#13 - 画像認識の技術と流出問題 - 12/20

Twitterやインスタグラムの登場で、SNS上に写真が飛び交うことが多くなった。
その中でも若い女性や学生などに多いのが「自撮り写真」の投稿である。
昔から「ネット上に素顔をのせるな」と耳にたこができるくらい言われてきたが、個人の顔が識別符号としてネットの海を走る世界はどんどん近づいてきた。
画像認識技術はここ数年で目覚ましい成長を遂げている。
まずはその例を紹介していこう。

バーコード・QRコードによる検索

バーコード自体はかなり前からお店のレジで使われてきたし、QRコードも真新しいとは言い難い。
だがよく考えてほしいのは、その時点でカメラはあんな複雑で何がどう違うかよくわからないような図形もちゃんと見分けることができていた、ということだ。
最近のショッピングアプリではバーコードを撮ると商品を判別してくれるものもある。
お店で手に取って、決めきれなかったら後から家で購入を決められたりもする。
また、Amazonフォト検索では書籍の表紙の写真から目当てのものをすぐに探すことができる。

画像そのもので検索

Google画像検索には、画像をアップロードしてそこに写っているものと同じものを探しだす機能がある。
2017-01-31 (3)
このカメラのマークをクリックして画像をアップロードするだけでよい。とても簡単だ。
またGoogleは写真に自動で説明文を作ってくれるという機能も開発している。

画像認識サービス GAZIRU(ガジル)
NECが開始したサービスで、スマホなどのカメラを通して被写体の情報を読み込むというものだ。
がじる
公式HP http://jpn.nec.com/solution/cloud/gazou/
名前を知らなくてもカメラをかざすだけで名前や簡単な情報が手に入るということになる。
今後の技術の発達によってはより精密により詳細なデータが手に入るようになるだろう。

動画に出てくるものを人工知能が自動でタグ付け Clarifai

これは動画の話だ。このClarifaiを利用すると動画の中身を人工知能が理解して、登場するものをキーワードとしてタグ付けし、再生時間中のどのあたりにどのくらい出てくるかを折れ線グラフで表示する。

こうしたサイトやサービスのほかにも、カメラをかざすと物を認識して検索するアプリはたくさんある。
花なら「Blippar」、その他の植物も調べたいなら「PlanetNet」、日本酒なら「Sakenomy」…これもほんの一例だ。
デ大の生徒ならカメラをかざすと色を教えてくれたりする「Aipory Vision」も外せない。



それからSNSにおける「タグ付け」も、これと合わせると大事故を生みかねない

タグ:「#〇〇」のように「#」のあとに言葉をつなげることが多い。
   TwitterやインスタグラムなどのSNSで頻繁に利用され、タグをタップすると同じタグをつけた投稿を見ることができるというもの。
   また、写真に写っているユーザーのタグ付けもできる。

Facebookは自動で写っている人を識別する機能を開発中で、実装されれば投稿するだけでどこで誰が写ったか、ということがすぐにわかるようになるのだ。


大事故というのは、例えばAさんがBさんと写真を撮り、その写真にBさんをタグ付け、ということを何度も繰り返していた場合、もしBさんに一目ぼれした人がいてこっそり写真を撮ったときに画像認識でそれがBさんという人だとわかってしまう、ということだ。
できることが増えるということは、イコール犯罪のケースが増えるということにもなる。
勿論悪ばかりではないが、残念ながら善人ばかりではないので、やっぱり自衛は大切なのである。
何度でもいうが自衛は大切だ。何故なら何も対策していなかった場合それは「自業自得」に変わるから






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ネットビジネス・アナリスト 横田秀珠