画像解析と画像認識の違いとは？それぞれの技術の活用方法

画像解析と画像認識は、どちらも画像処理で使われる技術ですが、目的や手法が異なります。似た言葉なので、同じ意味だと思われることもありますが、それぞれに違いがあります。この記事では、それぞれの技術の特徴や活用方法について詳しく解説いたします。

画像解析と画像認識の違いとは

画像解析と画像認識はともに画像処理技術の一種ですが、その目的と手法には違いがあります。

つまり、「画像解析」は画像から内面的・文脈的な詳細を読み取る場合、「画像認識」は画像に写っているものが何であるか、どのような特徴があるかといった表面的な情報の識別において使われる傾向にあります。

両者は相互に関連しつつも、異なるアプローチで画像処理を行っているのです。

画像解析とは

画像解析とは、画像データから特徴量を抽出し、それを基に分類や測定などを行う技術です。本項目では、画像解析の種類や流れについてご紹介します。

画像解析の種類

画像解析には主に「画像分類」「画像検出」「セグメンテーション」の3種類に分けられます。それぞれの役割は以下の通りです。

• 画像分類

画像全体がどのカテゴリーに属するかを判定します。

例：写真は犬、猫、鳥のいずれかに分類される。

• 画像検出

画像内の特定の物体の位置を特定し、分類します。

例：自動運転車が、画像内の歩行者、車、信号機などを検出する。

• セグメンテーション

画像内の物体の輪郭を抽出し、ピクセル単位で分類します。

例：医療画像から臓器や骨などの領域を自動で切り分ける。

このように、画像解析の種類によって分析の粒度や対象物が異なります。目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。

画像解析の流れ

画像解析は一般的に以下の流れで行われます。

1. 前処理：ノイズ除去や画像の正規化など
2. 特徴抽出：画像から特徴量を抽出
3. 認識・判定：抽出した特徴量を基に分類や測定を実施
4. 後処理：分析結果の可視化や出力

このように、画像解析では取得した画像データから特徴量を抽出し、それを基にさまざまな解析・判定を行います。近年ではAIや機械学習の発展により、より高度で精緻な画像解析が可能になってきています。

画像解析については以下の記事でも詳しく解説しています。ぜひご覧ください。

『初心者でもわかる！画像解析の基本的なやり方と注意点』

画像認識とは

画像認識は、画像に写っている物体や人物を特定し分類する技術です。

本項目では、画像認識の種類や流れについて見ていきましょう。

画像認識の種類

画像認識には、次のような主な種類があります。

• 物体認識

画像内の物体を特定のカテゴリに分類する技術です。

例：画像に写っているのが犬なのか猫なのかを判別。

• 物体検出

画像内の物体の位置を特定し、その物体が何であるかを識別する技術です。

例：自動運転の際に前方に障害物がないか検出。

• 顔認識

画像から顔を検出し、誰の顔であるかを特定する技術です。

例：監視カメラでの不審者検知。

• 文字認識

画像内の文字を検出し、テキストデータに変換する技術です。

例：名刺の文字をデジタルデータ化。

• 画像キャプション生成

画像の内容を自然言語で説明する技術です。

例：画像検索の精度向上

このように、画像認識にはさまざまな種類があり、用途に応じて使い分けられています。

画像認識の流れ

画像認識は一般的に以下のような流れで処理が行われます。

1. 画像の前処理：ノイズ除去、コントラスト調整、画像の正規化
2. 特徴抽出：エッジ検出、コーナー検出、テクスチャ解析
3. 識別器の学習：教師あり学習、教師なし学習
4. 識別・分類：クラス分類、物体検出、セグメンテーション

このように、画像認識では前処理から識別・分類までの一連の流れを経て、画像内の対象物を正確に認識することができます。

画像解析・画像認識の活用例

画像解析や画像認識は。さまざまな分野で活用されています。例えば以下のような活用事例があります。

• 製造業

製品の外観検査、寸法計測、欠陥検出など

• 医療分野

CTやMRI画像からの病変検出、細胞の形状解析など

• 農業分野

作物の生育状況モニタリング、病害虫の早期発見など

• インフラ点検

橋梁やトンネルのひび割れ検出、設備の劣化診断など

このように、画像解析技術は品質管理の自動化や異常の早期発見に役立ち、業務の効率化や品質向上、コスト削減などに貢献しています。今後もAIの進歩に伴い、より高度で多様な活用が期待されています。

AIや機械学習による画像解析の進化

近年、人工知能（AI）技術の発展により、画像解析の精度と効率が飛躍的に向上しています。特に、ディープラーニングを用いた画像解析手法が注目を集めています。ディープラーニングでは、大量の画像データを学習することで、高度な特徴抽出と認識が可能になりました。

AIによる画像解析の進化で、以下のような手法が可能となりました。

• 大量の画像データから自動的に特徴を学習
• 複雑なパターンや微細な違いも高精度で認識
• 学習済みモデルを用いることで、迅速な解析が可能
• 新しい画像に対しても柔軟に対応可能

このようなAIや機械学習による画像解析の進化により、さまざまな分野での活用が進んでいます。

画像解析導入の際のポイント

画像解析を導入する際には、以下のポイントを押さえましょう。

• 目的と要件の明確化
• カメラの選定と設置場所の最適化
• プライバシーへの配慮とセキュリティ対策
• 運用体制の整備と改善サイクルの確立

それぞれのポイントを詳しくご紹介します。

目的と要件の明確化

画像解析を導入する際は、まず目的と要件を明確にすることが重要です。

目的が明確であれば、求められる解析精度やスピードが自ずと決まります。また、既存の業務フローやITシステムとの連携要件、セキュリティやプライバシー保護の要件なども合わせて整理しましょう。

要件定義が曖昧だと、適切な画像解析システムの選定や設計ができず、導入後に期待した効果が得られない可能性があります。目的と要件をしっかりと見定めることが、画像解析を成功に導く第一歩と言えるでしょう。

カメラの選定と設置場所の最適化

画像解析を行う上では、用途に適したカメラを選定し、最適な場所に設置することが重要です。カメラ選定の際は以下の点に留意しましょう。

• 解像度：画像解析に必要な解像度を満たしているか
• フレームレート：動きのある対象を認識する場合、十分な速さで撮影できるか
• 感度：暗い場所でも認識できる感度を有しているか
• レンズ：撮影範囲に合ったレンズ（画角）を選択する

また、カメラの設置場所の検討も重要です。逆光や影の影響を受けにくく、死角がなく対象物がしっかり撮影できる位置や、機械の振動などの影響を受けない場所に設置しましょう。清掃やメンテナンスがしやすい場所であることも大切です。

カメラの仕様と設置場所を最適化することで、精度の高い画像解析を実現できます。導入の際は、画像解析の専門家に相談することをおすすめします。

プライバシーへの配慮とセキュリティ対策

画像解析を導入する際は、プライバシーへの配慮とセキュリティ対策が重要です。取得する情報の内容や利用方法によって必要な対応は異なりますが、以下のポイントを参考にしてください。

• 個人情報保護法等の関連法規の遵守
• 利用目的を特定し、必要最小限の情報のみ取得
• 本人への説明と同意取得
• 適切なアクセス制御と暗号化などのセキュリティ対策
• 情報の保管・利用・廃棄のルール整備と運用
• 第三者提供や海外移転を行う場合の注意点確認

画像解析におけるプライバシー・セキュリティ対策は、技術面だけでなく運用面の取り組みも重要です。専門家の知見も踏まえて適切な対応を検討しましょう。

運用体制の整備と改善サイクルの確立

画像解析システムを効果的に活用し続けるためには、適切な運用体制の整備と継続的な改善が欠かせません。導入にあたっては以下の点に留意しましょう。

• 画像解析の目的に適した運用ルールを策定する
• 画像データの管理方法を明確にする
• システムの管理・保守体制を整える
• 定期的にシステムの性能を評価し、改善につなげる

また、画像解析の運用にはさまざまな部門の協力が必要です。現場でのカメラ設置・日常点検や、情報システム部門でのシステム管理・保守、経営層の目的設定や予算確保など、どの部門も欠かせません。部門間の連携を図り、PDCAサイクルを回すことで、画像解析の運用品質を高め、より大きな成果につなげることができるでしょう。

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同社の強みは以下の通りです。

• 幅広い業界の課題解決に向けた画像解析ソリューションの提供
• 豊富な開発実績と高度な技術力による柔軟なカスタマイズ
• 導入前のPoC（概念実証）から本番運用までの一貫したサポート体制

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まとめ

本記事では、画像解析と画像認識の違いについてご紹介しました。デジタル画像から情報を抽出するという点では共通していますが、抽出する情報の種類や手法に違いがあることがわかりました。

AIの進歩によって、これらの技術は製造業や医療、自動運転やセキュリティなど、さまざまな分野で活用の幅を広げています。導入に際しては、目的と要件を明確にし、適切な機器選定やプライバシー・セキュリティ対策、運用体制の整備などがポイントになります。

画像解析や画像認識の導入をお考えの際は、ぜひシルク・ラボラトリにご相談ください。貴社に最適なソリューションをご提案いたします。