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AI画像認識技術は、セキュリティ、製造など、さまざまな分野で拡大しています。 多くの企業がこのようなシステムを構築したいと考えていますが、何から始めればよいのか分からない方も多いのではないでしょうか。 この記事では、AI画像認識の基本的なことから実際のアプリケーション構築までを説明します。
1. 画像認識技術とは？
ai 画像認識 – 出典: ADT group
AI画像認識または人工知能画像認識は、機械やコンピューターに視覚的情報を必要とする作業を行わせる一種のパターン認識技術です。画像コンテンツに特徴付けを行い、色、形状から画像を検索する機能があります。この機能を応用してロボットや自動運転、さらには衝突回避システムに技術が適用されています。
人間や動物と同じように、コンピュータは機能を果たさなければなりません。 正確には、AI画像認識のプログラムを機能させるには、機械学習またはディープラーニングが必要です。画像認識アルゴリズムは、同等の3Dモデルを使用して適用でき、エッジ検出または勾配を適用するさまざまなコーナーから表示されます。
例えば、写真では、人間の顔は眉毛、目、鼻、口の特徴を元に人間の顔を認識します。 AI画像認識技術は現在、スマートフォンやカメラなどの身近な物にも適用されています。
コンピューターの場合、オブジェクトの画像は数多くのエッジ、サイズ、明るさで構成されており、ステップに従って画像処理を追加する必要があるため、AI画像認識は少し難しいです:
- 画像のノイズを取り除く
- 画像の色を修正し、オブジェクトの輪郭認識を改善する。
上記のプロセスによって、コンピュータは画像データとラベルを含む画像データベースを理解してオブジェクトを認識します。
AI画像認識が適用されているもの:
- スマートフォトライブラリ
- ターゲットを絞った広告
- メディアの相互作用
近年、Google、Facebook、Microsoft、Appleを含む大手企業の多くがは、AI画像認識に投資し、開発してきました。 ただし、ユーザーがFacebook、Twitter、Instagramなどのソーシャルメディアに写真を投稿すると、ユーザーのデータが盗まれる可能性があるため、AI画像認識に関する論争が高まっています。
2. AI画像認識の登場
出典: Savycom
2012年には、画像認識の大規模な会議がILSVRCによって開催され、多くの参加者が集まりました。 イベントでは、トロント大学を代表するチームが画像認識の約10％でエラー率を下げることに成功したことが注目を集めました。 彼らの成功によって、今日の世界で広く使用されているAI画像認識が登場しました。.
さらに、定義されていなかったために実現できなかった写真、ビデオ、文章を含む「非構造化データ」をプログラミングするための深層学習が開発されました。
簡単な説明として花の画像認識を例にとると、エンジニアはオブジェクト（花）の詳細な画像（花びら、形、葉の色）を特定する必要があり、これは通常のシステムでも可能です。 しかし、ディープラーニングを使用すると、一連の画像データを学習し、花の種類を自動的に認識することができます。
非構造化データの場合、人間の目で評価する必要のあるタスクを自動的に解決するのに役立ちます。 さらに、AI画像認識は、医療や製造などのさまざまな産業にも適用されています。
3. 画像認識の仕組み
このパートでは人工知能の画像処理に関し、その基本的なプロセスを説明します。
まず、写真に関して理解しましょう。写真は小さなピクセルの集合であり、次のような表現形式があります:
- デジタル画像
- ラスター画像
- ベクター画像
画面上の画像をより大きな倍率でズームすると、ピクセルと呼ばれる小さな正方形が表示されます。 または、数百万のピクセルからなるテレビの解像度やデジタルカメラの解像度はスペックで確認できます。画像のピクセル数が多いほど、解像度が高くなります。
AI画像認識のプロセス:
- 最初に、コンピューターやマシンが画像を簡単に認識できるよう、画像を処理する必要があります。この処理には、画像ノイズの除去、画像の歪み、明るさ、色の処理、オブジェクトの線の作成、および周囲の背景からの画像の切り取りが含まれます。
- 情報抽出はプロセスの次のステップです。ピクセルには明るさ、色などの多くの要素が含まれています。これらの勾配をチェックして、コンピューターやマシンが画像の反射を認識できるようにする必要があります。
- 最後のステップは詳細なオブジェクト認識です。学習させたい画像データをラベルと共に入力します。そうすれば、画像の内容を特定できます。
4. 画像認識技術の応用事例
4.1. MicrosoftのAI画像認識ソフトウェアを使用して文章を作成する
Microsoft AI画像認識 – 出典:Analytic insight
マイクロソフトでは、ユーザーがAI画像認識ソフトウェアを無料で適用できる「computer vision API」を提供しています。
これの主な機能は、画像を分析してサムネイルを作成することです。コンピュータビジョンAPIを使用して花の画像を分析すると、「緑の葉のある黄色い花」のような文が簡単に作成されます。
したがって、自動的に分析してタイトルを付けることができるため、これはプログラミングに役立ちます。
残念ながら、このプログラムはまだ日本語をサポートしていませんが、近い将来、日本でもAI画像認識を活用したAI開発プロセスが確立され、新製品を作成できるようになると思います。
4.2. 製造業におけるAI画像認識
製造におけるAI画像認識 – 出典: Emerj
AI画像認識は製造分野にも登場し、注目されており、いくつかの人工知能開発企業が製造業向けのAI画像認識システムを提供しています。
監視カメラやセンサーを現場に設置することで、リアルタイムで情報を収集・分析・予測し、運用効率を向上させることができます。
具体的例:
- 作業プロセスの自動監視：
まず、工場に監視カメラを設置し、作業プロセスの写真を撮る必要があります。 撮影した写真をAIテクノロジーに読み取らせることで、工場で正しく認識できるようになります。 次に、監視カメラをアクティブにして、このプロセスを学習します。 その後、従業員が作業手順を間違えると、管理管理者に警告アラートを送ります。 このように、AI画像認識は、製造プロセスの大幅な生産性を高めるために応用されています。
- 検査コスト削減：
製造では、製品の品質は従業員によって検査され、それは従業員の経験や健康状態に左右されてしまいます。 この場合、AI画像認識を適用すれば、適正に検査することができ、さらに検査員の人件費を抑えることができます。
- 安全な作業環境確保：
AI画像認識をカメラに適用すると、工場は危険区域への予期しない侵入を防止したり、事故を制限したりできます。
AI画像認識は、生活やビジネスに多くの利点をもたらしますが、まだ正確ではない部分があります。
以上で、AI画像認識の基本的なことを説明しました。AI画像認識は生活やビジネスのさまざまな側面で役立ちます。 BAPは、多くのパートナーに向けて、弊社製品Smart Fashionのようにブロックチェーン、ビッグデータ、WebサービスなどにAI画像認識を適用する支援ができます。詳細を知りたい場合はご連絡ください。
