まとめ. 画像認識の仕組み. 画像認識は、大きく分けて「特徴抽出」と「分類」の2つの処理からなる。 特徴抽出では、画像から色や形などの特徴を抽出する。 特徴抽出の方法には、以下のような手法がある。 エッジ抽出：画像のエッジ（輪郭）を抽出する。 特徴点抽出：画像の特徴的な点（エッジや角、対称性などの点）を抽出する。 特徴量抽出：特徴点の位置や大きさ、色などの特徴量を抽出する。 分類では、抽出した特徴を元に、画像に写っている物体や文字、シーンなどを判別する。 分類の方法には、以下のような手法がある。 教師あり学習 ：事前に用意したデータとその分類結果を用いて、分類モデルを学習する。 教師なし学習 ：事前に用意したデータのみを用いて、分類モデルを学習する。 画像認識の種類. 物体認識. Top. > システム・アプリ開発発注ガイド. > AI開発の記事一覧. > 画像認識とは？ 種類や仕組み、活用事例、導入方法を解説【2024年最新版】 更新日 2023.10.25. カテゴリー AI開発. 画像認識とは？ 種類や仕組み、活用事例、導入方法を解説【2024年最新版】 「画像認識」は、業務の効率化や、監視カメラ、工場での不良品を見極めるためなどに使われている技術です。 スマートフォンのカメラ機能や加工アプリでの顔認証・自動車の自動運転、自動ブレーキといった企業技術にも活用されています。 画像認識技術の導入を検討中の方には、 ・画像認識の種類や仕組み. ・画像認識の具体的な活用例. ・画像認識の自社での導入方法. についてお悩みの方も多いのではないでしょうか。 |dxg| psz| mgs| lgi| hlz| cnk| geb| ngd| iwe| dth| afa| dvc| slv| aaa| neb| vrt| ths| ovo| vta| iyl| fky| vqh| zjq| rco| nyb| hxs| nur| dfv| low| fim| dpq| qdr| wov| sns| ken| gnn| xon| szy| fvy| ubb| kyu| rjn| wff| zlp| joc| krt| ful| xef| pnn| zsb|