機械学習を利用した画像認識とは？アルゴリズムや手法・事例を解説

本記事では、機械学習を利用した画像認識やアルゴリズム・手法について解説しています。機械学習に興味がある方はぜひ参考にしてください。

機械学習と画像認識とは

機械学習を利用した画像認識は、現在多くの分野で活用されており、今後さらに発展を遂げる可能性が高いです。しかし、そもそも機械学習と画像認識について詳しく知らないという方も多いと思います。そこでここでは、機械学習と画像認識について解説していきます。

機械学習とは

機械学習とは、データ分析などを行う際に活用される手法です。機械学習のアルゴリズムを組み込んだシステムが人間の力を借りず自らの力のみで学習する方法になります。機械学習には、さまざまな種類があり、機械学習によって開発されるもので有名なものが人工知能（AI）です。

また、人工知能（AI）の開発の際に活用される機械学習の手法もさまざまな種類があります。現在開発される多くの人工知能（AI）は、ディープラーニングという手法で開発されています。ディープラーニングとは、ニューラルネットワークという人間の脳の神経回路の仕組みを模した層を利用し、機械学習を行う方法です。ニューラルネットワークの層を多く積み重ねることからディープラーニングは「深層学習」とも呼ばれます。

ディープラーニングにより、機械学習を行う人工知能（AI）は、現在多くの機器やシステムに搭載されており、業務の効率化などさまざまなメリットがあります。そのため、世界中の多くの企業や研究者から注目されており、今後さらに成長することが予想されています。

また、機械学習により開発された人工知能（AI）が成長することで、より精度の高い予測や判断を行えるようになり、今までにはない新たなサービスなどが発展する可能性が高くなります。このようなことから、機械学習の精度を高めることが重要であり、私たちの生活をより良いものに進化させることも可能です。

画像認識とは

画像認識とは、システムや機器が画像を読み込み、その画像に何が映し出されているのかを分析する技術のことです。画像認識は多くの分野で利用されていますが、今までは人間の手によって行われていたため、分析に多くの時間を費やしていました。しかし現在の画像認識は、先ほど解説した機械学習を利用することで、急激な成長を遂げています。

画像認識の例を挙げると、皆様が利用するスマートフォンの顔認証機能は、機械学習と画像認識を合わせて開発しています。また、スマートフォンの顔認証機能は、使用している人の顔を一瞬で認識しているため、今まで以上のスピードで自動的に画像認証を行っています。このように、画像認証と機械学習を合わせることで、スピーディーかつ自動的に画像認証が可能です。

機械学習を利用した画像認識に必要なアルゴリズム

機械学習を利用した画像認識を行う際に必要になるものがアルゴリズムになります。アルゴリズムは、さまざまな種類がありますが、ここでは画像認識を行う際に必要になる機械学習のアルゴリズムについて解説していきます。機械学習を利用した画像認識に必要なアルゴリズムは以下の通りです。

• 物体識別
• 物体検出
• セマンティックセグメンテーション
• 姿勢推定

物体識別

物体識別は、識別したいものが画像の中に映っているか判断する技術です。物体識別によって、画像に映っているものを属性別に識別することや映るものの情報を洗い出すことが可能になります。

物体検出

物体検出は、画像の中に映っているものがどこに映っているのか判断する技術です。先ほど解説した物体識別が「もの」を判断する技術であり、物体検出は「位置」を判断する技術になります。そのため、物体検出は物体識別と併用して利用されることが多く、識別したいものがどのようなものでどこにあるのか検出することが可能になります。

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、画像のピクセルを対象としてどのクラスに分類するか判断する技術です。例えば、画像に人と風景が映っている場合、人とそれ以外にクラスを分類することで画像の内容をシステムが理解できるように整理します。

姿勢推定

姿勢推定は、基本的に人体の画像で利用され、画像から人体の関節点を検出する技術です。人体の関節点を結ぶことで人間の姿勢を検出することが可能になり、近年ではスポーツやセキュリティなどさまざまなシーンで利用されている技術になります。

機械学習を利用した画像認識の手法

機械学習を利用した画像認識にはさまざまな手法が存在します。そこでここでは、機械学習を利用した画像認識の手法について解説していきます。機械学習を利用した画像認識の手法は以下の通りです。

• ロジスティック回帰分析
• ランダムフォレスト
• ディープラーニング

ロジスティック回帰分析

多変量解析の手法の1つであるロジスティック回帰分析は、線形分離不可能な問題を解明するために利用されます。簡単に説明すると「いくつかの要因」から「2つの結果」が起こる可能性を予測する方法です。例えると、高校生の1日の勉強時間やスマホ利用時間、ゲーム時間などから大学に合格・不合格する可能性を導き出す方法になります。

そのため、ロジスティック回帰分析を行う際には、要因となる完全なデータが必要であり、2つの結果もしくは数量データのみにしか使用できません。このようなことから、ロジスティック回帰分析は、単純な画像認識での利用がおすすめです。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、アンサンブル学習のバギングをベースとし、少しずつ異なる決定木をたくさん集めたもののことです。アンサンブル学習とは、複数の機械学習を組み合わせる学習方法のことです。また、バギングとは、元のデータから一部のデータを復元抽出しサンプリングしたものを利用し、複数のモデルを並列的に学習させていく方法になります。

そのため、画像認識でランダムフォレストを利用する際には、多くの画像データを読み込む必要があります。

ディープラーニング

ディープラーニングは、「機械学習とは」で解説した通り、ニューラルネットワークを利用し深層学習を行う手法です。現在多くの方が利用する画像認識のほとんどがディープラーニングによって開発された人工知能（AI）を搭載しています。また、画像認識に利用されるディープラーニングは、CNNという人工知能（AI）に画像認識を行わせる機械学習方法を利用することが多いです。

ディープラーニングでの画像認識は、先ほど解説したロジスティック回帰分析やランダムフォレスト以上に、精度が高いです。

機械学習を利用した画像認識の事例

最後に、機械学習を利用した画像認識の事例を紹介していきます。機械学習を利用した画像認識の事例は以下の通りです。

• 画像検索
• 農業での収穫時期管理
• 顔認証機能

画像検索

従来の画像検索では、ユーザーが知りたいものではない結果が出てしまうことがありました。しかし、機械学習による人工知能（AI）を搭載したシステムを画像検索に組み込むことで、ユーザーが知りたい結果が出る可能性が高まりました。

農業での収穫時期管理

農業では、画像認識を導入することで収穫時期の管理や仕分けを機械が自動的に行えるようになりました。従来のように毎日農作物のもとに足を運ぶ必要がなくなり、機械学習による人工知能（AI）を搭載したカメラから農作物の成長を確認できるようになりました。また、農作物の形を画像から解析することで自動的に仕分けを行うことも可能になりました。

顔認証機能

多くの方が利用している顔認証機能も機械学習を利用した画像認識の1つです。スマートフォンのロック画面解除や空港でのセキュリティ対策などさまざまなシーンで機械学習による人工知能（AI）を搭載した顔認証システムが導入されています。また、機械学習の精度が高まることで顔認証機能もより正確になります。

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まとめ

本記事では、機械学習を利用した画像認識やアルゴリズム・手法について解説しました。機械学習に興味がある方は参考にしてください。