。HACCP有7項原則，旨在幫助建立一個有效和可靠的系統，以便檢測和消除衛生風險，避免出錯，追蹤錯誤。
日本的「改正食品衛生法」生效以後，食品加工製造業者必須對從業員是否正確地洗手構建一種可以應答的機制。爲因應這種需求，富士通公司最近開發出一種利用人工智慧（AI）識別「正確洗手」的新技術。
正確洗手難麼？爲什麼要特意發明這樣一種技術？
富士通官網展示的正確洗手方式
日本食品衛生界將「洗手」分爲如上圖所示的6個步驟，對每一步驟規定了洗手的方式（擦洗或擰洗）與洗的次數。但是，其管理方式是自我申報，即由監督員目視應答。這種自我申報方式難免發生疏漏，而且人工監督的成本也高。因此，自動應答洗手技術就呼之欲出了。
看似簡單的洗手這麼一件事，要自動判斷還是有很大的難度。雖然業界已經有利用深度學習識別手勢的技術，但是，洗手的程序，兩隻手會重合在一起，再加上洗劑的泡沫影響，要識別各個手指關節的特徵很不容易。
富士通的這項新技術，糅合了該公司的兩項AI發明，即「行動分析技術（Actlyzer）」與資料追蹤技術「高耐久學習技術（High Durability Learning）」。後者據稱是對AI模式自動開墾的世界首發技術。
該技術着眼於兩手的整體動作，透過對兩手的形狀與動作的定義與識別，建立一個學習模式，將每一幀影像連續以後的週期動態進行學習與記憶。再對現場的輝度與攝影頭位置進行自動調整，該技術建立了兩個引擎，即「兩手形狀認識引擎」與「動作認識引擎」。透過兩個引擎的交互回饋，提高識別精度。（原理如下圖所示）
圖片出自富士通官網
該技術不僅限於在食品衛生行業的應用，對於醫療與教育以及餐飲住宿業的管理都有一定的幫助，也可以應用於預防新型電腦病毒。各種應用場景則需要工程師去不懈地挖掘。
供稿： 戴維
編輯修改：JST客觀日本編輯部
