令和3年春期試験 問20

画像認識システムにおける機械学習の事例として,適切なものはどれか。

  • オフィスのドアの解錠に虹彩の画像による認証の仕組みを導入することによって,セキュリティが強化できるようになった。
  • 果物の写真をコンピュータに大量に入力することで,コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出することができるようになった。
  • スマートフォンが他人に利用されるのを防止するために,指紋の画像認識でロック解除できるようになった。
  • ヘルプデスクの画面に,システムの使い方についての問合せを文字で入力すると,会話形式で応答を得ることができるようになった。
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分野:ストラテジ系
中分類:ビジネスインダストリ
小分類:ビジネスシステム
  • 虹彩認証では、事前に登録した本人の虹彩パターンと入力された虹彩のパターンを、あらかじめ定義されたアルゴリズム(ドーグマンアルゴリズムなど)によって照合します。アルゴリズムによる判定でも十分な精度が出るため、通常、機械学習は利用されていません。
    ※虹彩とは眼球の黒目部分、瞳孔の外側にある円状の部分のことで、その部分のしわのパターンが個人ごとに異なっているのを生体認証に利用します。
  • 正しい。画像認識の機械学習が利用されている事例です。大量の学習画像をシステムに与えることで、システムが特徴点を自律的に学習し、完全に同じものでなくても同じものであると認識できるようになります。
    他にも、動物の画像を大量に学習させることで、その動物であるかないかを判別できるようになったり、商品のパンの画像を学習させることで、パン屋さんで自動レジが可能になったりするなどの活用例があります。
  • 指紋認証では、事前に登録した本人の指紋画像と入力された指紋画像を、パターンマッチングやマニューシャ(特徴点)方式によって照合します。アルゴリズムによる判定でも十分な精度が出るため、通常、機械学習は利用されていません。
  • チャットボットに関する記述です。チャットボットには、自然言語処理の機械学習が使用されています。

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