12月18日。2017年最後の講義は、画像とそれに関する技術や問題についてでした。

 画像検索の方法は様々ありますが、近年はGoogleやYahoo!だけでなく、Twitter・Instagram等も、画像の検索エンジンとして利用され始めています。Instagramでの画像検索の利点は、#(ハッシュタグ)での分類や、広告表示が無く見やすい事、商品の写真などは素人が撮ることでよりリアルな状態の製品を見ることが出来る事です。食べログ等も、一般の人達が撮影しているものがほとんどなので、お店の料理をリアルに見る事が出来ます。

 Googleでのキーワード検索では、画像以外にもニュースや動画などのタブが表示されますが、「検索後、画像タブにアクセスされる事が多いキーワード」は、画像タブが直近に表示されるようになっています。


 画像での検索技術も、日々進化しています。
 
 バーコードや書籍の表紙で商品を検索出来るもの、スマホのカメラをかざすだけで物や色を認識するアプリなどもあります。

 AIによる画像認識技術も様々なものが生まれています。 
 写真のキーワード検索や画像のタグの自動生成、動画のワンカットに表示されているものを認識しタグ付け、画像の説明文の自動生成技術などが開発されています。
 また、人物の顔からその人のSNSにアクセスしたり、人物のタグ付けをしたり、iPhoneXではFaceIDなど、顔認識の技術も様々な場所で利用されています。


 これら様々な場所で用いられている画像は著作権があるものも多く、利用の仕方を誤れば著作権侵害になってしまうこともあります。 
 そうならない為にも、コピーやSNSなどへのアップロードをする際には、著作権や肖像権を意識し、注意を払って利用する必要があります。



今回の講義資料SlideShare
 情報リテラシー論 12)画像認識の技術と流出問題
 
著者/講師:横田秀珠 HP