画像認識システムとは？AIによる画像認識処理の仕組みを解説！

画像認識とは？

画像認識とは、画像から自動的に物体を識別する技術のことです。
機械学習やディープラーニングを用いて、高い精度で画像を解析することができます。

AIによる画像認識処理の仕組み

AIによる画像認識処理は、下記の流れで行われています。

画像を入力

画像認識システムにおいて、画像を入力というのは、システムに対して認識させたい画像を提供することを意味します。
具体的にはスマートフォンのカメラで写真を撮ることや、人間が目で見た画像をシステムに入力することを指します。

画像を前処理し、必要な特徴量を抽出

画像を前処理し、必要な特徴量を抽出するというのは、画像から必要な情報を抽出しやすくするために、画像を加工することです。
例えば、画像の明るさやコントラストを調整したり、ノイズを除去することで、画像をより鮮明にし、解析しやすくします。
また、画像中の物体の輪郭や形状、色などの特徴を抽出することで、その物体が何であるかを識別するための情報を得ることができます。

ディープラーニングモデルにより、特徴量を分類し、画像からの特徴を抽出

ディープラーニングとは、人間の脳の神経回路の構造を模したニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です。

画像認識では、ディープラーニングを用いて、画像の特徴を自動的に学習します。
具体的には、多数の画像を用意して、それぞれの画像にラベルをつけて、入力画像とラベルを対応付けることで、ニューラルネットワークが画像の特徴を学習します。
そして、学習したニューラルネットワークに入力画像を与えることで、画像からの特徴を抽出し、入力画像が何を表しているのかを判断することができます。

つまり、学習したニューラルネットワークを用いて、画像からの特徴を自動的に抽出し、その特徴を基に、画像が何を表しているのかを判断することを指します。

抽出された特徴量を基に、画像が何を表しているのかを判断

画像認識システムでは、画像を入力して、まず画像から必要な情報を抽出します。次に、その情報を元に、画像が何を表しているのかを判断します。この判断を行うには、事前に学習したニューラルネットワークを用います。
ニューラルネットワークは、多数の画像を学習させることで、画像から自動的に特徴を抽出できるようになります。そのため、入力画像から自動的に特徴を抽出し、それを元に画像が何を表しているのかを判断することができます。

例えば、猫の画像を入力した場合、ニューラルネットワークはその画像から猫の特徴を自動的に抽出します。そして、その特徴が猫であることを判断し、出力として「猫」という結果を返します。

このように、AIによる画像認識処理では、画像から必要な情報を抽出し、その情報を元に画像が何を表しているのかを判断します。

処理結果を出力

AIによる画像認識処理における「処理結果を出力する」とは、AIが画像から識別した物体や情報を、人間が理解しやすい形で表示することを指します。

例えば、猫の画像をAIに与えた場合、「猫」という結果を出力することができます。これは、AIがその画像から猫の特徴を自動的に抽出し、それを元に猫であると判断したためです。

このように、AIが画像を解析し、人間が理解しやすい形で結果を出力することで、画像認識処理が実現されます。

画像認識システムの種類

一口に画像認識システムといっても、様々な種類があります。 ここでは、画像認識システムの種類について解説します。

物体検出

画像中に写っている物体を認識し、物体の種類と位置を特定する技術のことです。例えば、画像中に写っている犬の種類を特定したり、自動車の位置を検出したりすることができます。

物体検出システムは、通常、物体の位置を示す矩形を描画します。この矩形は、物体の周りに描画され、物体の位置を明確に示します。

物体検出システムは、様々な分野で利用されています。自動運転車の分野では、カメラで取得した映像から車両や歩行者を検出し、自動運転の制御に利用されます。また、セキュリティカメラの映像から異常な行動を検出することもできます。

顔認識

顔認識は、人の顔を検出し、その顔に対応する情報を取得する技術です。一般的には、カメラで撮影した画像から顔を検出し、その顔に関する情報を取得することが目的となります。

顔認識は、セキュリティシステムや入退室管理など、様々な分野で応用されています。例えば、スマートフォンのロック解除や、銀行のATMでの顔認証などが挙げられます。また、顔認識を利用した顔認証システムは、犯罪者の逮捕にも役立っています。

文字認識

文字認識は、画像認識の一種で、画像中の文字を自動的に認識する技術のことです。

文字認識システムは、OCR（Optical Character Recognition）とも呼ばれ、印刷された文字や手書きの文字など、様々な種類の文字を認識することができます。OCRは、書類のデジタル化や、手書きの入力を自動化するために利用されます。

OCRは、様々な分野で利用されています。例えば、書類のスキャンを行い、OCRを用いて文字認識を行うことで、書類をデジタル化し、検索や編集が容易になります。また、手書きの数字の認識にも利用されており、クレジットカードや銀行の小切手の処理などで活用されています。

文字認識システムは、今後、AIの進化により、より高度な認識技術が開発され、より広範な領域での応用が期待されています。

動画解析

動画解析は、複数の画像を連続的に解析することで、動画から必要な情報を抽出する技術のことです。

例えば、セキュリティカメラの映像から、人物の動きを検出して、監視を行ったり、自動運転車のカメラで取得した映像から、車両や歩行者を検出し、自動運転の制御に利用することができます。

動画解析は、画像認識と同様に、ディープラーニングを用いた方法が一般的です。動画を構成する各フレームを画像として認識し、それらをつなぎ合わせることで、動画全体を解析します。

セキュリティ分野や自動運転車の分野などで活用され、今後ますます重要性が高まる技術となっています。

ポーズ推定

「ポーズ推定」とは、人物のポーズ（身体の形や動き）を認識し、そのポーズが何であるかを自動的に判断する技術です。

この技術は、例えば、スポーツ選手のポーズを解析し、動作の改善点を見つけたり、フィットネスアプリで正しいポーズを教えたりすることができます。また、ロボットやVR技術に応用することで、自然な動きを行わせることができます。

AIによる「ポーズ推定」技術は、様々な分野で応用が期待されています。スポーツやフィットネスの分野での利用に加え、ロボットやVR技術の分野でも活躍している技術と言えます。

セマンティックセグメンテーション

「セマンティックセグメンテーション」とは、画像内の各ピクセルに対して、そのピクセルがどのオブジェクトに属しているかを判別する技術です。例えば、道路や建物、車など、画像内に写っているオブジェクトをピクセル単位で判別することができます。

この技術は、自動運転車の分野で活用されています。自動運転車は、周囲の状況を正確に把握する必要があります。セマンティックセグメンテーションを用いることで、自動運転車が周囲の状況を正確に把握し、安全かつスムーズに運転することができます。

例えば、自動運転車が道路上を走行する場合、セマンティックセグメンテーションを用いることで、道路や歩道、信号機などを正確に認識することができます。また、自動運転車が他の車両や歩行者と共存する状況でも、セマンティックセグメンテーションを用いることで、周囲の状況を正確に把握し、安全に運転することができます。

インスタンスセグメンテーション

「インスタンスセグメンテーション」とは、画像内のオブジェクトをピクセル単位で検出し、同時に識別する技術です。例えば、画像内に写っている複数の人物や車両などを、それぞれ個別に検出し、同時に識別することができます。

例えばクラスでの集合写真を撮った場合、その写真の中にいる全員を個別に識別することができるということです。つまり、誰がどこにいるのかをピクセル単位で識別することができます。

インスタンスセグメンテーションは、自動運転車の分野やセキュリティカメラの分野など、様々な分野で活用されています。例えば、自動運転車が周囲の状況を正確に把握するためには、車両や歩行者などのオブジェクトを個別に検出し、同時に識別する必要があります。また、セキュリティカメラの映像から、犯罪者を個別に検出することも可能です。

インスタンスセグメンテーションは、画像認識技術の中でも最も高度な技術の一つであり、今後ますます重要性が高まる技術と言えます。

ニューラルネットワークとディープラーニング

画像認識には、ニューラルネットワークやディープラーニングが使われます。これらの技術を用いることで、画像認識の精度を高めることができます。

ニュートラルネットワークとは？

ニュートラルネットワークとは、人間の脳の神経回路を模した計算モデルのことです。
複数のニューロン（神経細胞）から構成され、それらが相互に接続されています。入力信号がニューラルネットワークに与えられると、ニューロンを通じて信号が伝わり、最終的に出力信号が得られます。

ニュートラルネットワークは、画像認識や音声認識など、様々な分野で利用されています。例えば、画像認識では、ニュートラルネットワークが画像の特徴を自動的に学習し、その特徴を元に画像が何を表しているのかを判断することができます。

ディープラーニングとは？

ディープラーニングは、機械学習の一種です。機械学習とは、コンピュータにデータを与え、それを元に自動的に学習することで、問題を解決する技術です。
ディープラーニングは、多数の層を持つニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です。 機械が自分で学習することで、人間がやっているような問題解決をする技術だと言えます。

例えば、画像認識にディープラーニングを用いることで、機械が自動的に画像の特徴を抽出し、その画像が何を表しているのかを判断することができます。このように、ディープラーニングは、人間が繰り返し行っている作業を、機械に自動化することができるという点が特徴です。

ディープラーニングは、自動運転車の開発や、医療診断の分野でも利用されており、今後ますます注目が集まる技術と言えます。

画像認識システムが解決できる課題とは？

画像認識システムは、業務において様々な課題の解決に役立つことが期待されています。

セキュリティの向上

画像認識システムがセキュリティの向上に役立つ理由は、異常行動を検知したり、不審な人物の顔を認識して特定することができるからです。

例えば、セキュリティカメラの映像から、不審な行動をしている人物を検出することができます。また、自動運転車の分野でも、画像認識システムを使って、周囲の状況を正確に把握し、安全に運転することができます。

具体的には、セキュリティカメラを使って、店舗や公共施設の監視を行う場合、画像認識システムを使って、異常行動を検知することができます。例えば、駐車場で車を荒らしている人物を検出したり、夜間に不審な動きをしている人物を検出したりすることができます。これにより、犯罪の抑止効果を高めることができます。

製品品質の向上

画像認識システムが製品品質の向上に役立つ理由は、検査作業の自動化にあります。

例えば、自動車の製造ラインにおいて、パーツの欠陥を検出するために、画像認識システムを使って自動的に検査を行うことができます。
これにより、人間が行う検査作業を自動化することで、検査の精度を向上させることができます。

自動車のエンジン部品の欠陥を検出する場合、従来の方法では、人間が目視で検査を行っていました。
しかし、人間が見落とすこともあるため、欠陥品が出荷されることがありました。
一方、画像認識システムを使えば、カメラで撮影した画像を自動的に解析し、欠陥がある部分を検出することができます。
これにより、欠陥品が出荷されるリスクを減らし、製品品質の向上につながります。

検査コスト削減

画像認識システムが検査コスト削減に役立つ理由は、検査作業の自動化によって、人的ミスを減らすことができるからです。

例えば、製品の塗装ムラがあるかどうかを人間が目視で確認する場合、ミスが起きることもあります。
一方、画像認識システムを使えば、カメラで撮影した画像を自動的に解析し、塗装ムラがあるかどうかを判断することができます。
また、スマートフォンの製造ラインにおいて、カメラで撮影した画像を自動的に解析し、製品の不良品を検出することができます。

これにより、人間が行う検査作業を自動化することで、検査コストを削減することができます。
また、自動化によって、検査速度も向上するため、生産性を向上させることができます。

生産性の向上

画像認識システムは、生産性の向上に役立ちます。

例えば、物流倉庫の作業において、商品のピッキング作業を自動化することができます。
ピッキング作業とは、商品を選別する作業のことで、従来は人間が手作業で行っていました。
しかし、画像認識システムを使えば、カメラで撮影した画像を自動的に解析し、商品を選別することができます。
これにより、作業の効率化が図れるため、生産性の向上につながります。

また、物流倉庫で人間が手作業で商品を選別する場合、作業に時間がかかるため、作業量が限られることがあります。
一方、画像認識システムを使えば、カメラで撮影した画像を自動的に解析することで、作業量を増やすことができます。
また、画像認識システムを使うことで、作業の正確性が向上するため、不良品の発生率を減らすことができます。

ビジネスプロセスの改善

画像認識システムがビジネスプロセスの改善に役立つ理由は、様々な業務において、人的ミスを減らすことができるためです。

例えば、銀行のATMでの現金自動預け払い機能において、画像認識システムを使って、預けた現金の金額を自動的に認識することができます。
これにより、預けた金額を手動で入力する必要がなくなり、人的ミスを減らすことができます。

また、画像認識システムを使って、書類の読み込みを自動化することもできます。
例えば、保険会社での契約処理において、書類を自動的に読み込んで、必要な情報を抽出することができます。
これにより、手動でデータを入力する必要がなくなり、業務の効率化が図れます。

画像認識システムの活用事例

画像認識システムを実際に活用している事例を紹介します。

自動運転車の開発

自動運転車の開発にも画像認識システムが活用されています。

自動運転車に画像認識システムを使う目的は、周囲の状況を正確に把握するためです。
センサーを使って周囲の状況を取得したデータを、画像認識システムで処理して、車両や歩行者などのオブジェクトを個別に検出、同時に識別することができます。
また、セマンティックセグメンテーションを用いることで、道路や歩道、信号機などを正確に認識することができます。

医療分野における診断支援

医療分野においては、画像認識システムが診断支援に活用されています。

例えば、CTやMRIなどの画像を解析して、病変部位を自動的に検出することができます。
また、病変の大きさや形状などを計測することもできます。
これにより、医師が診断を行う際に、より正確な情報を得ることができます。

網膜画像を解析して、糖尿病網膜症などの病気を自動的に検出することもしたり、心電図の波形を解析して、不整脈などの心臓疾患を自動的に検出することもできます。

これらの技術は、医療現場における診断の精度向上や、効率性の向上につながります。
また、自動的に病気を検出することで、医師の負担を軽減することができます。

セキュリティシステムの構築

セキュリティシステムの構築にも画像認識システムが活用されます。顔認証で不審人物を特定したり、異常行動を検知できるためです。

前述の通り、セキュリティカメラの映像から、不審な行動をしている人物を検出したり特定することができます。
画像認識システムを使って、店舗や公共施設の監視を行うことで、犯罪の抑止効果を高めることができます。

自動顔認識システム

自動顔認識システムは、画像認識システムを利用して実現されています。
画像認識システムを使って、カメラで撮影した顔画像を解析し、顔の特徴を抽出することができます。
その特徴を元に、登録された人物との比較を行い、一致した場合に認証が行われます。

商業施設等での商品の自動認識

画像認識システムは、商業施設等での商品の自動認識に活用されています。

例えば、店舗の棚に商品が置かれている様子をカメラで撮影し、画像認識システムで解析することで、どの商品がどの位置にあるのかを把握することができます。これにより、在庫管理や販売促進のためのマーケティングに役立てられます。
また、スーパーマーケットでは、商品の在庫状況をリアルタイムで把握することができます。
これにより、在庫切れを未然に防ぐことができ、店内での販売促進にも役立ちます。商品の陳列方法を最適化することで、売上を増やすこともできます。
自動レジシステムにも画像認識システムが活用されています。商品にバーコードが貼られていない場合でも、商品の画像を認識することで、商品名や価格を自動的に読み取ることができます。
これにより、レジ作業の効率化につながります。

これらの技術は、店舗の業務効率化や顧客サービスの向上につながります。
また、顧客が求める商品を的確に提供することで、顧客満足度の向上にもつながります。

ロボットの自動制御

ロボットが周囲の状況を正確に把握し、自律的に動作するためにも、画像認識システムが活用されています。

例えば、工場内の自動化ロボットが製品を正確に取り扱うためには、カメラで製品を撮影し、その画像を解析することが必要です。画像認識システムを使えば、自動的に製品を認識し、正確に取り扱うことができます。
また、自動倉庫においても、画像認識システムを使って、商品を正確にピッキングすることができます。商品の種類や形状を認識し、それに対応したグリッパーを使って、商品を取り扱うことができます。

これらの技術は、生産性の向上や、人的ミスを減らすことで、作業効率の向上につながります。
自動化された作業によって、人間が行う危険な作業を減らすこともできます。

画像認識システムの未来

結論から言うと、画像認識システムは今後ますます活用されていくことが予想されます。

AIの進化により、より高度な認識技術が開発される

AIの進化により、より高度な画像認識の技術が開発されることが予想されています。
これは、AIがより多くのデータを学習し、より精度の高い識別ができるようになるためです。

今後AIがより多くの画像を学習することで、より複雑なパターンを認識することができるようになります。
例えば、現在の画像認識技術では、車や人などの単純なオブジェクトの識別は可能ですが、背景に紛れ込んでいるものや、部分的にしか写っていないものの認識は難しい場合があります。
しかし、AIがより多くのデータを学習することで、これらの課題にも取り組めるようになります。
また、AIの進化により、より高速に画像認識が行えるようになることも期待されています。
これにより、リアルタイム性の高い応用分野での活用が可能になります。

これらの進化によって、より多くの分野で画像認識が活用されることが期待されます。
例えば、医療分野では、より早期の病気発見や正確な診断を行うことができるようになり、自動運転車の分野では、より高度な自動運転技術の実現が可能になるでしょう。

IoT技術との組み合わせにより、より広範な領域で応用される

IoT技術とは、インターネットに接続された様々なデバイス間でデータをやり取りする技術のことです。
例えば、温度や湿度などのセンサーデータを収集し、クラウド上で処理することで、空調の自動制御や省エネルギー化などに役立てることができます。

IoT技術を画像認識システムと組み合わせることで、より広範な領域で応用されることが予想されています。
例えば、家庭用の防犯カメラに画像認識システムを組み込むことで、不審者を自動検知し、警告を出すことができます。IoT技術を使って、家電製品の自動制御を行うこともできます。部屋に人がいないときには、電気を消すように自動的に制御することができます。
これにより、省エネルギー化が図れます。

さらに、IoT技術を使って、交通事故の予防にも役立てることができます。
例えば、車に搭載されたカメラで周囲の状況を撮影し、画像認識システムで解析することで、歩行者や自転車などの障害物を自動検知し、自動ブレーキを作動させることができます。
これにより、交通事故の発生を防止することができます。

IoT技術と画像認識システムの組み合わせによって、様々な領域での応用が期待されています。
これらの技術を使って、より快適な社会やより安全な社会を実現することができます。

自動運転車などの分野において、ますます重要性が高まる

画像認識システムは、自動運転車などの分野においてますます重要性が高まることが予想されています。
従来の自動車と異なり、人間が運転するのではなく、自動的に走行するため、周囲の状況を正確に把握する必要があります。そのため、画像認識システムが重要な役割を果たします。

画像認識システムを使えば、センサーで取得した周囲の状況を正確に認識することができます。
例えば、自動運転車が走行する道路上にある車両や歩行者を、画像認識システムで認識することができます。
また、自動運転車が走行する環境をセマンティックセグメンテーションによって正確に認識し、走行ルートを計画することができます。

画像認識システムを使って、周囲の状況を正確に把握することで、自動運転車の安全性を向上させることができます。
自動運転車の安全性が向上することで、自動運転車の普及が進むことが期待されます。

産業分野に応用され、製造現場の効率化や安全性の向上が期待される

画像認識システムは、既に産業分野でも活用されています。

例えば、自動車産業では、車の組み立てラインにおいて、画像認識システムを使って、パーツの取り付け状況を確認することができます。
これにより、パーツの取り付け漏れや取り付け位置のずれを早期に発見することができます。
また、製品の品質管理にも役立てられます。製品の表面に傷や汚れがある場合、画像認識システムを使って、それを検出することができます。

工場内での機械の監視にも画像認識システムが活用されています。
例えば、機械が異常な振動を示した場合、画像認識システムを使って、原因となる部位を特定することができます。また、機械に異常が発生した場合には、自動的にアラートを発信することができます。
これにより、機械の故障を早期に発見し、修理することができます。

これらの技術を活用することで、効率性の向上や安全性の向上を実現することができます。

AI画像認識システムが今後さらに身近な存在になる理由

既に多くの活用事例があり、AIによる画像認識システムは今後さらに普及して誰にとっても身近な存在になると予想されます。その理由について解説します。

ディープラーニング技術の進化により、より高い精度で画像認識が可能になる

従来の画像認識技術では、画像から特徴を抽出して、それをもとに画像を分類するという手法が一般的でした。
しかし、画像にはさまざまな角度や照明の違いなどの変化があるため、特徴抽出がうまくいかない場合がありました。そのため、誤認識が発生することがありました。

それに対して、ディープラーニングを用いた画像認識技術では、画像のすべてのピクセルを入力として、自動的に特徴を学習することができます。
そのため、従来の手法よりも、より高い精度で画像認識が可能になりました。また、ディープラーニングを用いることで、画像を拡大縮小したり、回転させたりするなどの変化にも対応することができます。

従来は「この画像には○○の形があるから、それを見つけたら○○だと認識する」という感じでしたが、ディープラーニングを使うと「この画像にはこういう特徴があるから、それを見つけたら○○だと認識する」という感じになります。つまり、より細かい特徴まで認識できるようになるということです。

IoT技術との組み合わせにより、家庭用家電製品やスマートフォンなどでの応用が増える

AI画像認識システムとIoT技術の組み合わせによって、家庭用の家電製品やスマートフォンで、以下のような機能が実現されることが期待されます。

家庭用家電製品の自動制御

家庭用家電製品にAI画像認識システムを組み込むことで、自動制御が可能になります。

例えば、冷蔵庫にカメラを搭載し、中の食材の画像を認識することで、食材の消費期限や在庫状況を把握することができます。
これにより、食材の廃棄を減らしたり、不在時に自動的に冷蔵庫をオフにすることで、省エネルギー化を図ることができます。

また、洗濯機にカメラを搭載し、衣類の画像を認識することで、洗濯方法を自動的に制御することができます。
洗濯物についた汚れを認識し、その汚れに適した洗剤の使用量や洗濯方法を自動的に設定すること等ができます。

スマートフォンのカメラ機能の向上

スマートフォンにAI画像認識システムを組み込むことで、カメラ機能の向上が期待されます。

例えば、スマートフォンのカメラで商品を撮影することで、その商品の情報や価格を自動的に取得することができます。
また、建物や観光名所などの撮影した画像から、その場所の情報を自動的に取得することができます。

スマートフォンのセキュリティ機能の向上

スマートフォンにAI画像認識システムを組み込むことで、セキュリティ機能の向上が期待されます。

例えば、スマートフォンのカメラで顔を認識し、ユーザーを自動的に認証することができます。
これにより、パスワードを入力する手間を省くことができます。

以上のように、AI画像認識システムとIoT技術の組み合わせによって、家庭用の家電製品やスマートフォンで、様々な応用が期待されます。

自動運転車やドローンの発展に伴い、安全性や利便性の向上が期待される

自動運転車やドローンの発展により、AI画像認識システムの応用がますます進むことが期待されます。

自動運転車にAI画像認識システムを組み込むことで、周囲の状況を正確に把握し、自動運転車の安全性を向上させることができます。
また、ドローンにAI画像認識システムを組み込むことで、空撮データの解析や、災害現場での被災者の発見などに役立てることができます。

これらの技術の進化により、より安全で便利な社会を実現することが期待されます。

医療分野での診断支援や、製造業における品質管理など、様々な分野での応用が期待される

AI画像認識システムは、医療分野や製造業でも応用されることが期待されています。

例えば、医療分野では、AI画像認識システムを使って、X線写真やMRI画像を解析し、病気の診断支援をすることができます。
また、製造業では、AI画像認識システムを使って、製品の品質管理を行うことができます。製品の表面に傷や汚れがある場合などは、AI画像認識システムを使って、それを検出することができます。

このように、AI画像認識システムによって、医療分野や製造業の効率性や正確性が向上することが期待されます。

まとめ

• 一口に画像認識システムと言っても様々な種類がある。
• AIによる画像認識システムは解決できる様々な課題があり、既にIT以外にも様々な分野で取り入れられている。
• AIによる画像認識システムは今後もさらに精度が向上し、多くの分野で応用されることが期待されている。