画像認識とは?その仕組みと実用例を解説
画像認識の仕組みと原理
画像認識は、コンピューターが画像から意味のある情報を抽出する能力です。これは、マシンビジョン技術の一種で、カメラやセンサーからの画像を使用して、物体を識別、分類、分析します。
画像認識システムは、主に以下のステップで動作します。
* -前処理- 画像のノイズやゆがみを削除し、処理しやすい形式に変換します。
* -特徴抽出- 画像内の重要な特徴(エッジ、コーナー、テクスチャ)を特定します。
* -特徴記述- 抽出した特徴を数式または数値で記述します。
* -分類または検出- 特徴記述を使用して、画像内のオブジェクトを識別または検出します。
これらのステップを実行するために、画像認識システムは次のような手法を使用します。
* -畳み込みニューラルネットワーク (CNN)- 画像内の特徴を検出するために使用されます。
* -特徴記述子 (SIFT、SURF)- 特徴を記述するために使用されます。
* -サポートベクターマシン (SVM)- 画像内のオブジェクトを分類するために使用されます。