画像認識とは?仕組みや種類・活用例をわかりやすく解説

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画像認識とは、画像に写っている物体や文字、シーンなどをコンピュータが認識する技術である。




画像認識の仕組み

画像認識は、大きく分けて「特徴抽出」と「分類」の2つの処理からなる。

特徴抽出

特徴抽出では、画像から色や形などの特徴を抽出する。特徴抽出の方法には、以下のような手法がある。

  • エッジ抽出:画像のエッジ(輪郭)を抽出する。
  • 特徴点抽出:画像の特徴的な点(エッジや角、対称性などの点)を抽出する。
  • 特徴量抽出:特徴点の位置や大きさ、色などの特徴量を抽出する。

分類

分類では、抽出した特徴を元に、画像に写っている物体や文字、シーンなどを判別する。分類の方法には、以下のような手法がある。

  • 教師あり学習:事前に用意したデータとその分類結果を用いて、分類モデルを学習する。
  • 教師なし学習:事前に用意したデータのみを用いて、分類モデルを学習する。

画像認識の種類

物体認識

画像に写っている物体を認識する技術である。例えば、自動運転車の車両検知や歩行者検知、顔認証、商品の棚卸しなど、さまざまな分野で活用されている。

文字認識

画像に写っている文字を認識する技術である。例えば、OCR(光学式文字認識)や手書き文字の認識など、さまざまな分野で活用されている。

顔認識

画像に写っている顔を認識する技術である。例えば、本人確認やアクセス制御、マーケティングなど、さまざまな分野で活用されている。

シーン認識

画像のシーン(場所や状況)を認識する技術である。例えば、地図アプリや自動運転、監視カメラなど、さまざまな分野で活用されている。

これらの種類は、さらに細かく分類することができる。例えば、物体認識は、

  • 一般物体認識:さまざまな物体を認識する
  • 特定物体認識:特定の物体のみ認識する

に分類される。

また、文字認識は、

  • 手書き文字認識:手書きの文字を認識する
  • 印刷文字認識:印刷された文字を認識する

に分類される。

画像認識の活用例

画像認識は、さまざまな分野で活用されている。ここでは、その中から代表的な事例をいくつか紹介する。

自動運転

自動運転では、車両や歩行者、障害物などの認識が重要である。画像認識技術を用いることで、カメラで撮影した画像からこれらの対象物を認識し、自動運転車の安全な走行を支援することができる。

例えば、トヨタ自動車は、自社の自動運転車「LQ」に、画像認識技術を活用した「LiDAR(ライダー)」を搭載している。LiDARは、レーザー光線を照射して反射光を捉えることで、周囲の環境を3Dで認識することができる。これにより、車両や歩行者、障害物などの認識精度を向上させ、自動運転の安全性を高めている。

生体認証

生体認証では、指紋や顔などの生体情報を用いて、本人の識別を行う。画像認識技術を用いることで、これらの生体情報を画像から認識し、本人確認やアクセス制御などに活用することができる。

例えば、Appleは、iPhoneやiPadに搭載した指紋認証機能「Touch ID」に、画像認識技術を活用している。Touch IDでは、指紋の画像から特徴を抽出し、その特徴を照合することで、本人かどうかを判断する。

商品棚卸し・検品

商品棚卸しや検品では、大量の商品を効率的に処理することが求められる。画像認識技術を用いることで、カメラで撮影した画像から商品の種類や数量を自動的に認識し、棚卸しや検品を自動化することができる。

例えば、Amazonは、物流センターで画像認識技術を活用して、商品の棚卸しや検品を自動化している。Amazonでは、商品のバーコードを読み取ることで、商品の種類と数量を認識し、データベースに記録している。

病理画像の診断

病理画像の診断では、医師の経験と判断が不可欠である。しかし、画像認識技術を用いることで、病理画像から病変を自動的に検出したり、病気の種類を推定したりすることができる。

例えば、富士フイルムは、病理画像の診断を支援する画像認識ソフトウェア「FUJIFILM DR ASSIST」を開発している。DR ASSISTでは、病理画像から病変を自動的に検出し、病変の種類を推定する。これにより、医師の診断を支援し、診断の精度と効率を向上させることができる。

画像認識の今後の展望

画像認識は、近年のAI技術の進歩により、精度が向上し、活用範囲が拡大している。今後は、さらに精度が向上し、より複雑な画像の認識が可能になると期待されている。また、画像認識と他の技術を組み合わせることで、より高度なアプリケーションが開発されると考えられる。

例えば、画像認識とAI技術を組み合わせることで、自動運転車の安全性をさらに向上させたり、生体認証の精度を向上させたりすることができる。また、画像認識とAR/VR技術を組み合わせることで、新たなエンターテインメントや教育などの分野での活用が期待されている。

画像認識は、今後もさまざまな分野で活用されていくと考えられる。

まとめ

画像認識は、画像に写っている物体や文字、シーンなどをコンピュータが認識する技術である。さまざまな分野で活用されており、今後は、さらに精度が向上し、より複雑な画像の認識が可能になると期待されている。また、画像認識と他の技術を組み合わせることで、より高度なアプリケーションが開発されると考えられる。

例えば、画像認識とAI技術を組み合わせることで、自動運転車の安全性をさらに向上させたり、生体認証の精度を向上させたりすることができる。また、画像認識とAR/VR技術を組み合わせることで、新たなエンターテインメントや教育などの分野での活用が期待されている。

画像認識は、今後もさまざまな分野で活用されていくと考えられる。

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