受託開発

【受託開発】画像の深層学習(Deep Learning)

深層学習(ディープラーニング)を活用した画像判別技術と画像処理技術を組み合わせた画像処理システム

 

深層学習(ディープラーニング)による画像判別技術を活用し、様々なソリューションに提供しています。画像内の情報を認識・判別し、対象に対して加工処理を行うシステムをご紹介いたします。このシステムは、消費者向けの大規模なキャンペーンや、大手企業の研究所が開発している装置の画像検出システムなどで実際に利用されています。

特徴

これまでの、アルゴリズムやプログラミングによるシステムでは網羅しきれなかった(※)画像認識の精度が、深層学習(ディープラーニング)によって高くなりました。弊社ではこの技術を、これまでは高いコストを掛けて実現していたソリューションに応用することに注力しています。


※プログラマの感覚で画像内の特徴を見つけ、その特徴をアルゴリズムで数値化し、しきい値を決めて判断してた部分を、たくさんの教師データを元にすることで特徴の抽出から判断までを深層学習のニューラルネットワーク=学習モデルに置き換えることが可能になりました。従いまして、いままでプログラマが見つけきれなかった特徴の抽出や、アルゴリズムやしきい値に置き換えられなかった微妙な判断もできるようになりました。

採用例①:各種プロモーション

写真の中に特定の形状・デザインのものがあった際に、人物の顔と同様に認識、および装飾を行います。例えば人が特定の商品(ペットボトル飲料等)が写っていた場合に、その商品が光り輝いたり、商品の説明を吹き出しで話し始めたりといったアニメーションを加えることができます。また、商品が写っていない場合は「写っていない」といった判定を出し、逆に権利上写ってはいけないものにぼかしをかけるなどの処理も可能です。

採用例②:画像検出

特殊な画像から、専門的な経験を持った人しか判別できないような特徴を、自動的に検出するシステムを開発しました。プロジェクトに合わせて教師データを大量に作成する部分からサポートいたしました。

利用イメージ

これまでの実績以外に、大きく分けて、認識・加工・計測などへの応用が考えられます。

・認識 例
画像の中から特定のモノを探し出して、数を計測
手書き文字を認識して、文字データに変換
動植物の写真から種類を判別
動画の中から笑顔のフレームを抽出
メールの文章を要約
スパム等不適切な投稿を判定
自動車ナンバーの読み取り

・加工 例
曇りの写真を晴れの写真に変換
暗い写真を明るく変換
食べ物の写真を、美味しそうな色合いに加工
ノイズを削除してキレイな写真に加工
回転している画像の上下を判別して補正

・計測 例
不定形な野菜など計測しづらい大きさを判断
食べ物の映像から、カロリーを算出
機械の動作音から、機械の好調・不調を判別
SNSに投稿された情報から、ネガティブかポジティブかを判断

ハーツテクノロジーでは、画像の深層学習(ディープラーニング)を利用したソリューションの経験を積んでまいりました。利用イメージに近いソリューションであれば、正解画像の作成・準備から、学習、そしてその結果できあがったモデルのご提供にとどまらず、エンドユーザーが利用する総合的なソリューションとしてのシステム開発まで、対応ができます。
これまでは費用が高すぎて実現できなかったことや、現状の精度をさらに高めたいシステムなど、上記の利用イメージに近いソリューションであれば、気兼ねなくご相談ください。