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「第8回 人間の感性に近い判定が可能な画像識別システム」 ディープラーニングによる高度な画像識別技術への取り組み

コンピューター技術の発展に伴って画像識別技術は進歩しており、私たちの生活の中で広く利用されている。身近な例としては、画像中の文字を認識して画像からテキストに変換するシステムや、画像中の顔を認識してカメラのピントを合わせるシステムがある。これらのシステムでは画像中の特定の特徴を基に画像識別を行っていた。

一方で近年はより汎用的な利用を目的とした画像識別が注目を集めるようになった。そのきっかけとなったのは、「マシンラーニング」(機械学習)や「ディープラーニング」(深層学習)による画像識別技術の飛躍的な進歩である。

人間は、その成長過程でさまざまな事象に触れながら学習することによって知識体系を築き、物事を認識できるようになる。マシンラーニングは、これをコンピューターで再現しようという取り組みで、人工知能における研究課題の一つとなっている。そして、人間の脳内の神経ネットワークをモデル化したニューラルネットワークの実現方法がディープラーニングである。このディープラーニングを用いることで、これまでのような特定の特徴を基にした手法では難しかった、高度な画像識別が可能になった。

従来の画像識別手法では、例えば人間や動物の顔、ロゴマークなど、形状の特徴が決まっているものを識別することは可能であるが、同じ「猫」の画像でも、光や影の調子が異なったり、一部が欠けていたりすると、とたんに「猫」の画像であることを認識するのは難しくなる。

しかしながらディープラーニングを用いた手法では、予め「猫」の画像を学習しておき知識体系を構築しておくことで、この知識体系に基づいて「猫」に近い画像であるかを識別することができるようになる。

NTTコムウェアでは、新しい画像識別技術の研究テーマとしてディープラーニングにいち早く着目し、早期の商用サービスへの応用を見据えたプロジェクトを2013年12月に発足。ディープラーニング自体の高い識別精度に加えて、これまで培ってきた画像識別技術の研究成果や技術的ノウハウを活用することで「人間の感性に近い判定が可能な画像識別システム」を開発した。

このシステムでは、従来は困難だったコンピューターによる不適切画像のフィルタリングを実現しており、不特定多数のユーザーがコンテンツを投稿するネットサービスの監視業務に貢献できると期待されている。

画像識別システムの取り組みと、プロジェクトに携わるスペシャリストを紹介する。