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。当社のこのシステムは、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。
※従来の方法では、人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する必要がありました。しかし、ディープラーニングを活用することで、たくさんの教師データを元に、特徴の抽出から判断までを、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できました。
これまでは人の目では見つけることができなかったり、アルゴリズムや閾値に置き換えることが難しかった特徴をうまくとらえ、画像認識の精度向上を可能としました。
導入事例
事例①：製品プロモーション
ターゲットとなる製品が写真に写っている場合に、それを認識し画像にエフェクトを施すシステムを開発いたしました。
特定の製品（ペットボトル飲料等）が写っていた場合に、その商品を輝かせたり、製品自身が自己紹介を吹き出しで話し始めるようなアニメーション処理を加えることができます。この機能を活用することで、例えば、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。
事例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。
DeepLearning活用例
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
受託開発をご検討中の方へ
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豊富な経験がございます。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。
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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。