AI画像認識とは
画像認識（Image Recognition）とは、画像に映っている人や物、文字などを認識する技術のことを指します。AIに膨大な画像データを学習させることによって、写真の中の情報を識別できるようになります。
活用事例として、監視カメラの異常検知や、製造業での商品の検品検査などで、様々な業種において画像認識技術の導入が進んできています。人的・時間的コスト削減や効率化だけでなく、収集した画像データをもとに新たな価値を生み出すことにつながっています。
AI画像認識 活用事例＋業界マップ
AI画像認識は、いろいろな業種で活用が進んでいます。
では、どのような業界・業種において画像認識技術が展開されているのでしょうか。
活用事例や画像認識サービスを展開する代表的な業界をご紹介します。
１．入場管理における顔認証・指紋認証プログラム
２．自動車の自動運転
３．製造業における検品作業
AIsmileyが提供する画像認識AIカオスマップを確認すると、製造業や防犯、入場管理、自動車業において多くの画像認識AIサービスが展開されていることがわかります。
AI 画像認識で使用されるPythonのライブラリとは
TensorFlow：Google製。産業界での活用が多いオープンソースのディープラーニングのフレームワークライブラリ
PyTorch：Facebook（現：Meta）製。特に研究分野でよく使用されるディープラーニングのフレームワークライブラリ
Keras：ニューラルネットワークライブラリ、自由に拡張・カスタマイズできるインターフェイスを持つTensorFlow２に統合され標準API化されたライブラリ
scikit-learn：機械学習ライブラリ、
Numpy：数値計算を効率的に行うためのライブラリ
MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）：０～９の手書きの数字画像を含むデータセットを利用して、ディープラーニングの学習モデルを構築
AI画像認識 導入方法
１、データ画像抽出・処理
機械学習をするにあたり、使用する画像データの取り込みや、訓練データとテストデータの前処理などの準備が必要となります。そこで使用するライブラリが、scikit-learnというライブラリを用いて
データ処理を行っていきます。
２，ディープラーニング・ニューラルネットワークによるデータ解析・データ分析
ニューラルネットワークを構築するための構築作業を行い、データの蓄積を行っていく
画像認識タスク：画像が何であるかを判断するモデル
→AlexNet VGG GoogleNet ResNet WideResNet DenseNet
物体検出タスク：判断した画像を検出するモデル
→R-CNN Fast R-CNN YOLO SSD
セグメンテーションタスク：検出した部分とその他を区別するモデル
→FCN U-Net SegNet PSPNet Deeplab
姿勢推定タスク
→Open Pose
画像認識を学べるスクールとは
画像認識で使用されるライブラリのうち代表的なライブラリについて、どのプログラミングスクールで学べるのか、まとめてみました。〇は各プログラミングスクールのHPで明示されているライブラリであり、ーは各プログラミングスクールのHP上では学べるかどうか判別できないものと定義し、比較してみました。
学べる個数だけで比較すると、「AI研究所」が一番多くライブラリを学ぶことができるスクールのようです。
| プログラミングスクール | Django | TensorFlow | PyTorch | Keras | scikit-learn | Numpy | OpenCV | Matplotlib | Seaborn | Pandas | 合計 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ライブラリの概要 | Webアプリケーション フレームワーク | 機械学習 ライブラリ | 機械学習 ライブラリ | 機械学習 ライブラリ | 機械学習 ライブラリ | 数値計算 ライブラリ | ビジョン ライブラリ | グラフ描画 ライブラリ | 可視化 ライブラリ | データ分析 ライブラリ | – |
| Present Square | – | – | 〇 | – | – | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 6 |
| Aidemy | – | 〇 | – | – | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | – | 〇 | 6 |
| キカガク | 〇 | – | 〇 | – | – | 〇 | – | 〇 | – | 〇 | 5 |
| Study AI | – | 〇 | – | – | 〇 | 〇 | – | 〇 | – | 〇 | 5 |
| Skiliup AI | – | – | 〇 | – | 〇 | 〇 | – | 〇 | 〇 | 〇 | 6 |
| AIジョブカレ | – | – | 〇 | 〇 | – | 〇 | – | 〇 | – | 〇 | 5 |
| Avilen | – | 〇 | 〇 | – | 〇 | 〇 | – | – | – | 〇 | 5 |
| AI研究所 | – | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | – | – | 7 |
| Internet Academy | 〇 | – | – | – | 〇 | 〇 | – | 〇 | – | 〇 | 5 |
| テックアカデミー | – | 〇 | – | 〇 | 〇 | – | – | – | – | 〇 | 4 |
まとめ
画像認識とはどういうものなのか、どのような技術を使用し構築するのか、どのような場面で活用されているのかをまとめてみました。また、Pythonで使用するライブラリにはどのようなものがあるのか、そのライブラリを学ぶことができるスクールは何かを比較しました。
多くのライブラリを学ぶことができるのはAI研究所とわかりました。スクールを選択する際の判断基準としてライブラリだけではないと思いますが、スクールを選ぶ際の参考にしていただければと思います。