画像解析: 概要と使用方法

キムによって 更新しました： 2022 年 6 月 29 日

画像解析は、画像から情報を抽出するための強力なツールです。

これは、環境の変化の追跡から顔認識、医療画像の分析まで、さまざまな目的に使用できます。

この記事では、画像解析とその使用方法について簡単に紹介します。 画像解析の定義、利用可能なさまざまな手法とツール、および画像解析の潜在的なアプリケーションについて説明します。

画像解析の定義

画像解析は、洞察を得るために使用されるツールです デジタル 画像。 医療、科学研究、監視、画像処理など、さまざまな分野で一般的に使用されています。

本質的には、画像からデータを収集し、データを分析して画像の内容に関する情報を取得するプロセスです。 画像解析は、サイズ、形状、強度/明るさなど、画像の品質または特徴に関する情報を提供するのに役立ちます。 カラー 構成またはそのフロアプラン。

サブ画像抽出やブロック処理などの空間変換技術など、画像解析で使用されるいくつかの手法があります。 エッジ検出器または境界追跡アルゴリズムを使用して関心のある点または領域を見つける特徴抽出技術。 オブジェクトをカテゴリに分類する分類技術。 バックグラウンドからオブジェクトを解析するセグメンテーション手法。 統計的手法を使用してオブジェクトを認識するパターン認識アルゴリズム。

物体検出や顔認識などのアプリケーションに画像分析ツールを使用することで、デジタル メディアを利用する際のユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。 単一またはグループの画像内で定義された境界間の相関関係を評価するために、科学的研究に分析を使用することもできます。 最後に、この技術は、患者から撮影したスキャン画像に基づいてさまざまな状態を診断するために、放射線学や病理学などの専門分野にわたる医療専門家によっても大きく利用されています。

画像解析の種類

画像解析とは、デジタル画像から意味のある情報を抽出することです。 これは、オブジェクトの認識と識別、形状測定、パターン認識、シーン分析と分類など、さまざまな種類の画像関連タスクを網羅する非常に広い用語です。

画像解析手法にはさまざまな種類があります。 より一般的なものには次のものがあります。
–ピクセルベース/空間分析 – このタイプの分析では、個々のピクセルまたはピクセルのクラスターを手動でカウントして、面積 (サイズ、形状) と密度 (分布) を測定します。
-統計分析 – このアプローチでは、統計的手法を使用して、コントラストや明るさなど、画像内の領域に関連する特徴を評価します。
-機械学習/人工知能 – 人工知能 (AI) アルゴリズムにより、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用したオブジェクト検出やセマンティック セグメンテーションなどの強力な自動画像処理タスクが可能になります。
-テクスチャ分析 – この技術は、画像内の要素がテクスチャに関して相互にどのように分布しているかを測定します。これは、広い領域でのグレー レベルまたは色の変化です。
-ヒストグラム分析 - ヒストグラム分析では、通常、コントラスト、明るさ、色相、彩度など、画像内の統計的分布を測定します。
-フィルタリング技術 - フィルタリング技術には、処理された強度配列全体に対する数学的操作が含まれます。これは、配列の特定の部分を変更し、他の部分を維持します。 フィルタは、これらの不要な領域を平滑化することにより、エッジを強調したり、画像からノイズを除去したりするためによく使用されます。
- フーリエ変換技術 – この方法は、入力フレームに存在する周波数範囲および/または方向に基づいて画像をいくつかのコンポーネントに分解するフーリエ変換を利用します。 これにより、テクスチャや形状の違いなど、フレーム内の他のコンポーネントの全体的な外観と比較して特定の特性を持つ可能性のあるパーツやオブジェクトを分離できるため、セグメンテーション プロセス中のオブジェクト検出が容易になります。

画像解析の利点

画像解析は、デジタル画像から洞察を得るための非常に貴重なツールです。 パターンを認識し、オブジェクトを識別し、メディアから意味のある情報を抽出するために使用されます。 医療研究から顔認識まで、画像分析は幅広い業界にメリットをもたらします。 ここでは、画像解析の利点と、さまざまな分野を強化するためにどのように使用できるかについて説明します。

改善された顧客体験

画像分析は顧客体験の向上に役立ち、企業は顧客の好みを迅速かつ正確に理解できるようになります。 画像分析技術を実装することにより、企業は人口統計、場所、感情的な反応などの画像からのデータを使用して、広告のターゲットを絞り込んだり、顧客向けにコンテンツをパーソナライズしたりできます。 このデータを使用することで、顧客とのエンゲージメントが向上し、会社の売上が増加する可能性があります。

画像分析は、企業が画像のコンテキストをよりよく理解するのにも役立ちます。 たとえば、色認識技術により、企業は画像内の色を識別し、それらが製品やサービスにどのように関連付けられているかを判断できます。 この情報は、企業が特定のサービスまたは製品に関する顧客の行動を理解するのに役立ちます。 さらに、企業はオブジェクト認識テクノロジを使用して画像内のオブジェクトを識別し、顧客が好むオブジェクトに基づいて顧客の好みをよりよく理解することができます。

最後に、画像分析により、企業はプロセスの精度を維持しながら、より迅速にデータを収集できます。 企業は、顧客の好みを判断しようとする際に、何百もの画像を手動で確認する必要がなくなりました。 むしろ、画像分析技術を使用してこのプロセスを自動化することができます。これにより、効率が大幅に向上し、画像の分析から正確な結果が得られます。 これは、顧客がこれまで以上にパーソナライズされた広告にアクセスできるようになることを意味し、企業は顧客により良い全体的なユーザー エクスペリエンスを提供できるようになります。

精度と効率の向上

画像解析は、精度と効率の向上など、ビジネスに多くのメリットをもたらします。 手動またはテキストベースの方法に頼る代わりに画像を分析することで、画像分析はデータ入力エラーを大幅に削減し、特定のタスクの処理時間を短縮できます。

また、画像解析により、大量の情報を手動で選別する必要がなくなります。 代わりに、アルゴリズムは関連データをすばやく見つけて、人間が簡単に解釈できるパターンを特定できます。 これにより、意思決定プロセスが加速され、人的ミスや見落としによるコストのかかる潜在的なミスが最小限に抑えられます。

さらに、画像分析により、手動でふるいにかけるには何千時間もかかる非常に大規模なデータセットのパターンをすばやく簡単に特定できます。 これにより、人件費が大幅に削減され、精度と効率が同時に向上します。 また、画像分析により、組織は従来の方法では見逃していた可能性のある傾向を定量化できるため、これまでよりも迅速に優れた意思決定を下すことができます。
画像解析技術を利用することで、企業はデータ入力エラーを最小限に抑え、人件費を削減しながら、業務の精度と効率を高めることができます。 これにより、意思決定能力が向上し、従来の方法のみを使用して達成できるよりもはるかに大きなデータセットから得られるより正確な結果が得られます。

意思決定の改善

意思決定を支援するためにビジネスで画像分析を使用すると、効率が向上し、組織がリソースをより適切に管理するのに役立ちます。 関連するさまざまな手法とテクノロジを通じて、組織はさまざまなソースからの画像を迅速に処理および分析することができます。 これにより、ほぼ瞬時に適切な決定を下すことができます。

画像分析は、組織がタスクや戦略目標に優先順位を付けるためにデータを分類、識別、評価するのに役立ちます。 また、画像内の複雑なパターンを迅速に分析できるため、より高度な意思決定タスクの貴重な時間を節約できます。 さらに、画像分析は、他の方法では見過ごされていた傾向や再発する問題を企業が発見するのに役立ちます。

組織は、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) アプリケーションなどの画像分析テクノロジをますます活用して、将来の顧客の行動や市場の状況に関して何が起こるかについての洞察を与える予測モデルを作成しています。 この時点で、市場分析チームは、競合他社の Web サイトやデジタル チャネルなどのソースから収集した画像を常にスキャンしています。 これらのチームは、適切なツールを使用して、顧客が組織の製品やサービスとどのようにやり取りしているかを迅速に判断して、業界の他のチームよりも競争力のある実用的な洞察を構築できます。

画像分析は、今日の事業運営において不可欠な役割を果たしており、これまで以上に迅速に成長と進歩を促進する貴重なデータ駆動型の洞察へのアクセスを組織に提供します。

画像解析の使い方

画像解析は、大量の画像データを処理し、そこから有用な情報を抽出する効率的な方法です。 画像解析では、コンピュータ アルゴリズムを使用して画像の意味を判断します。 物体認識、顔認識、画像セグメンテーションなど、さまざまなタスクに使用できます。 このセクションでは、画像解析の使用方法とそのアプリケーションについて説明します。

画像セグメンテーション

画像セグメンテーションは、画像全体を構成する複数のセグメントまたは領域に画像を分割する画像処理の一分野です。 各セグメントは、画像内の対象領域を表し、それ自体が個別のオブジェクトと考えることができます。 セグメンテーションの目的は、画像の表現を単純化および/または変更して、より意味があり分析しやすいものにすることです。 セグメンテーション技術は、解剖学的構造の識別から疾患の進行の監視まで、さまざまなタスクの医用画像処理で使用されます。 さらに、セグメンテーション アルゴリズムは、自動監視システムの重要なコンポーネントであり、ロボット ナビゲーション タスクや物体検出に使用できます。

セグメンテーション アルゴリズムは、通常、ピクセル ベースの方法または分類ベースの方法に依存します。 ピクセルベースの方法では、色やテクスチャなどの指標を使用して、画像を個別のセグメントに分割します。 あるいは、分類ベースの方法では、形状やテクスチャなどの記述的特徴に基づいてカテゴリを組み合わせて、ピクセルを適切なセグメント/オブジェクトに自動的にグループ化します。

ピクセルベースのセグメンテーションは、通常、領域全体のグローバル統計 (平均値など) を計算することにより、強度またはコントラストの値によってオブジェクトを分離することを目的としています。 分類ベースのアプローチでは、アルゴリズムが機能し始める前に、手作業による入力とラベル付けが必要になることがよくあります。 ただし、これらの方法は、ピクセル値だけではうまく分離できない大規模なデータセットや不明なデータ タイプを処理する場合に非常に強力です。

画像分類

画像分類は、コンピューター アルゴリズムを使用して、特定の画像内のクラスを予測し、ラベルを付けるプロセスです。 このプロセスでは、学習アルゴリズムへの入力として機能する、ラベル付けされたトレーニング画像の「コレクション」を用意するのが一般的です。 これらのトレーニング画像に基づいて、サイズ、形状、色などの特徴が画像から抽出され、画像分類に使用されます。 この手法により、人間が誤分類やラベル付けエラーのために間違いを犯す可能性がある手動のラベル付けと比較して、より正確な結果が得られます。

未知の画像が与えられた場合、既存の分類子を適用して、この特定の入力を事前定義された個別のクラスの数に従って出力カテゴリに割り当てることができます。 この用途の例としては、自動運転車の運転システムに物体認識機能を付与することから、バイオメトリクス アプリケーションでの顔検出まで、さまざまな用途があります。 さらに、画像分類によって正確にラベル付けされたデータを取得することで、巨大な政府データセットを活用してさらなる分析を行うことで、特にオブジェクトの種類と小売分析やエンターテイメント分析などのビジネス アプリケーションとの相関関係を分析することで、私たちの環境についてより多くの洞察を得ることができます。

並列処理を実現するために GPU 最適化技術を使用してニューラル ネットワークを実装することから、さまざまな形態の機械学習まで、画像分類の分野で AI モデルをトレーニングしたり、深層学習技術を採用したりする方法は無数にあります。 教師なし学習には、研究者が教師なし学習を最大限に活用することを妨げるハードルがまだかなりありますが、これらの方法は依然として積極的に調査および研究されています。 したがって、それらを実装する方法を理解するには、コンピュータ ビジョン アルゴリズムを包括的に把握するだけでなく、実装目的で Python などのスクリプト言語を使用するなどのバックエンド エンジニアリング プラクティスに関する強力な技術的知識と、ブロックチェーンやサーバーレス インフラストラクチャなどの新興技術に関する深い背景を持っている必要があります。実装

オブジェクト検出

物体検出は、画像データセットの分析の精度を確保するためのコンピューター ベースのテクノロジおよび手法です。 この技術は、さまざまな高度なアルゴリズムを使用して、簡単に識別できる画像内のオブジェクトとその特性を識別します。 法医学、医療科学、産業オートメーション、顔認証、自動検査システムなど、多くの分野で重要な役割を果たしています。

オブジェクト検出には、画像内の特定のオブジェクトのサイズ、形状、およびその他のプロパティを決定するためのデータの分析または収集が含まれます。 このタイプの画像分析には、色、テクスチャ、または一緒に配置されたときに作成される形状に基づいてオブジェクトを識別することが含まれます。 数学的モデルと統計的手法を利用することで、今日のコンピューターのタスクははるかに簡単になります。

ここでの主な目的は、割り当てられた属性ラベルを利用して、画像データセットに表示される各オブジェクトを正確に識別することです。 アルゴリズムは、トレーニングを開始する前に、各ターゲット オブジェクトの機能について正確に予測するための「適切な」例を含む、大量のデータを使用して事前にトレーニングする必要があります。 トレーニングが完了し、予測が成功した後、特定の入力から期待される結果が以前の研究から得られた結果と連携する推論などのフェーズが続きます。

ディープ ラーニング (DL) アルゴリズムのようなテクノロジは、今日使用されているこのタイプの処理ハードウェア セットアップ内で利用可能になる前に、従来の方法が提供できたよりも短い時間枠内でより正確な結果を達成するために連携して機能する複数のレイヤーを可能にするのに役立ちます。 最終的に、ディープ ラーニングのような AI 支援の方法は、エラーを大幅に減らしながら、リアルタイム シナリオでも出力を容易に生成できる効率的なオブジェクト検出精度メトリクスを提供するため、従来のアプローチよりも魅力的になります。

画像解析ツール

画像解析は、その計算手法によって画像から意味のある情報を抽出するプロセスです。 このプロセスは、医用画像、人工知能、リモートセンシングなど、さまざまな分野で使用されています。 幸いなことに、画像解析に使用できるさまざまなツールがあり、プロセスがより簡単かつ効率的になります。 画像解析に使用できるツールをいくつか見てみましょう。

OpenCV

OpenCV は、主にリアルタイム コンピュータ ビジョンを目的としたプログラミング関数のライブラリです。 さまざまな Windows、Linux、プラットフォーム、およびその他のソフトウェア プラットフォームをサポートしているため、画像解析や画像処理タスクによく使用されます。 OpenCV の適用分野には、コンピューター ビジョン、顔認識、オブジェクト識別、モーション トラッキング、セグメンテーション、認識などがあります。

OpenCV は、オブジェクト検出、顔認識、自動特徴抽出などの複雑なタスクを実行するために使用できる、幅広い強力なツールを提供します。 一般的な問題に対するユーザーフレンドリーなソリューションを提供するアクティブなコミュニティがあります。 このライブラリは、C++、Java、Python などの多くのプログラミング言語と統合できるように設計されています。 このライブラリを使用すると、開発者は目的の言語で画像を操作できるため、開発時間が大幅に短縮されます。 OpenCV はあらゆる種類のデータ (2D および 3D 形式の画像など) をサポートしているため、現在利用可能なすべての画像処理ライブラリの中で最も用途の広いツールとなっています。

OpenCV に含まれるツールは次のとおりです。
-画像フィルタリング
-オブジェクトのセグメンテーション
・特徴抽出
-特徴のマッチングと分類
-オブジェクト追跡とモーション分析
- オブジェクトを研究するための 3D 再構築

そのツールは、低メモリ消費、ほとんどのプラットフォーム (特に組み込みプラットフォーム) での高速実行、OpenMPI/MPI4Py などの標準ライブラリを使用するシステム間の移植性などの有利な機能により、産業環境での自動目視検査に広く使用されています。 そのオープン ソース ライセンスは、ロイヤリティの支払いや mathworks などの企業や組織からのライセンスなしで使用したいユーザーにとって、さらに魅力的なものになっています。

TensorFlow

TensorFlow は、ディープ ラーニング モデルの開発とトレーニングに使用されるオープン ソース ソフトウェア ライブラリです。 画像解析モデルなどの深層学習システムは、画像などの入力データを処理する複数のニューロン層で構成されています。 TensorFlow を使用すると、開発者は、ビジョン、自然言語処理、およびその他の分野で使用できる最先端のディープ ラーニング モデルをより簡単に開発およびデプロイできます。

TensorFlow を使用する主な利点は、強力な機械学習モデルを迅速かつ効率的に作成してデプロイする簡単な方法を提供することです。 TensorFlow は、MacOS、Windows、Linux、およびモバイル プラットフォームにわたる幅広いアプリケーションもサポートしています。 また、オープン ソースであり、豊富なコミュニティ サポートがあるため、開発プロセスで既存のツールを使用できます。車輪を再発明したり、コードをゼロからデバッグするために余分な時間を費やす必要はありません。

TensorFlow では、新しいモデルをゼロからトレーニングするだけでなく、事前トレーニング済みのモデルを再利用して、特定の問題セットで転移学習や微調整を行うこともできます。 これにより、既存のネットワークに組み込まれた既存の知識を活用しながら、特定の問題に合わせたカスタム ソリューションを迅速に構築できます。 この柔軟性があれば、開発者はさまざまなアーキテクチャの実験をかつてないほど迅速に開始できます。それらを高精度で立ち上げてすぐに実行できます。

Google クラウド ビジョン

Google Cloud Vision は、企業が画像を分析して貴重な洞察を得られるように設計された強力な画像処理ツールです。 Google フォトで使用されているのと同じテクノロジーに基づいているため、信頼性が高く使いやすいです。 このクラウドベースのツールにより、企業は手作業を回避しながら、大量の画像を迅速に処理し、顔を検出し、オブジェクトを識別し、テキストを抽出できます。

Google Cloud Vision のもう XNUMX つの優れた機能は、動物や製品などの幅広いカテゴリからオブジェクトを識別できることです。 「ロゴ検出」機能を使用すると、ユーザーは Facebook や Instagram などのブランドに接続して、詳細な追跡および分析情報を得ることができます。 「ランドマーク検出」機能は、ユーザーが周囲のランドマークを見つけて、その地域の文化を瞬時に理解するのに役立ちます。

オブジェクト認識機能の他に、Google Cloud Vision は感情分析と画像の自動キャプション ツールもユーザーに提供します。これは、瞬時の分析に最適です。 さらに、このツールは、年齢や性別などの属性を高精度で検出するため、マーケティング目的に最適な顔認識機能を提供します。 最後に、キーワード抽出機能により、ユーザーは入力画像をすばやくスキャンしながら、後のプロセスやアプリケーションで使用できる関連キーワードを見つけることができます。

結論として、Google Cloud Vision は、企業がこれまで以上に効率的に画像を分析するのに役立つ画像処理ツールを探している場合に最適なオプションです。

まとめ

画像解析は、デジタル画像から洞察を収集するための強力なツールです。 医療、自動車、写真など、さまざまな分野で使用できます。 画像解析を使用する利点は数多くあり、時間、お金、労力を節約できます。 この記事では、画像分析の基本、それとは何か、そしてそれがどのように役立つかについて説明しました. また、さまざまな種類の分析と、画像分析を成功させるためのベスト プラクティスについても説明しました。 結論として、画像分析が洞察を収集し、情報に基づいたデータ主導の意思決定を行うための強力なツールであることは明らかです。

まとめ

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参考文献

画像から洞察を得て結論を導き出すための画像分析の使用は、ヘルスケアからセキュリティまで、幅広い業界でますます一般的になっています。 このテクノロジーについて詳しく知りたい場合は、次のリソースを検討してください。

記事とチュートリアル
-「画像分析: その内容と使用方法」オラクル
-「画像解析について何も知らない人のための画像解析入門」Kent Woodard 著
-「機械学習における画像分析と処理を理解するための 8 つのステップ」（Victor Charpenay 著）
書籍と出版物
-画像処理: Milan Sonka らによる原理と応用。
-Computer and Machine Vision – Theory, Algorithms, Practicalities (第 4 版) ER Davies 著
-OpenCV を使用したデジタル画像処理 – 文献目録 (Ver 4.1) David Dardas が編集
-Treehouse AI が主催する機械学習ウェビナーによるコンピューター ビジョン
-Google Cloud Platform がホストする Machine Learning Fundamentals Podcast 他にも、画像分析の方法論や特定のアプリケーションでの使用方法をよりよく理解するのに役立つ書籍、記事、ウェビナー、ポッドキャスト、ワークショップ、その他のリソースが利用できます。

こんにちは、私はキムです。母親であり、メディア作成と Web 開発のバックグラウンドを持つストップモーション愛好家です。 私は絵を描くこととアニメーションに大きな情熱を持っており、今はストップモーションの世界に真っ向から飛び込んでいます。 私のブログでは、私が学んだことを皆さんと共有しています。