科目A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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正解
- イ
解説
正解はイです。画像認識の分野での機械学習は、大量の学習用画像を与えることでシステムが特徴を自動抽出し、完全一致でなくても同一カテゴリと判断できるようになる手法です。アの虹彩認証やウの指紋認証は、事前に定義されたアルゴリズムによる照合が主で、通常機械学習は用いません。エはチャットボットに関する説明で、自然言語処理の機械学習ではありますが、画像認識の事例ではありません。
| ア. | 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。 |
| 虹彩認証は、登録済みの虹彩パターンと入力パターンを、例えばドーグマンアルゴリズムなどのあらかじめ決められた方法で照合します。アルゴリズムだけで高精度が得られるため、一般に機械学習は使いません。 | |
| イ. | 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。 |
| 大量の果物画像を学習させて、コンピュータが特徴を自動で学び、同種の果物を識別できるようにするという画像認識の機械学習の事例として適切です。応用として、動物画像での判別や、パン画像を学習してパン屋で自動レジを実現する例もあります。 | |
| ウ. | 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。 |
| 指紋認証は、登録指紋と入力指紋をパターンマッチングやマニューシャ（特徴点）方式で照合します。所定のアルゴリズムで十分な精度が出るため、通常機械学習は採用しません。 | |
| エ. | 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。 |
| ヘルプデスクの会話応答はチャットボットの説明で、自然言語処理の機械学習が使われますが、これは画像認識の事例ではありません。 |