画像認識

画像認識の仕組み

画像認識はその中核において、機械学習（ML）、特に深層学習（DL）アルゴリズムに大きく依存している。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像から特徴の空間的階層を自動的かつ適応的に学習するように設計された、基本的な構成要素である。このプロセスでは通常、ImageNetデータセットのような、ラベル付けされた画像の膨大なデータセットでモデルを学習する。トレーニング中、モデルは特定の視覚的パターンや特徴を異なるラベルやカテゴリに関連付けることを学習する。一度学習すれば、モデルは新しい未見の画像を分析し、その中に存在する物体や概念を予測することができる。

関連用語との区別

他のコンピュータ・ビジョン・タスクと関連しているが、画像認識には特有のニュアンスがある：

• 画像の分類：画像認識と同じ意味で使われることが多いが、分類は通常、画像全体に1つの主要なラベルを割り当てることに重点を置く（例えば、ある画像に「猫」や「犬」が写っていることを識別する）。画像認識は、シーン内の複数のオブジェクトやアクションを識別するなど、より広範な理解を意味することがあります。YOLOv11のようなUltralytics YOLO モデルは、画像分類タスクを実行できます。
• オブジェクト検出：このタスクは単純な認識よりも一歩進んでおり、画像内にどのようなオブジェクトがあるかを特定するだけでなく、通常、オブジェクトの周囲にバウンディングボックスを描画することで、それらがどこにあるかを特定する。
• 画像のセグメンテーション：画像内の各ピクセルを分類してオブジェクトの正確な輪郭や形状を決定し、異なるインスタンス（インスタンスセグメンテーション）やカテゴリ（セマンティックセグメンテーション）を区別することで、より詳細な理解を提供する。

実世界での応用

画像認識は、様々な産業における幅広いアプリケーションを支えている：

• ヘルスケア 医療画像解析に使用され、放射線科医がX線、CTスキャン、MRIから腫瘍や骨折などの異常を検出するのを助け、早期診断につながる可能性がある。例えば、医療画像における腫瘍検出などのタスクのためにモデルをトレーニングすることができる。
• 小売業バーコードなしで商品を識別する自動レジシステム、在庫レベルの監視による小売店の在庫管理の強化、店舗での顧客行動の分析などのアプリケーションを可能にします。
• セキュリティと監視：本人確認や入退室管理のための顔認識システムに電力を供給し、ビデオフィードから侵入や異常な行動を検出し、盗難防止のためのコンピュータビジョンなどのシステムに貢献する。
• 自律走行車： 自動運転車のAIが歩行者、他の車両、信号、道路標識を認識し、安全なナビゲーションを可能にするために不可欠。
• コンテンツモデレーション：ソーシャルメディア・プラットフォームやオンライン・サービスは、画像認識を用いて、AI倫理の原則に基づき、ディープフェイクやポリシー違反の画像など、不適切または有害なコンテンツを自動的に検出し、フィルタリングする。

ツールとテクノロジー

画像認識システムの開発には、多くの場合、専用のツールやフレームワークを使用する必要がある。OpenCVのようなライブラリーは必要不可欠な画像処理機能を提供し、一方 PyTorchや TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークは、複雑なニューラルネットワークモデルの作成とトレーニングのためのビルディングブロックを提供する。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、認識や分類タスクに使用されるものを含め、コンピュータビジョンモデルのトレーニング、デプロイ、管理のプロセスを合理化します。