【用語解説】パターン認識とは？学べる大学の学部・学科も紹介

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パターン認識とは？

パターン認識とは？

パターン認識とは、文字や画像、音声など膨大なデータを読み込ませ、その中から一定の特徴や規則性を識別してパターンとして出力する処理方法のこと。人間や一部の動物が日常生活で無意識に行っている知的行動をコンピュータにも行わせる自然情報処理のひとつである。

機械学習の一部もしくは同じ分野としてカテゴライズされることもあるが、機械学習が計算機科学の分野から生まれた技術であるのに対して、パターン認識は工学分野から生まれた技術となる。「記号」や「数字」などを識別する機械学習に、「人物の顔」や「建築物」などを識別するパターン認識が組み合わさることで、機械学習のできることが大幅に広がったといえるだろう。

パターン認識で何ができる？

パターン認識の種類として一般的には、「文字認識」「音声認識」「画像認識」「顔認識」などが挙げられる。

「文字認識」は、通常の画像データからの文字認識のほか、手書き文字や掠れた文字を識別して正しくデジタル上に表示することなどができる。実用例としては、カメラに写した文字を外国語に自動翻訳する技術などがある。

「音声認識」では、人間が発した音声を認識して、指示に対応した機能を実行したりする。実用例としては、スマートフォンの音声アシスタントや音声文字起こしサービスなどがある。

「画像認識」は、画像のノイズや歪みの除去、明るさや色合いの調整、対象の輪郭強調、ピクセル単位での抽出、対象物をデータベースから検索する特定物体認識などを用いて画像を識別する。実用例としては、自動運転システムの物体検知などがある。

「顔認識」では、画像から人物の顔を特定したり、誰が写っているのかを識別したりすることができる。実用例としては、オフィスの入退場管理システムや防犯カメラの顔認証システムなどがある。「顔認識」は、「画像認識」の一分野と考えていいだろう。

パターン認識を学ぶ

パターン認識はどの学部・学科で学べるの？

主にコンピュータサイエンスや情報工学の学部・学科で、プログラミング言語やデータ分析、AI（人工知能）活用などのテーマで学ぶことが多い。特にAIの機械学習やディープラーニング（深層学習）に興味がある人なら、一度は経験することになる研究分野だろう。最近は「AI」や「データサイエンス」を冠した学部・学科もあるので、ここでも関係する授業や研究室を探せる可能性が高い。