画像認識、コンピュータビジョン、画像処理に関連する記事へのリンク集

日立製作所は、「FOOMA JAPAN 2019（国際食品工業展）」において、食品製造をはじめさまざまな分野に適用可能な「AI外観検査支援サービス」を展示。併せて、食品分野向けのデジタルソリューションも提案した。

Q・B・B ブランドで知られる六甲バターは2019年10月に新たな製品検査装置として、AI（人工知能）を活用した最終製品検査システムをベビーチーズ工程において導入し、成果を生み出しつつあるという。2年半かけて導入したという。同社の取り組みを紹介する。

ソフトバンクが、新卒採用の動画面接にAIによる評価を取り入れると発表。過去の動画などを学習させ、評価を自動で算出できるようにする。選考に要する時間を約70％削減する見込み。

富士通は、AIを活用してカメラで撮影した映像から正しい手洗いができているかを判定する映像認識技術を開発したと発表した。食品を扱う事業者の手洗い確認を自動化して、手洗いの実施漏れや目視による確認業務の負荷を軽減する。

アイリスオーヤマが、AIカメラ事業に参入する。カメラにAIを搭載したことで、顧客分析や店内の動線把握などに使えるとしている。

電通など3社が、AIの画像解析技術によって冷凍天然マグロの品質を判定するシステム「TUNA SCOPE」を発表。水産加工業者がマグロの検品業務に使用したところ、判定結果の約85％が職人と一致した。高評価と判断したマグロをすし屋に出品した結果、客の約89％から高評価を得た。

凸版印刷は2020年4月24日、AWLとの協業によりAIカメラを活用した画像解析によるマスク装着確認サービスの実証実験を開始したことを発表した。

鹿島が、アジテータ車から荷卸しされるコンクリートの全量を連続モニタリングし、動画像から施工性の良否をリアルタイムで判定する受入れ管理システムを開発した。

これまで、橋梁点検では、技術者が目視や打音により異状を確認していたが、技術者の技量により判断が異なることや足場設置に多額の費用がかかることが問題だった。ハードルを解消するため、NTTドコモは、京都大学と協働して、橋梁とその上を走る車両を撮影した動画から橋の劣化をAIで推定する新システムを開発した。

椿本チエインは形状や色などで商品の属性を自動的に判断するAI画像認識技術を開発した。世界最高水準の認識速度と精度を実現。AIベンチャーが開発に協力した。

「第4回 スマート工場 EXPO～IoT/AI/FAによる製造革新展～」の特別講演にキユーピー 生産本部 生産技術部 未来技術推進担当 担当部長の荻野武氏が登壇。「Non AI食品製造業キユーピーにおけるAIによるイノベーション ～協調領域で業界に貢献～ 」をテーマに、同社のAI（人工知能）技術を使った原料検査装置の開発や食品業界協調領域におけるAI活用力強化に向けての取り組みを紹介した。

イクシスと安藤ハザマはAIで撮影画像からひび割れを検出する「自律走行式ひび割れ検査ロボット」の開発を発表した。既存のAIによるひび割れ検出技術の課題点を解決する。

横河電機は、AIによる画像解析技術を有するデンマークのGrazper Technologiesの全株式を取得した。Grazperの技術を横河電機の各種事業に展開し、新たな産業用AIソリューションの開発を進める。

安藤ハザマとイクシスは、大空間構造物のコンクリート床面を想定し、延べ1500平方メートルを約6時間で、自動ひび割れ点検するロボットを開発した。

たらこの異物検査やグレード判定ができるAIが登場。日本IBM、食品メーカーのやまやコミュニケーションズなど3社が開発した。作業員と同等以上の精度で品質を判定するという。

東亜建設工業は、AIにより他船舶を自動識別する監視システムを港湾工事へ試験的に導入し、実用性の検証を行った。同システム活用により、港湾を行き交う他船舶の船種を高い確率で検知でき、港湾工事における航行監視の効率化・負担軽減が可能となる。

データセット「Fashion-MNIST」について説明。7万枚の写真（ファッション商品）の「画像＋ラベル」データが無料でダウンロードでき、画像認識などのディープラーニングに利用できる。scikit-learn、Keras／tf.keras、TensorFlow、PyTorchにおける利用コードも紹介。

4回目となる今回は、前回から引き続き、「AI画像認識」の導入を巡る「真実」についてご紹介します。（1/3）

2010年代に入り、AIの活用に注目が集まっています。特に機械学習の要素技術であるディープラーニングは、今までにない精度で画像を認識することに成功し、さまざまな産業分野で活用が期待されています。 ディープラーニングは大量のデータを学習することで、自らデータの傾向などを学習し、時には人間を超える精度で認識、判断を行うことが可能です。今回は、画像認識とディープラーニングに焦点をあて、画像認識の可能性に

このビデオのイメージのリサイズと加工のデモだが、見ていくうちに次第に口が開きっぱなしになるようなスグレモノだ。このテクノロジーに関するDr. ArielShamirとDr. Shai Avidanによる研究論文はここに。 [原文へ]

毎年多くの死亡者が発生するがんは循環器系やリンパ系を通って体内を移動し、体の別の場所に新たな腫瘍を形成する転移という現象を起こすことがあります。一般に転位性のがんは検出が困難であることが知られていますが、Googleが開発したAIは「99％の精度で転移性の乳がんを検知できる」と発表されました。

Amazonは顔認識ソフト「Rekognition」を開発し、警察に対し衆人監視用に提供していることが明らかになりました。Rekognitionに対してはAmazon株主だけでなく、Amazon従業員からも反対する声が挙がっている中、匿名のAmazon従業員はAmazonの反Rekognition活動への対応やAmazon従業員の偽らざる感じ方について質問に答えています。

Microsoftで機械学習を主としたプロジェクトを進めるチームが、同社からリリースされたばかりの顔検出APIを使って画像から被写体の年齢を測定する「How Old Do I Look?」というサービスを展開中です。Microsoftの公式サービスとのことなので、どれくらい精度が高いのか試してみました。

他人と比べた自分の容姿がどうしても気になったり、お気に入りの「あの人」の美しさはどれほどのものなのか……といった外見の美しさが気になってしまうのは、感情を持つ人間であれば仕方のないこと。そんな悩み(？)でも、顔の美しさを偏差値という数値をはじき出すことで判定してしまえる「顔面偏差値スカウター」を使うとスンナリと解決してしまえるかもしれません。

ウェブアプリ「BLINQ」は急速に進化する人工知能(AI)を使って、アップロードした写真の人物の年齢・性別、さらには魅力まで簡単に判定してくれるサービスです。実際に画像をアップロードしてみて、興味本意がてらAIの進化具合をチェックしてみました。

顔認識システムは空港のセキュリティシステムやiPhone Xのロック解除など、あらゆる分野で使用されています。中国の研究者によると、赤外線を顔に照射するだけで顔認識システムをだますことができ、照射方法を工夫すれば別の人物になりすますことも可能であると指摘しています。

ミス同志社(ミスキャンパス同志社)は、同志社大学に在籍する女子学生の6人の候補から選出されるもので、女子学生の数は1万人強であることを考えると非常に狭き門であるといえます。たんごこうや氏は「誰でも簡単にミス同志社に参加できたら面白いのではないか？」という発想のもと、顔写真からミス同志社になれる確率を算出する「同志社ミスコンAI」を開発したとのこと。実際に使って試してみました。

「ジャニーズ系」の顔と聞くとイケメンであることはもちろん、どことなく共通したキラキラした雰囲気のある顔が連想されます。エンジニアのgold-kou(@gold_kou)さんが、AIを使って自分の顔が「ジャニーズ系の顔かどうか」を判定してくれるサービス「Johnny's Face」を開発しました。一体自分の顔がどれほど「ジャニーズ系」なのか、実際に使用して確かめてみました。

AIを使ってムービー内の人物の顔を違和感なく別の人物に入れ替えることができる「DeepFake」技術が登場して以来、AV女優の顔を有名女優に入れ替える「フェイクポルノ」が急増して問題となりました。その後、多くのポルノサイトなどにアップロードされているフェイクポルノが削除されることにもつながっていて、「DeepFake＝問題のある技術」と広く認識されることになりました。そんな中、ポルノ映画製作会社のNaughty Americaは、DeepFake技術を使った「新しいサービス」をスタートさせています。

インターネット上には児童ポルノなどの未成年者をターゲットにした性的素材(child sexual abuse material ：CSAM)が多く存在しています。CSAMをネット上から排除する作業は人間の手で行われていますが、次々と登場するCSAMに対処できないのが現状です。そこで、GoogleはCSAMに向き合う人間を助けるべく、AIを活用したCSAMを判定するツール「Content Safety API」を開発しています。