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

ライフログテクノロジー株式会社は2020年5月14日、食事の栄養管理をサポートするヘルスケアアプリ「カロミル」の登録会員数が50万人を超えたことを発表した。 カロミルは食事の写真を撮るだけで、AIが画像解析をし栄養計算したものを記録できる機能を備えたアプリケーションだ。新型コロナウイルスの影響下で、人々の健康

LM TOKYO株式会社は5月25日から、人工知能による顔認証技術を駆使した高速体温測定システム「AI 検温モニタ KAOIROーカオイロー」を発売開始した。 LM TOKYOは、最新鋭のLEDビジョンを低価格で提供する企業として2015年に設立され、LEDを利用した表示器の輸入や販売、設置、保守に取り組んで

英国ロンドンを拠点とし、コンピュータービジョンAIでリサイクルの効率化を進めるGreyparrot（グレイパロット）が、シードラウンドで182万5000ポンド（約2億4000万円）を獲得した。

地球温暖化と天候パターンの変化でここ数年のアメリカは壊滅的な山火事に苦しめられた。そしてこの、本来ならふつうの自然現象は、きわめて予測不可能で深刻な災害になった。

人間の「ものの見方」に着想を得た新しい画像認識アルゴリズムが開発された。

病気死因で上位カテゴリーにある「がん」の診断が大きく前進するかもしれない。病理画像解析において、AIが極めて高い精度を出したことが論文で発表された。実用化が進めば、慢性的な病理医不足で悩まされる医療現場の改善にもつながり、患者らに対しても効率的かつ迅速な対応が見込めるかもしれない。

GAN（Generative Adversarial Network）は、2014年にイアン・グッドフェローらが「Generative Adversarial Nets」という論文で発表したアーキテクチャ（論理的構造）です。敵対的生成ネットワークとも呼ばれています。

2020年に開催される東京オリンピックが盛り上がりをみせる裏側で、スポーツ業界へのAI活用が注目されています。スポーツへのAI導入は競技そのものだけでなく、スポーツ観戦やパーソナルトレーニングをも変化させつつあります。最新のスポーツへのAI導入事例と、変わりゆくスポーツ業界の未来について解説します。

AI（人工知能）の高度化とカメラの低価格化によって、映像で人物の属性や行動あるいは顔の特徴を特定する技術が広がっている。本特集では、小売店や飲食店などでも格安で導入できる「映像解析／顔認証」の最前線を追う。第1回は北海道の「サツドラ」の防犯やマーケティングに生かす事例を紹介する。

自動運転、誰もが聞いたことはあるが、論点を理解している人は少ない印象だ。今回は前職でUberで自動運転の研究を行なっており、現在はLionbridgeでデータのラベル付けを効率化するプロダクトのグロースに携わるチャーリー・ワルター氏に、自動運転について解説してもらった。

株式会社NTTデータとDataRobot, Inc.は、株式会社ミルテルが提供する乳がん検査「乳がんミアテスト」の精度向上のために、AIなどの活用開始を発表した。AIを活用することで、検査のさらなる精度向上や開発スピード・作業効率の改善を実現していく。

画像認識におけるトップカンファレンスCVPRで、AIでの自動動画要約の常識を根本的に覆す論文が投稿された。最先端の動画要約手法がランダムで作成された動画要約と同等レベルでの要約しか作成できていないことを示したもの。動画要約技術の簡単な説明とともに解説する。

セブンイレブンで顔認証決済の実験が開始される。開発したのはNECで、世界No.1の認証精度のAIエンジンが使われる。実施店舗は「セブン-イレブン麹町駅前店」で、セブン‐イレブン社員限定で利用可能。セルフレジ支払い時に顔と確認用コードの2要素認証により、簡単かつセキュアに決済できる。

人工知能（AI）が社会の隅々に使われ始め、特に命にかかわる分野での応用に期待が大きい。2014年創業のエルピクセル（東京・千代田）は、AIによる画像診断支援のソフトウエア開発で日本の先頭を走る。医師

独ライン・フリードリヒ・ヴィルヘルム大学ボン(ボン大学)の研究者が、糖尿病が振興して網膜の血管が詰まることで発生する失明、糖尿病性網膜症(Diabetic Retinopathy:DR)の兆候をスマートフォンで調べられる技術を開発しました。

レッジがAIのスペシャリストを招いて開催する「AI TALK NIGHT」。今回は「Ledge.ai Webinar」と題し、Zoomでのウェビナー形式でお送りします。テーマは『海外のAI活用事例から日本のAIの未来を占う』です。

医療分野でAI活用を進める「医療AI」への期待が集まっている。医用画像から熟練者でも見落とすような病変をAIが見つけ出したなどの報道に注目が集まりがちだが、実際には医療AIの活用範囲は幅広い。「医療AIとディープラーニングシリーズ Pythonによる医用画像処理入門」を上梓した北海道情報大学の上杉正人氏と原田学園の平原大助氏に、医療AIの活用ポイントについて聞いた。

2018年から胸部デジタルX線（DR）検査機器の開発を手がける中国企業「視見科技（Imsight Technology）」は、新型コロナウイルスの感染爆発を受け、肺のCT画像診断を補助するAIシステ

X線やCT画像を用いて診断を行う、放射線科医が不足している。そのためAI（人工知能）活用の研究開発や実証実験が進んでいる。世界では今、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による肺炎の診断で、補助的にCT等の医療画像が利用されている。

NTTデータは、同社の出資先であるインドのスタートアップDeepTekと共同で、AIを搭載した画像診断支援サービスを新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の診断に役立てる活動を始めた。インドの病院で始めた実証実験で、同サービスの有用性を検証するという。

キヤノンが開発した映像解析技術は、数千人もの群衆人数をわすか数秒で数え切れる。これはディープラーニング（深層学習）を活用したものだ。AI技術によって、防犯や防災、さらにはマーケティングにいたるまで、映像を通して社会課題にキヤノンが取り組む。12月下旬発売予定。

「治療に役立つ病理検査」を追求するN Labでは、バーチャルスライドの作成とクラウド管理、病理画像AIの研究を通して病理医不足解消を目指す。

富士フイルム株式会社は、AI技術を用いて開発した「手術用ガーゼの認識機能」を富士フイルムメディカル株式会社から5月1日に発売する。この機能は、X線画像に映った外科手術に使用する手術用ガーゼを認識してマーキングすることで、術後の患者体内のガーゼ遺残有無の確認をサポートする。重大な事故であるガーゼ残存を防ぐ技術だ。

株式会社モルフォは、Snapdragonに適応する技術として新たに開発した「Sematic Filter（仮称）」を発表した。画像内の各ピクセルをカテゴリごとに分類し、それぞれのカテゴリに合わせてノイズ除去、ダイナミックレンジ補正、エッジ強調、ボケ加工などの画像処理を施す。

オムロンは11月13日記者発表会を開催し、新たなAI技術を2つ発表した。外見検査における欠陥抽出AIと、異なる場所に存在するデータを集約することなく、機械学習モデルの統合によってAIの性能を高める技術だ。 関連記事：「AIは人間と異なる知性と認識すべき」オムロンサイニックエックス設立1年、代表が語る「人と機械

AIの典型的な活用分野の一つに画像認識があります。画像認識ではその名の通り、画像からパターンを認識して「何が映っているか」を特定することができます。ディープラーニングと呼ばれる手法により飛躍的な精度の向上に成功しました。 それでは具体的に、画像認識でできることはなんでしょうか。 この記事では実際の活用事例を交えながら、画像認識の現在と可能性、その導入におけるポイントまで解説していきます。

ウィスコンシン大学の研究チームが、電源や電子回路、センサーなどを必要としない「スマート」なガラスを用いた画像認識技術を考案した。

ビジネスに役立つAIの基礎知識について分かりやすく解説する連載。今回のテーマは「画像認識」について。