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AIを利用した画像処理の仕組みとは?種類や事例について解説

AIを利用した画像処理の仕組みとは?種類や事例について解説

 

本記事では、AIを利用した画像処理の仕組みや種類、事例について解説していきます。AIに興味がある方はぜひ参考にしてください。

AIと画像処理とは

AIを利用した画像処理について解説する上で、AIと画像処理について基本的な情報を理解しておく必要があります。そこでここでは、AIと画像処理についての基本的な情報について解説していきます。

AIとは

AIとは、「artificial intelligence」の略語であり、人工知能と訳されることが多いです。AIは、1950年代に研究がはじめられ、技術が発展してきた近年、世界中で注目を集めている領域になります。このAIは、機械学習という手法により、多くのデータから知識を獲得することが可能であり、さまざまな機器やシステムに組み込まれています。

近年の機械学習は、ディープラーニングという手法で行われることが多いです。ディープラーニングは、人間の脳の神経回路の仕組みを模したニューラルネットワークというものを何層にも積むことでAI自身が人間のように物事を考えることができるようになります。

ディープラーニングという機械学習の手法により開発されたAIは、人間のように考えることができるようになるため、現在さまざまな分野で導入が行われています。また、機械学習の精度を高めることで、結果的にAIの性能が高まり、従来にはないサービスなどの開発につながります。このようなことから、AIの領域は世界中で注目されています。

画像処理とは

画像処理とは、画像や映像のデータを対象にコンピューターが何らかの処理を行うことです。従来までの画像処理は、画像や映像のデータを人間がコンピューターに読み込ませ、処理を行っていたため、多くの時間がかかっていました。しかし、近年AIの急激な発展により、画像や映像のデータをコンピューターが自動的に処理するようになり、作業効率が向上しています。

AIによる画像処理により、画像処理の精度も高まり、さまざまなシーンで利用されるようになっています。今後AIがさらに進化することで画像処理の精度も高まり、今までにはない画像処理の手法が登場する可能性もあります。このようなことから、画像処理の精度を高めるためには、AIが必要不可欠です。

AIを利用した画像処理の仕組み

AIと画像処理について基本的な情報を解説しました。ではどのように画像処理を行っているのでしょうか。そこでここでは、AIを利用した画像処理の仕組みについて解説していきます。

まず、画像処理の仕組みを人間とコンピューターの場合で考えてみましょう。人間の場合は、目から画像や映像の情報を得ることで、そこに何が映っているのか判断します。一方で、コンピューターの場合は、画像や映像のデータから特徴量(例:人間や車などの物体やそれがある場所を判断するための膨大なデータ)を得ることで、そこに何が映っているのか判断しています。

このような一連の工程により、画像処理を行っています。人間の場合であれば知っているものなら判断ができますが、多くの画像や映像の判断をするとなると多くの時間と労力が必要です。そこで、画像処理をコンピューターによって行うことで、時間と労力を最小限に抑えることが可能になりました。

特に、近年ディープラーニングによるAIの進化により、膨大なデータの処理を高速で行えるようになっています。また、2015年にはILSVRCという画像認識コンテストで発表されたコンピューターが人間の画像認識能力を超えました。

このようなことから、現在画像認識は、ディープラーニングにより開発されたAIによって行われることが多く、今後研究が進むことでさらに精度が高まる可能性が高いです。

AIを利用した画像処理の種類

画像処理の具体例

AIを利用した画像処理は、効率がよく精度も高まっているため、現在世界中のさまざまなシーンで利用されています。AIを利用した画像処理には、多くの種類があり、シーンに応じた使い分けにより精度が高まります。ここでは、AIを利用した画像処理の種類の特徴について解説していきます。AIを利用した画像処理は以下の通りです。

  • 画像認識
  • 画像分類
  • 異常検知
  • 畳み込みニューラルネットワーク
  • 物体検出
  • You Only Look Once(YOLO)
  • 姿勢推定
  • セマンティックセグメンテーション
  • 距離即位
  • 画像生成
  • マルチモーダル処理
  • 画像合成
  • 超解像度化

画像認識

画像認識は、画像や映像に何が映っているのか認識する画像処理の技術です。画像や映像に映るもののピクセルから色や形といった情報を抽出し、機械学習を行うことで画像や映像に映っているものが何なのか認識できるようにします。

画像分類

画像分類は、画像認識によって処理されたものをカテゴリー別に分類する画像処理の技術です。特性上、画像認識と同時に使用され、画像認識によって情報を抽出し、画像や映像に映っているものが何なのかの分類を行います。

異常検知

異常検知は、正常な画像や映像から異常が発生しているか否かを判断する画像処理の技術です。異常検知も特性上、画像認識と同時に使用され、画像認識によって情報を抽出し、異常検知によって異常の有無を確認します。

畳み込みニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワークは、画像処理の際に利用するニューラルネットワークのことです。AIを利用した画像処理の多くは、この畳み込みニューラルネットワークによって機械学習を行います。

物体検出

物体検出は、先ほど解説した異常検知と似ている画像処理の技術になります。画像や映像から物の位置や種類などを検出します。

You Only Look Once(YOLO)

You Only Look Once(YOLO)は、一度見るだけで良いという意味のある画像処理のアルゴリズムです。リアルタイムで画像や映像に映る物を囲むことで、物が何なのかや位置を特定します。このYOLOは、現在も進化しているアルゴリズムであり、今後さらに精度が高まることが予想されています。

姿勢推定

姿勢推定は、画像や映像に映る人間の関節部を特定し、動きを可視化する画像処理の技術です。姿勢推定は、近年スポーツやセキュリティ対策として利用されています。

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は、画像や映像に映る物をピクセル別に色分けし、カテゴリー別に分ける画像処理の技術です。

距離即位

距離即位は、画像や映像に映る物の寸法を測定する画像処理の技術です。精度が高まることでその場で物の寸法をはからなくても測定が行えるようになります。

画像生成

画像生成は、機械学習のディープラーニングを活用することで、コンピューターが自動的に画像を生成する技術です。近年では、3次元の写真を2次元のように変換するアプリなどが登場しています。

マルチモーダル処理

マルチモーダル処理は、画像や映像、テキスト、音声などといったさまざまな情報をコンピューターで処理し、予測などを行う技術です。マルチモーダル処理は、画像や映像のみではなく、テキストや音声などの多くの情報を利用するため、予測の結果の精度が高いです。

画像合成

画像合成は、機械学習のディープラーニングを活用することで、学習したさまざまな画像や映像のデータを合成する画像処理の技術です。近年では、ディープフェイクで話題の技術になります。

超解像度化

超解像度化は、画像や映像の入力信号をもとに解像度を高める画像処理の技術になります。この技術により、荒い画像や映像を高画質にすることも可能です。

AIを利用した画像処理の事例

最後にAIを利用した画像処理の事例を紹介していきます。

製造業での不良品検知

製造ラインにAIを搭載したカメラを設置することで不良品を検知し、アラートを出します。AIを利用した画像処理により、ミスを未然に防ぎやすくなりました。

車の危険検知

AIを搭載した車載カメラにより、突然飛び出してきた人や物を判断し、アラートを出します。これにより、事故を未然に防ぐことが可能になりました。

画像の自動生成

現在の自分の写真を画像の自動生成アプリに読み込ませることで、数十年後の自分の顔を予測できるようになりました。また、画像の自動生成は、3次元の写真を2次元に変換するなどさまざまなサービスに利用されています。

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まとめ

本記事では、AIを利用した画像処理の仕組みや種類、事例について解説しました。AIや画像処理に興味がある方は参考にしてください。