画像解析の応用について説明します

画像分析開発には多くの方法があります。

画像から必要な情報を抽出し、統計データを取得する画像解析です。

1990年代にPCが普及して以来、本格的に取り組みさまざまな分野で活用されてきました。

たとえば、天文写真からの新しい天文オブジェクトの発見・航空写真と衛星写真を使用した観測情報の統計などです。

また、医療画像による診断・事件や事故の調査と証拠・身近な場所の画像からの文字の読み取り「OCR（光学）」文字認識）」もあります。

あとは、指紋・虹彩・顔認識などのさまざまな生体認証システムも、画像分析の使用例です。

AIの進化に伴い画像解析が変化画像解析では、まずノイズリダクションやエンハンスメントなどの画像処理を行います。

そこでは、必要な情報を簡単に抽出できるようにします。

マスクを使用して、画像を必要なものと不要なものに分割します。

AIを利用した解析では、人間が事前にアルゴリズムを設定するだけで、前処理から最終解析までの各プロセスを「機械学習」で一貫して処理が可能です。

例えば顔を認識する場合、目・鼻・口の位置や形状など「特徴点」となる部分を抽出できるように設定します。

すると、PCが背景や顔を判断します。

さらに深層学習により、AIは、人間側でそのような特徴点を抽出するように指示することがありません。

そして、画像データから特徴点を自動的に見つけることができます。

この深層学習には、ある程度のデータがある場合、機械学習に比べて処理時間を大幅に短縮可能です。

人間側の労力も削減できるという利点があります。

このように、AIの進化により、解析は劇的な変化を遂げています。