人工知能による画像認識では、データのラベル付けはどのように機能するのでしょうか?

画像処理技術の急速な発展に伴い、画像認識技術が生まれ、発展し、徐々に人工知能分野の重要な部分となり、小売、医療、教育などの分野で広く使用され、スマートな物体認識から手に持った熱いサツマイモまで、人々の生活のあらゆる側面に浸透しています。

それで、人工知能は本当に人間の目のように画像認識を実行できるのか興味がありますか?

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画像認識とはどういう意味ですか?

画像認識は人工知能の重要な分野です。画像認識とは、さまざまなパターンの対象物や物体を識別するために、コンピューターを使用して画像を処理、分析、理解する技術を指します。一般的な産業用途では、産業用カメラを使用して写真を撮影し、その後ソフトウェアを使用して写真のグレースケールの違いに基づいてさらに認識および処理を実行します。

AI 画像認識は、機械をこの未知の世界と結び付け、世界をより深く理解し、最終的には私たちに代わってより多くのタスクを完了するのに役立ちます。

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「人工知能: 現代的アプローチ」では、人工知能における知覚とは、センサーの反応を解釈することで、機械が住む世界に関する情報を機械に提供することであると述べられています。人間と共有する知覚様式には、視覚、聴覚、触覚などがあり、視覚はすべての行動の基礎となるため、最も重要です。

画像認識の主な応用分野

人間の画像認識システムでは、複雑な画像の認識には、多くの場合、さまざまなレベルでの情報処理が必要になります。画像認識技術は、立体視、動作解析、データ融合などの実用技術の基礎であり、ナビゲーション、地図と地形のマッチング、天然資源分析、天気予報、環境モニタリング、生理病理研究など、多くの分野で幅広く活用されています。

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1) リモートセンシング画像認識：航空リモートセンシング画像や衛星リモートセンシング画像は通常、画像認識技術を使用して処理され、有用な情報が抽出されます。この技術は主に地形や地質の探査、森林、水利、海洋、農業などの資源調査、災害予測、環境汚染監視、気象衛星の雲画像処理、地上軍事目標の識別に使用されます。

2) 軍事、公安、犯罪捜査分野への応用：画像認識技術は、軍事目標の偵察、誘導、警報システム、自動消火器の制御と偽装防止、公安部門の現場写真、指紋、筆跡、印章、肖像画などの処理と識別、歴史的な文書や画像アーカイブの修復と管理など、軍事と公安の犯罪捜査分野で広く使用されています。

3) バイオメディカル画像認識：画像認識は現代医学で広く使用されており、直感的で非侵襲的、安全で便利です。 CT（コンピュータ断層撮影）技術などの画像認識技術は、臨床診断や病理研究に広く利用されています。

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4) 通信分野への応用：画像伝送、テレビ電話、ビデオ会議など。

5) マシンビジョン分野への応用: マシンビジョンは知能ロボットの重要な感覚器官として、主に3D画像の理解と識別に使用され、この技術も注目されている研究テーマの1つです。マシンビジョンの応用分野も非常に幅広く、軍事偵察や危険な環境で使用される自律型ロボット、郵便、病院、家庭サービス用のインテリジェントロボットなどがあります。さらに、マシンビジョンは、工業生産におけるワークの識別や位置決め、宇宙ロボットの自動操作などにも活用できます。

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画像認識の進化

画像認識の発展は、テキスト認識、デジタル画像処理と認識、オブジェクト認識の 3 つの段階を経てきました。文字認識の研究は 1950 年に始まり、一般的には文字、数字、記号の認識に重点が置かれ、印刷文字の認識から手書き文字の認識まで幅広い用途に使用されています。

デジタル画像処理と認識の研究は非常に早くから始まり、約 50 年の歴史があります。デジタル画像は、アナログ画像と比較して、保存や伝送が容易、圧縮可能、伝送時の歪みが少ない、処理が容易など、大きな利点があり、これらはすべて画像認識技術の発展に大きな推進力を与えています。

オブジェクト認識は主に、3次元世界におけるオブジェクトと環境の知覚と理解を指し、高度なコンピュータービジョンのカテゴリに属します。これは、人工知能、システム科学、その他の分野を組み合わせたデジタル画像処理と認識に基づく研究方向であり、その研究成果は、さまざまな産業用ロボットや検出ロボットに広く使用されています。

AIはどうやって画像を認識するのでしょうか？

画像を認識する際には、AI が対象のオブジェクトを識別できるように、さまざまな側面が考慮されます。画像認識ではどのように、どのようなものが識別されるのかを見てみましょう。

（１）顔認識

顔認識は誰もがよく知っています。顔認識は、携帯電話の顔によるロック解除や職場での出勤記録などに使用されています。顔認識システムは、人の顔のさまざまな属性をマッピングします。そして、そのような情報を収集した後、データベースから一致するものを見つけるために同じプロセスが実行されます。

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（２）物体認識

画像認識は、画像内の関心オブジェクトを識別するために実行されます。ビジュアル検索テクノロジーは、画像内のオブジェクトを識別し、それを Web 上で検索することによって機能します。

（３）テキスト検出

テキスト検出は、OCR 転写に役立ちます。OCR 転写では、画像からテキストを抽出し、テキスト分類やテキスト注釈などの他のユーザーが利用できるようにして、NLP ベースの機械学習モデル開発用のデータセットを作成します。

（４）パターン認識

パターン認識は人工知能と情報科学の重要な部分です。パターン認識とは、物事や現象を表すさまざまな形式の情報を分析および処理して、物事や現象の説明、識別、分類を取得するプロセスを指します。

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同様に、写真内の特定のパターンを識別するために、画像認識が使用されます。さまざまな状況で表現される表情、質感、体の動きなど。

ディープラーニングの発展とテクノロジーの継続的な改善により、すでに登場しているインテリジェントアプリケーションに加えて、将来はどのような驚くべきことが起こるのでしょうか?編集者はかつて、未来の生命のプロモーションビデオで、子供がパソコンを取り出して原生林の動物の足跡をスキャンすると、対応する動物が表示されるというシーンを見たことがある。絶滅してしまった動物でも、生き生きと展示できる。そんな未来の生命って素敵ですね！