NEC、生鮮品からパッケージ品まで、あらゆる小売商品を画像認識する多種物体認識技術を開発
NECは、スーパーやコンビニなどの小売店で、決済時に必要な商品読み取りを大幅に効率化する技術として、生鮮品や日配品から、パッケージ品まで、あらゆる小売商品を画像認識する多種物体認識技術を開発しました。本技術は小売店での決済無人化に貢献する技術です。 本技術は、特性の異なるディープラーニング技術と特徴点マッチング技術を融合させることで、生鮮品のように個体ごとに外観の違いが大きい自然物から、パッケージ品のように酷似したデザインが大量にある工業製品まで、多種多様な小売商品を高精度に認識します。さらに、これら多数の商品を雑然と置いても、一括して個々の商品を頑健に認識します。 近年、画像認識技術を用いてカメラから小売商品そのものを認識することで、小売店の決済を省力化・無人化する取り組みが進められています。しかし従来の画像認識技術では、生鮮品などの自然物と、パッケージ品などの工業製品では、特性が異なる
亀のフィギュアに「これは銃です」 AIに誤認識させる手法をMIT学生が開発
AIによる画像認識は、今や人間と同等かそれ以上の精度まで進化している。そんなAIが、どう見ても亀のフィギュアにしか見えないものを「銃だ」と間違って認識してしまったら――。 米マサチューセッツ工科大学の学生研究チームがこのほど、ニューラルネットワークによる画像認識を“だます”3Dオブジェクトを作製する手法を開発したと発表した。この手法では、物体を見る方向を変えたり、拡大・縮小したり、カメラのノイズが乗っていたりしても安定して別の物体に誤認識させられるという。 2次元の画像を加工してAIをだます技術は以前からあったが、その画像をプリントして現実の光やノイズなどの要素が加わったり、回転したりすると正しい認識に戻ることから、現実世界で画像認識システムを使う際のリスクにはならないと考えられていた。
AIを使って顔画像から「常連さん」を判定しよう！ | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは。データ分析チーム・入社1年目のルーキー、小池です。 データ分析チームでは、画像処理・自然言語処理など様々な分野に取り組んでおり、機械学習や多変量解析を用いたデータの分析を行っています。 そんな中で私は機械学習・Deep Learningによる画像処理系の分析を行っています。 本記事では、私達の取り組みの一部をご紹介すると同時に、画像分析の面白さを体感していただければと思います。 今回のテーマ今回のテーマは、AI(機械学習・Deep Learning等)を用いて、 大量にある顔画像の中から同一人物をクラスタリングし、頻出する顔画像の抽出 を行いたいと思います。 簡単に言うと、 たくさんある画像から同じ人を見つけること を機械(AI)にやらせるということです。 目的「たくさんある画像から同じ人を見るけること」ができれば、以下1～3の流れで、店舗に来るお客さんが常連さんか否か
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