【IoT用語集】映像解析技術とは?

IoT用語集】映像解析技術とは? – 記事

はじめに

映像解析技術とは、映像に映っているものや生物の特徴をとらえて異同を判別する技術のことをいいます。外見的特徴を捉えるので例えば、防犯カメラの中に映っている不審者と社員を判別する・購買層の年代・男女の別等を識別しておすすめ商品をレシートに印字するなど様々な目的への応用が可能な技術です。

また、ビッグデータ時代に入り、クラウド・ソリューションとの組み合わせにより、多数のもの・人の中でも異同を識別することが可能なので公共交通機関や道路の映像から人を特定する・特定の車の誘導を行うなど用途が広がっています。

映像解析技術の目的

映像解析技術が登場した背景には、2つの目的があるといわれています。1つが、防犯・捜査ないし捜索等のセキュリティ目的です。大量の画像が手に入れば、特定は容易です。昨今、カメラ技術の進化や防犯カメラの設置が多くなったことにより、よりこの技術の有用性が認識されています。

もう1つが、人の目がもともと錯覚に弱く信じられないのでカメラに映ったものや人を一定の精度で検出する必要があることが挙げられます。たとえば、不良品の検出などは、人の手を通すのが当たり前でしたが、人手不足の昨今では、外表からわかる不良品・欠陥などは、精度の高い映像解析技術によるべきものと考えられています。

映像解析技術の進化

映像解析技術は、1990年代初頭より医療用の画像がデジタル化したころから疾病の特定のための技術として普及しました。PC上に映し出される画像の詳細なピクセル単位の分析が疾病の特定の確度をあげました。

映像解析は、点から始まり、色・線・面・分布といった異なった方法およびその組み合わせにより行われ、現在では三次元解析・動線解析・解析に基づくシミュレーションを使った個体の特定なども行われています。

当初静止画像による解析が行われ、現在では動画による解析も普通のこととなり、現在では動画もマルチカメラによりかつてより多くの情報を集めての解析が主流となっています。

高度な映像解析技術

ビッグデータの時代に入り、より多くの情報から高精度でものや生物の同一性を判断することができるようになりました。同一性の判断を、あらかじめ人がプログラミングをしてパターンを認識させた状態で行うと結局それは人の知覚を通した認識ということになり、その結果、誤謬が入りやすくなってしまいます。また、人の知覚は、ノイズの排除については不得意です。

そこで、大量のデータからプログラムが自ら同一性を認識する人工知能技術である機械学習およびディープラーニングが映像解析技術の分野においても活躍しています。現在では、ディープラーニングを使った映像解析技術が人間を超えるレベルで同一性を見分けています。

また、3D画像による位置情報などの取り込みも可能になっており、映像解析技術は「ビッグデータ・多要素・AI」により近年飛躍的に進化しています。

AIによるパターン認識と機械学習・ディープラーニング

機械学習による映像解析技術には、人間がある程度のパターン認識を用意し、そのルールを覚えさせます。

しかし、学習も多層的な学習を採用すると(ディープラーニング)、さらにルールから派生するルールにより、同一性を判断させることができます。人がパターンを覚えこませるよりもより高い率の同一性判断の成果率をたたき出すことができるようになった仕組みはこの仕組みです。

さらに、多層学習のアルゴリズムにより、断片から全体を推論する・低解像度を高解像度にしたときの画像を再現するといったことも可能になります。

3D画像の取り込みと映像解析技術

車のように高速で移動するものや自然現象・火災といった形のはっきりしないものに関しては、周辺の位置や地理的条件との相関関係で位置を割り出すことが有効です。

この点、3D画像の取り込みや分布を立体分布にしてみるといった手法で自動車等の動くものの「同一性の割り出し」にとどまらず、災害被害シミュレーションまでが可能になってきています。

映像解析の最先端事例

近年特に進化したAIや3D映像を使った映像解析技術により、下記のようなソリューションの提供が可能になっています。

  • 顔認証によるコンサート入場コントロール
  • 部品の欠陥につき、ディープラーニングを使った映像解析技術により95%以上の高率で発見できる検品ライン
  • 再生医療において、過去の画像から、加齢を趣味レーションしたうえで、手術を施し、外見上の障害を除去する
  • 崖・断層地帯などを3D化して位置をとらえ、「いつもの風景との些細な違い」から、災害予知・被害予測に役立てる 等

まとめ

上記に見たように現在では最先端の映像解析により、映像解析がソリューションを提供できる分野が広がっています。

期待が高まっている分野としては、交通事故防止のための路車間通信や自動運転車両の事故防止といった分野で交通の流れ映像を解析して役立てることです。今後もこの分野の動きから目が離せません。

様々な分野で使われるAI。消費者、企業、政府部門の154のユースケースと29の業種における市場予測 世界のIoTに関するレポート公開中