NTT開發出了一項通過人工智慧（AI）正確識別出粗糙畫質圖像中被拍攝物的技術。與既往技術相比，具有無需額外補充數據的優點。除圖像之外，該技術還能處理音頻和感測數據，有望擴大AI的應用範圍。
無噪點圖型像（左）與含噪點圖型像的AI識別結果。使用此次研發的技術，即使圖像含有噪點，也能給出接近正確答案的年齡（供圖：NTT）
用於圖形識別的AI需要預先學習大量的圖像數據。在學習過程中，AI會掌握人物和物體圖像所具有的特徵模式。即使面對與學習時不同的圖像數據，AI也能參照所學習的特徵模式來識別拍攝對象。
然而，已學習的特徵模式無法應用於含有噪點的圖像，存在無法正確識別的問題。在昏暗的房間裏拍攝的圖像，或者有強烈陽光照射的圖像，都很容易產生噪點。以往針對這些問題的解決方案是需要補充額外的數據。
NTT研究團隊應用了一種在其他機器學習模型中使用過的方法，將已學習的特徵模式根據使用環境的數據進行了調整。
結果顯示，與需要額外學習數據的既往方法相比，該技術的識別精度僅下降了約一成。將該方法應用在從人像照片中推測年齡的AI時，26歲的人被推測為22.7歲。如果不使用這種方法，會得出1.7歲的結果，與實際年齡完全不符。預計該技術可應用於戶外攝像機所拍攝數據的分析，以及工廠的感測數據解析等領域。
原文：《日本經濟新聞》、2025年4月22日
翻譯：JST客觀日本編輯部
