こんにちは、PLEN Roboticsのインターン生、鈴木です！
まだまだ寒いですね、変わらず体調には気をつけましょう(^^)

「画像解析」と「画像認識」の違いってなに？

「画像解析」とは、コンピューターを使い、画像から得た情報を分析する技術のことです。
「画像認識」は、画像から特徴を把握し、何かしらの物体を識別することです。つまり、写真に写っているものが"何なのか"コンピューターに判断してもらうことですね。

例えば、地震や台風などの被害状況を航空写真から分析する場合は、画像解析となります。一方で、集合写真を解析して、"人を特定"することは画像認識となります。

ということは、画像解析の一部が画像認識ということ。
つまり画像解析＞画像認識。画像解析は、画像認識を含んだ、より大きな概念だと言えます。

では前提を理解したところで、画像解析について詳しく見ていきましょう！

画像解析の3ステップ

画像解析の順番は、
１．抽出
２．抽出したピクセルデータの演算処理
３．結果に基づく判別
となります。

いきなり何のことやら。。という感じだと思うので、ひとつずつ見ていってみましょう。

１．抽出

まず対象物を画像から抽出するために、画像を二値化しなくてはなりません。

出ました！画像の二値化、覚えていますでしょうか？
以前「画像処理」について解説した際、「二値化」という言葉が出てきましたね。

改めておさらいすると。
画像は、ピクセルごとに色の情報を持っています。カラー画像であれば256段階あります。この256段階を2段階（つまり白か黒か）にする処理、それを「二値化」といいます。

これをすることで、対象物と背景を切り分けることができます。つまり、対象となるものとならないものをはっきりさせるということです。

さらに詳しくはこちらの記事で↓↓

ここまでは白黒画像の場合でしたが、カラー画像で「抽出」を行う場合はどうしたら良いのでしょうか？

答えは、「光の三原色RGBによって対象物を抽出する」です。
その対象物と背景の輝度（＝眩しさ）が分かれる部分を抽出します。ちなみにこの輝度が分かれる数値を「閾値しきいち」と呼びます。

２．演算処理

続いては「演算処理」。対象物の「抽出」ができれば、画像内の個数・輝度・面積・アスペクト比など多くの項目を計測することが出来ます。

３．判別

その特徴を抽出したら、次はそれと似たものを照らし合わせ、閾値を使うことで対象物が何であるかを判断します。この工程を「パターン認識」と呼びます。

どうですか？付いてこれていますか？
結局のところ、画像認識とは対象物が持っている様々な特徴を人工知能プログラムに学習させ、正誤を判定させることと言えるでしょう。

ディープラーニングって結局…？

また、人工知能（AI）というとディープラーニングという言葉をよく聞くと思います。一体何なんでしょうか？

ディープラーニングは、たくさんの画像データから人工知能が対象物の特徴を自ら見つけ出すもの。学習方法の一つのと言えます。

例えば、今ここで「この魚はなんの種類だろう？」と判別するとします。
人が特徴量を把握するのが「ルールベース」、
人が与えた魚の画像から、コンピューターが特徴量を把握するのが「機械学習」、
コンピューターが自動的に特徴量を把握&定義するのが「深層学習（ディープラーニング）」です。

だんだん"賢く"なっているのが分かりましたか？

画像認識には、どのようなものがある？

最も歴史のある画像認識って何だと思いますか？
今でもかなり身近なものです。

そう、実は「バーコード」なんです。
1940年代、約80年前にすでに誕生しているんですね。

皆さんお馴染みだと思いますが、バーコードはバーとスペースだけで構成されたとてもシンプルなものですよね。ですが、これでも立派な画像認識。
後にバーコードは「QRコード」に進化したりもしています。

また、画像認識といえば、「物体認識」もそのひとつ。他にも「文字認識」というものもあります。

動くものは認識できるの？

はい！「動体認識」という技術も存在します。対象物と背景の位置関係により、対象物の位置の変化を認識します。

では実際、「画像認識」はどのような場面で役に立つのでしょうか？

昨今の世の中には技術が約立つ場面はたくさんあります。

・工場の生産ラインを流れる製品の中から、不良品や異物混入を見つけるとき

他にも、
・車の自動運転（歩行者や対向車の検知を行う）
・医療の分野において、がん細胞を検出するとき
・衛星写真を分析し、災害の影響を調べるとき
・万引きする人に特有な動きを検知し、防犯対策（動体認識）

また最近は、スマホカメラの映像からスキンケア商品をレコメンドするという化粧品会社のサービスもあるそうです。
画像認識って、美容の世界でも役に立つんですね～！

というわけで本日の勉強はこれで以上！少し賢くなれましたか？
お役に立てていれば幸いです(^^)

最後まで読んでいただきありがとうございました。この記事を気に入ってくれた方はスキとフォローをお願いします！

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