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画像認識とは？最新の画像認識活用事例5選

近年、人工知能やAI技術は多くの分野で重要な役割を果たすようになっています。特に「画像認識」はこの技術の適用例として注目されています。AI画像認識は重要なマイルストーンと考えられており、利便性と画像を正確に解決する機能をもたらします。

AIを活用したサービスとして「画像認識」が注目を集めていることをご存知ですか？今回はご参考までに、この「画像認識」の詳しい仕組みと活用例を紹介します。

1. 画像認識とは？

「画像認識」は、画像の中にあるものを分析し、画像内の人物や物体を認識する技術です。画像認識はパターン認識の一種であり、近年ではディープラーニングと呼ばれる手法によりさらに精度が向上し、様々な分野での活用が進んでいます。

人間の場合、過去の経験から画像内の誰（何）であるかを判断することができます。しかし、コンピュータには人間のような「経験の蓄積」がないため、その経験を活かして画像の中の人物（物体）を識別することはできません。

しかし、AIを活用すれば、コンピュータは大量の画像データから人物（物体）の特徴を学習できるようになります。そのため、学習データに基づいて「画像内の人物（物体）を識別する」ことが可能です。

この画像認識技術はさまざまな分野で活用されています。例えば、防犯の分野では、IoTと組み合わせることで「防犯カメラの映像から人物を特定する」ことが可能となり、これにより従来よりも早く犯人を特定でき、犯罪を抑止することが可能になります。

2. 画像認識でできることと画像認識問題点

2-1.画像認識でできること

できること
分類	「何が写っているか」を識別する	物体分類	画像に写っている「物体」が「何か」を識別例）「犬」「木」「ベンチ」など
		シーン認識	画像に写っているさまざまなものから、全体の「シーン」を認識する例）犬や木やベンチが写っている「公園」など
検出	「何がどこに写っているか」を検出する	物体検出	画像に写っている「物体」が「何か」だけでなく、「どこに」写っているかも検出例）大勢の人の中から「人物A」が「どこにいるか」を特定する、など
		領域検出	画像の中で、「物体」とそれが写っている「領域」を検出する例）この部分は「人」、その下は「道路」上の部分は「空」など

2.2.画像認識問題点、課題

画像認識技術は以上のようなことができます。一方で、現段階ではまだ克服できない画像認識問題点や課題も残されています。

高精度な画像認識を実現するには大量の画像データが必要
情報セキュリティやプライバシー保護に配慮が必要
誤認識は決してゼロにはならない
「なぜそのように認識・判断したか」の根拠が不明
「破滅的忘却」が起こる

3. 画像認識の種類と最新の画像認識活用事例5選

画像認識技術にはまだ解決すべき課題がいくつかありますが、多くの利点があり、すでに多くの場所で使用されています。

そこで現在実用化されている画像処理技術の種類と活用例を紹介します。

物体認識：自動運転など
異常検出：不良品検出、画像診断など
画像キャプションの作成：視覚障害者向けに画像説明を自動的に読み上げるなど
顔認識：セキュリティ、キャッシュレス決済など
文字認識：メッセージの自動分類、データ入力、自動翻訳など

3.1. 物体画像の認識

まず、最も基本的な「物体認識」だと考えられます。

「2-1.画像認識でできること」で説明した「物体の分類」と「物体の検出」を行います。この技術が使用される代表的な例は、自動運転車です。物体検出により、走行可能な道路、標識の位置と標識の内容、周囲の人や物体など避けるべき物体の位置とその距離を判断することができます。

3.2.異常検知

「異常検知」は、画像認識を利用して、同種の物体の異常箇所を検知する技術です。主に以下のような場面で使用されます。

製造業：生産現場での製品検査の自動化、不良品の検出など
医療：CTやMRIなど検査画像から病気の有無を診断する「画像診断」
インフラ：設備の劣化検知など

検出精度を高めるには大量の画像データを使った学習が必要ですが、AIは自動で行うことができるため、人間が行うよりも効率が良いため、今後も広く使われていくでしょう。これは有望な分野です。

3.3.画像説明の作成

画像認識と自動言語処理技術を組み合わせることで、画像に説明を作成できるようになりました。

画像内の物体を認識するだけでなく、「それが何であるか」「どのような状態で、何をしているのか」などを説明するテキストを生成・出力する技術です。

Facebookやその他のサイトでは、画像の説明とテキスト読み上げ機能を組み合わせた機能が実装されています。

AIを使用して画像を認識し、説明を作成し、読み上げることで、目の見えない人でも画像がどのようなものかを知ることができるようになります。

3.4.顔画像認識

画像認識技術の中でも、多くの人に馴染みのある技術が「顔認証」です。人間の顔画像から輪郭や目・鼻・口の位置などを抽出することで個人を識別することができます。顔認識を使用する一般的なシナリオは次のとおりです。

セキュリティ: アパートやオフィスの入退室管理、PCやスマートフォンのロック解除など
キャッシュレス決済：暗証番号を入力する代わりに、顔認証で支払いができる
娯楽施設やイベント：顔認証による受付が可能で、なりすまし防止にもなる

3-5.文字認識

文字認識技術、文字と数字の認識も広く使用されている技術です。印刷された文字だけでなく、手書き文字も認識可能です。また、読み取った文字をテキストデータに変換し、他言語に翻訳することも可能になりました。すでに以下のような技術を使っている方も多いのではないでしょうか。

郵便：郵便番号と宛先住所を指定して、宛先別に自動的に分類する
データ入力：手書きチケットなどを手入力することなく画像を読み取りデータ化
翻訳：外国語のテキストを読み、瞬時に翻訳して表示する

4. Newwave Solutions Japanと一緒に最新の画像認識技術で未来へ踏み出しましょう！

私たちは高精度な画像認識ソリューションの開発と展開に焦点を当てています。顔認識から対象物や物体の認識まで、私たちはトップクラスの技術を導入して、迅速かつ正確な認識能力を確保しています。Newwave Solutions Japanでは、画像認識技術をビジネス戦略に統合したいすべての企業に対して理想的なパートナーであると自信を持っています。一緒に新しい機会を開き、お客様のユーザーエクスペリエンスを新たな高みに導きましょう！

To Quang Duy（トー・クアン・ズイ）氏はベトナムの大手ソフトウェア開発会社であるNewwave SolutionsのCEOです。彼は卓越したテクノロジーコンサルタントとして認められています。LinkedInやTwitterで彼とつながりましょう。