最近、人工知能の応用が私たちの生活に浸透してきています。
画像認識は、人工知能の活用で著しく進歩した分野の１つです。
スマホの普及によって、私たちは手軽に気軽に写真を撮ることができるようになり、
IT技術の進歩によって、多くの画像データが比較的容易に集めれるようになってきました。
加えて、パソコンの性能の向上によって、これまで不可能だった、何層にも重ねたニューラルネットワークの計算（深層学習・ディープラーニング）が可能になりました。
このディープラーニングを使うことで、
画像認識の精度は、タスクによっては人よりもいい結果を出せるようになっています。
画像認識を使った応用事例はどんどん出てきており、
画像認識を使ったソフトやアプリの開発も盛んになっています。
このような中で、
- 画像認識とは？
- 英語では何でいうの？
- 画像認識の種類には、どんなものがあるの？
といった疑問を持つ方も多いかと思います。
そこで本記事では、画像認識の初心者の方向けに、
- 画像認識とは？
- 画像認識の種類
などについて、画像認識の種類を分類しながら、
それぞれ例とともに、わかりやすく解説します。
本記事の概要
「画像認識」とは？画像認識にはどんな「種類」があるの？について学びたいあなたはこちらです
画像認識とは？
画像認識は、画像を認識することと書きますよね。
認識とは、意味を理解することの意味です。
なので、
「画像認識」とは、画像の意味を理解すること
と言えます。
例えば、画像の中に、
- 人が映っていれば、それを人だと理解できる
- 犬が映っていれば、それを犬だと理解できる
- スカイツリーが映っていれば、スカイツリーだと理解できる
といったものが画像認識になります。
画像認識を英語で言うと？
「画像認識」は、英語で、
「Image recognition（イメージリコグニッション）」
「画像」は、英語で Image（イメージ）
「認識」は、英語で recognition（リコグニッション）
となります。
画像認識の「種類」には、どんなものがあるの？
画像認識には、実は、たくさんの種類があります。
画像認識の種類を理解するには、まず、
大きく分けて ３つあることを知っておくと便利です。
それぞれ説明していきますね。
物体認識（object recognition）とは？
物体認識とは、
写真などの画像の中にある「物体」を理解すること
です。
上で挙げた例
- 人が映っていれば、それを人だと理解できる
- 犬が映っていれば、それを犬だと理解できる
などは、物体認識の例になります。
物体認識は、大きく２つに細分化されます。
(a), クラス分類
(b), インスタンス認識
の２つです。
クラス分類とは？
クラスというのは、物事の概念の種類を言います。
例えば、あなたは猫を飼っていて、ミントと名前をつけていたとします。
このミントの写真を画像認識した時に、
クラス分類では、「猫」という出力を生成します。
ミントは猫という概念に含まれるので、「猫」が出力されるわけです。
ちなみに、もう少し細かい概念を出力する
「詳細物体認識」という手法もあります。
ミントがアメリカンショートヘアーという種類の猫だったら、
詳細物体認識では、出力は猫でなく、アメリカンショートヘアーを出力します。
より詳しい概念を出力するわけです。
インスタンス分類とは？
それに対して、インスタンス分類とは、
ミントの写真を画像認識した時に、
概念である「猫」でなく、「ミント」と出力を生成する方法になります。
エンパイアステートビルの写真を認識して、
「ビル」と出力するのでなく、
「エンパイアステートビル」
と出力するのがインスタンス分類になります。
以上から、
画像認識の物体認識には、
- クラス分類では、概念を出力
- 詳細物体認識では、より詳細な概念を出力
- インスタンス分類では、固有名などを出力
といったものがあります。
というわけで、ここまでで、物体認識について、
クラス分類やインスタンス認識を説明しました。
物体認識にはこの他にも種類があります。
どれも研究開発だけでなく、産業応用など、
幅広く活用されている重要な技術になります。
画像認識の使いどころなど知っておきたいあなたにもおすすめの内容となっています。
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