ディープラーニングの画像認識の仕組みを徹底解説｜4つの活用事例も紹介

「ディープラーニングの画像認識の仕組みが知りたい」
「どんなことに活用されているんだろう」

と、思うことはありませんか？

ディープラーニングにおける画像認識の技術は、生活の中で多く活用されています。

いったい、どんなメリットがあって多岐にわたる商品やサービスに導入されているのでしょうか。

そこで今回は

について解説していきます。

この記事を読めば、ディープラーニングの画像認識の仕組みを理解することができます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

ディープラーニングとは？概要やできることを解説

まずは、そもそもディープラーニングとは何か理解しておきましょう。

それぞれ解説していきます。

1.ディープラーニングの概要

ディープラーニングとは、機械学習の中のひとつであり、人の脳神経回路を模倣にしたシステムのこと。

具体的には、人間がおこなう

これらを膨大なデータさえあれば、コンピューターがそのデータから学習し、分析結果を導き出す技術です。

しかし、反対にデータの数が少なければその精度は少なくなってしまうので要注意です。

2.ディープラーニングでできること

ディープランニングが活用されている分野は、以下の4つです。

それぞれ日常において活用されています。

このように、ディープラーニングにより、私たちの生活は大きく変わりました。

ディープラーニングによりAIが自発的に学習、判断するようになり検索精度が飛躍的に向上したお陰なのです。

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ディープラーニングの画像認識について徹底解説

ディープラーニングにおける画像認識は、従来の技術に比べて精度がかなり高まりました。

その機能性の高さは、人の力を超えてしまうほどです。

そんな画像認識の技術について、詳しく説明していきます。

1.一般的な画像認識との違い

画像認識とは画像や動画に写る物をコンピューターが認識、識別する技術ですが、ディープラーニングの併用により精度が格段に上がりました。

なぜなら、ディープラーニングは入出力の間の判断基準となる中間層を多層化し膨大なデータの複雑な演算処理を可能としたからです。

例えば、これまでAIは人が猫と教えなければ猫を認識できませんでした。

ディープラーニングを使うことでAI自ら猫を猫と認識できるようになったのです。

一般的な画像認識では、調べたいものの型をコンピュータに与えて、対象の画像からその類似性をただ単純に比較していました。

しかし、ディープラーニングの技術では、予めテンプレートを与えなくてもAIが自発的に調べて判別できるようになったのです。

2.画像認識の歴史

画像認識の歴史は古く、1940年にはじまったバーコードの技術まで遡ります。

白と黒の線と空白で成り立つ画像から情報を読み取る、画期的な画像認識技術です。

そして、1980年代になるとパーソナルコンピュータが登場。

これにより、画像認識専用のソフトなどが開発され、その技術や性能はますます高まっていったのです。

3.ディープラーニングの画像認識の種類

画像認識には種類があります。

このように、画像によって認識の方法を変えることで、技術の精度は高くなりました。

4.ディープラーニングの画像認識が注目される理由

ディープラーニングの画像認識が注目されている理由は、優れた画像認識能力です。

その優れた画像認識能力はビジネスで活用され、多くの成果をもたらしています。

要するに、画像認証技術を利用したビジネスが私たちの身近な生活にまで広まることで、社会に変化をもたらす可能性を高めているのです。

このような理由から、ディープラーニングの画像認識は注目を浴びています。

ディープラーニングの画像認識の仕組みを解説

ディープラーニングの画像認識は、主にAIが関係します。

言わばコンピューター自身の覚える作業を、コンピューター自体がおこなっていくものです。

具体的には、コンピューター自身が何が映っているかをAIが処理して、映像に映し出されたものが何かを判断してコンピューターが覚えていきます。

例えば、人間は車を見たらそれが車だと脳が判断できます。

それと同じように、ディープラーニングの画像認識も映し出された映像が仮に車だとしたら、AIが沢山の情報を元に車だと判断してそれをコンピューターが覚えていくということです。

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ディープラーニングを活用した画像認識の実例4つを解説

ディープラーニングの画像認識の技術は、さまざな現場やサービスにおいて活躍しています。

下記4つの項目でも、画像認識が多いに役立っています。

それぞれ解説していきます。

1.自動運転

近年、車の自動化の開発が進んでいますが、そこにはディープラーニングが大きく関連しています。

具体的には自動車が走行しながら、周囲から情報収集をおこない、分析をおこなっているのです。

自動化をこなうメリットとして、

があげられます。

しかし、万が一の際に事故を避けることができるかなどの、解決するべき課題も多くあります。

2.顔認証システム

顔認証システムは、目・鼻・口・輪郭などの特徴を捉えて人を識別したり、年齢や感情を分析できます。

例えば、スマートフォンでの顔認証はもちろん、会社の建物への入館の際に顔認証でのロック解除にも利用されており、人件費の削減などの社会への貢献度が高まっている技術です。

3.医療

画像認識の技術は医療への応用されています。

ディープラーニングの活用の幅は広く、具体的には

などに、使用されます。

例えば、画像判別によるがんの判定にも役立っており、大腸がんに至っては誤検知率1%未満という精度まで上がっているのです。

要するに、病気にいち早く気づくことができるので、より多くの人の命を救うことが可能になりました。

4.交通整備

ディープラーニングを用いた画像認識の応用では、交通整備に役立てることもできます。

主なものとしては、工事現場における人と車の動きを監視してカメラによる画像認識をおこない、警備員の人員やスキル不足を補うことが可能です。

例えば、交通量の少ない通りから人や車が来たときに、設置されたカメラからの画像を認識し、警備員に通知することで情報を伝える事ができます。

うまく運用することで、死角になりやすい箇所をカバーできるので、事故の低減にも繋がるのです。

ディープラーニングの画像認識を取り入れる3つのメリット

ディープラーニングの画像認識の技術は導入コストや、ディープラーニングに精通した人物は必要になりますが、企業にとってさまざまなメリットをもたらします。

それぞれ細かく解説していきます。

1.コスト削減

ディープラーニングの画像認識により、コスト削減ができます。

なぜなら、人件費を大幅にカットできるからです。

例えば、コンビニなどで実証実験がされています。

スマホにアプリをインストールして入店時にQRコード等を使い認識して、買い物をおこない精算時にはそのまま店を出ることができます。

買い物代金は、クレジットカードから自動的引き落とし。

この一連の過程の中で、購入者は従業員と接することは一度もありません。

つまり店側の人件費削減でき、コスト削減に繋がるのです。

2.生産性の向上

監視カメラなどに画像認識の技術を導入によって、生産性を高めることが可能です。

具体的な例として、工場や製造業があげられます。

例えば、工場での製造過程をカメラで大量に撮影し、機械に学習をさせます。

そうすることで、正しい製造の手順を覚えることができるので、作業員が手順を誤った場合にも、気づくことが可能なのです。

人が作業をおこなう場合、どうしても疲労などでミスを起こしてしまいます。

しかし、ディープラーニングの導入により、ミスをなくすことで、生産性の向上が図れるのです。

3.単純作業の効率化

画像認識技術によって、単純作業の効率化を実現します。

なぜなら、ディープラーニングの画像認識の技術は単純作業の繰り返しに向いているからです。

例えば、店舗での入退店時間においてのデータを分析することで、人間では把握しきれない購買層の分析も可能です。

また、コロナ禍の影響下における商業施設入口での瞬時の検温も、人の手では捌ききれない作業を代行してくれる顔認証の有効な手立てでしょう。

ディープラーニングの画像認識を導入する際の注意点2つ

画像認識の技術を導入する場合は、下記項目の注意点を抑えておきましょう。

導入前にしっかりと計画を立て、方向性を決めておくことが重要です。

それぞれ解説していきます。

1.導入前の計画を立てる

まずは、導入をおこなう前に計画を念入りに立てておきましょう。

なぜなら計画を疎かにした場合、画像認識の機能が充分に発揮しない可能性があるからです。

また、費用の無駄にもなってしまいます。

具体的には、

このように、開発に必要となる具体的な要素や、方向性を明確にし、設計をおこなっていきましょう。

2.解像度の高い画像を用意する

コンピューターに取り込む画像は、解像度が高く、対象物がはっきりと映っていることが重要です。

また、背景などに余分が情報が映っていない画像を選びましょう。

なぜなら、対象物と背景がわかりにくい画像を読み込ませてしまうと、画像認識の精度は落ちてしまうからです。

もしも、そのような画像データしかない場合は、あらかじめ画像の修正が必要になります。

ディープラーニングの画像認識（画像処理）でできるその他の2つのこと

ディープラーニングの画像認識は、他にも下記のようなことができます。

それぞれ解説していきます。

1.画像類似度検索

類似度検索とは、指定した画像に似た画像を検索する技術。

人が大量のデータから、特定の画像を探し出すのは膨大な時間がかかってしまします。

しかし、ディープラーニングの画像類似度検索の技術を活用すれば、画像データを高速で分析し、瞬時に必要な画像を探し出すことができるのです。

例えば、以前購入した商品が、どこのブランドであるか忘れてしまったとします。

そんなときは商品の写真を撮影して、ソフトに読み込ませることで、画像に関連するサイトや商品をピックアップしてくれるのです。

2.画像生成

画像生成とは、実在しない画像を創り出すことができる技術。

また、実在する画像の特徴に沿って変換できます。

例えば、

など、さまざまなフェイク画像を作りだすことが可能なのです。

しかし、この技術を悪用した犯罪も増えているので、対策を立てる必要があります。

ディープラーニングの画像認識の今後はどうなるのか

ディープラーニングにおける画像認識の技術は、今後さらに精度が高まっていきます。

しかし、そこには課題があります。

このような課題をクリアすることで、画像認識の技術は進歩するといえます。

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まとめ:ディープラーニングの画像認識は、多くの製品や現場で活躍している

本記事では、ディープラーニングの画像認識について解説しました。

ディープラーニングの画像認識は、さまざまな分野で使用できます。

人手不足などに悩まされる企業では、画像認識の技術を取り入れることで効率化が実現可能です。