画像認識

画像認識 (Image Recognition)とは、画像および動画から文字や顔などのオブジェクトや特徴を認識し検出するパター ン認識技術の一分野です。 背景から特徴を分離抽出しマッチングや変換をおこない、目的となるオブジェクトや特徴を 特定し認識します。当研究室で取り組んでいる画像認識の応用例を以下に示します。

標識認識 + 距離測定
ブランド品の真贋検査	医療画像の関節検出

画像認識は大きく一般物体認識(Generic Object Recognition)と特定物体認識(Specific Object Recognition)に分類できます。

• 一般物体認識：一般物体認識とは、コンピュータが画像中の物体を一般的な名称で認識する処理です。例えば、自動運転における標識認識や歩行者検知は一般物体認識にあたります。
• 特定物体認識：特定物体認識とは、画像中の物体の固有名詞で認識する処理です。特定物体認識は、物体検索・画像検索と呼ばれることもあります。特定物体認識は特定の工業製品のように全く同じ形状の物体に対する認識技術となります。

前者は顔の位置を検出する顔検出にあたり、後者は顔画像の中から特定の人物の顔を認識する顔認識技術にあたります。どちらの認識手法も画像中の特徴抽出や大量のデータベース構築などが課題になります。

当研究室では画像認識に関して次のような内容を研究しています。

• 認識精度向上：認識技術と既存の画像処理を組み合わせによる認識精度の向上を目指す。
• 学習法の改善：機械学習の際の学習画像の選定や学習アルゴリズムの改善を試みる。
• リアルタイム評価：自動運転への応用に向け認識処理速度の向上を目指す。

ここでは身近な画像認識技術である、人物認識について紹介します。
画像認識では、認識したい対象にどのような特徴があるのかを計算機に学習させる為、認識したい物体を含む画像と含まない画像を用意する必要があります。特定の人を認識させたい場合、その特定の人を含む画像を「正解画像」、人物が映っていない背景のみの画像などを「非正解画像」として計算機に与え学習させます。