こんにちは、営業部の鈴木です。
2023年より新たにフォージビジョンで事業展開を開始した「画像認識事業」について、本ブログでも少しずつ紹介しております。
今回は、弊社独自の画像認識アルゴリズム「ABHB」がどんなものなのか、特徴や強みなどを紹介していきたいと思います。
前回の「画像認識 編」に続いて
フォージビジョン画像解析技術最高責任者の安藤さんに、インタビューしてみました！
画像解析最高責任者 安藤 尚隆 経歴
ソニー株式会社にて初代ハイビジョンの研究開発に携わり、撮像から画面表示までの各種映像技術と人間の視覚の仕組みについての知識を得る。
株式会社ゼータ・ブリッジを設立し、様々な認識技術を活用した多数のビジネスを展開する中で独自の画像解析アルゴリズム ABHB(Algorithm Based on Human Brain)を開発。
現在はフォージビジョンにて、画像解析最高技術責任者として活動中。
🎤「ABHB」の名前の由来を教えてください。
「Algorithm Based on Human Brain」 の頭文字をとり「ABHB」と名付けました。
人が目で見て脳が認識する仕組みを模したアルゴリズムという意味です。
🎤人が目でみて脳が認識する仕組み…？もう少し詳しく教えてください。
人は、どのように見えると「傷」で、どのように見えると「欠け」であるかを長年の経験から既に脳が学習しています。
そして、学習済みの脳が目からの映像情報を無意識に判断しています。
「無意識」を「意識化」してその判断プロセスをプログラミング、アルゴリズム化した技術であるABHBを用いれば、人と同じように傷や欠けを判断することができると思い、研究を重ねてきました。
ひとつの例として、人は明暗の境界部分（光と影）に敏感なので、画像解析でも同様にそのあたりを結果の重みづけとして重視しています。
逆に、色認識は比較的鈍感なので詳細な色解析を実施することで人の目よりも正確な解析も可能です
🎤「ABHB」は「AI」ではないとお聞きしましたが、コンピュータ学習が主流になりつつある中でなぜそれらを使わないのでしょうか？
既に様々な特徴を持ったAIを活用したベンダーさんがいる中、AIでうまくいくものと認識が難しいものがあると相談をいただいておりました。
それらを課題としているみなさんが、目で見るとわかるんですけど・・・とおっしゃるんです。
先にもお伝えしたように、人間の脳は長年学習しているので、ものを見たときに何であるかを理解することができます。
『無意識』に判断していることを『意識化』できれば、PCに学習させる必要がない、人間ができることはまだまだある！というコンセプトの元、弊社ではルールベースで取り組んでおります。
🎤「ABHB」独自のアルゴリズムは、どのぐらいの数があるのでしょうか？
コアなアルゴリズムは、20～30種類程度です。
例えば、キズ検出アルゴリズム、形状解析アルゴリズム、色解析アルゴリズム、質感解析アルゴリズム・・・といったものがあります。
それらをお客様の課題に合わせて組み合わせて解析ソフトを構築しています。
🎤ひとつのソフトウェアに何種類ぐらいのアルゴリズムを搭載できるのでしょうか？
理論上は無制限ですが、たくさん搭載すればその分処理速度がかかることになります。
おわりに
安藤さん、ご回答ありがとうございました！
今回は弊社独自の画像認識アルゴリズム「ABHB」がどんなものなのか、特徴や強みについてインタビューしてみました。
人は明暗に敏感で、色には鈍感。。！人として生きていてもまだ知らないことばかりなんだと思いました。 そういった人間の脳の特徴（感覚）を模した技術ということですね。
次回は「独自開発の画像認識アルゴリズム＜ABHB＞ 後編」として、ABHBの活用や今まで取り組んだもので難しかったものなどについて詳しくお聞きしたいと思います。
