こんにちは！Pythonエンジニア兼CEOの中村です。

今回は、画像検索の技術を応用して、商品画像のラベルを検出するプロトタイプをご紹介します！

私たちは、画像処理や機械学習を強みとした受託開発を行っています。
カメラで撮影された映像から特定の物体を自動検出したいというお客様のニーズに答えるため、アルゴリズムの研究を日々行っております。

今回は技術基盤を知っていただければと思い、簡単なプロトタイプをご紹介させていただきます。

物体認識（Object Recognition）とは？

画像や映像に含まれた物体を検出する技術です。物体の種類を自動識別することができるようになります。大きく分けて、一般物体認識と特定物体認識の２つがあります。

一般物体認識とは

例えば、さまざまな形状の缶コーヒーを、まとめて「缶コーヒー」というカテゴリで識別するのが一般物体認識です。

カテゴリ毎に画像特徴の傾向を機械学習で学習し、カテゴリを分類させる方法がよく用いられます。

誤検出や未検出を防ぐために、過学習を防ぎながら適度に汎化させるテクニックが重要になります。

学習データの選び方や、学習モデルのパラメータ調整、特徴量の選定などが腕の見せ所です。

以前はSVM（Support Vector Machine）がよく使われましたが、最近ではDeep Learningを使う方法が流行っています。

特定物体認識とは

特定の商品の画像から、ずばり商品名を言い当てるのが特定物体認識です。カメラをセンサーとして使うようなイメージです。予め登録した物体を検出します。工場での品質検査や、自動運転における交通標識検出など、高い精度が求められるニーズが多いです。対象物体のrotation（回転）やscale（拡大・縮小）、照明条件に対するrobustness（堅牢性）を高めることが重要です。

商品ラベルを検出する特定物体認識デモ

今回は特定物体認識を活用した商品ラベルの自動検出デモをご紹介します。商品のパッケージ画像をカメラにかざすだけで、商品を特定することができます。
回転やスケールが発生しても、ちゃんと検出できています。

このデモでは左側に商品情報を表示させています。デジタルサイネージなどの販促に応用できると考えています。

このデモでは局所特徴量（SIFT,SURFなどなど）を毎フレーム抽出しています。

古いMac Bookでリアルタイム処理させているので、FPSは低めですが、もっと高速化することは可能です。
例えば、トラッキング技術などを組み合わせると、もっと高速化できます。
また、GPGPU（CUDA）などで実装を並列化すると、更に高速化できます。

とがった技術を大切にします

お客様の課題を「とがった技術」で解決したい。そんな想いで日々技術を磨いています。

私たちは技術の専門性について、頭２つくらい飛び出したギーク集団であることを目指しています。

どうせやるなら一流で。

今度、一般物体認識の勉強会も開きたいと思いますので、ぜひ興味ある方はフォローしていただけると嬉しいです。

おねがい m(_ _)m

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