画像認識技術を持つファンは、人工知能の重要な分野です。これは、異なるモードのオブジェクト画像認識技術、および物体認識対象を指します。この記事では、周りの尊重すべき画像認識や識別プロセスの技術的な原理から映像識別技術の全体的な認識を示しています。
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序文
画像認識は、三つの段階を経ています。
- 文字認識
- デジタル画像処理と認識
- 物体認識
名前が示すように、画像認識、画像処理、解析のさまざまなを実行することで、最終的に私たちが勉強する必要がある対象を決定します。今日の画像認識だけではなく、人間の目を参照するだけでなく、識別するためのコンピュータ技術の使用を意味します。
1.画像認識技術の原則
原則的には、人間とコンピュータの画像認識技術は、画像自体の認識のペアの間には本質的な違いはありません。当社独自の画像認識自体は、各カテゴリの画像特徴によって分類し、識別された画像の特性に依存します。私たちは絵を見たとき、私たちの脳はすぐにそれがあると感じます。あなたはこのまたは類似した写真を見たことがありますか？
このプロセスでは、我々はメモリに脳（写真モデルライブラリ）分類カテゴリメモリに基づいて特定した同一または類似の特徴を有するメモリと画像がある場合は、確認してから、我々は画像を参照してくださいかどうかを確認。
画像認識技術に基づいて、画像の主な特徴。各画像は、Aは、尖った点を有する文字として独自の特性を有し、Pは、Yは、急性角を有する円形の、中心を有します。画像認識の眼球運動の研究は、それが常に輪郭又は最大の輪郭の方向である画像の曲率の急激な変化、情報の最大量画像の主な特徴に焦点を当てた注視示します。常に順番に別の機能への一つの特徴から目の走査線。したがって、画像認識処理において、知覚機構は、冗長な入力情報を除外し、鍵情報を抽出しなければなりません。同時に、脳への情報の統合のための責任のメカニズムがなければなりません、
パターン認識は、情報科学や人工知能の重要な部分です。パターン認識及び情報処理ものを得るために物事や現象を表す異なる形式の分析を意味し、現象が、識別及び分類プロセスを記載しています。
画像認識技術に基づいて、画像の主な特徴。各画像は、独自の特性を持っています。画像認識の眼球運動の研究は、それは常に最大の方向の輪郭線や輪郭である画像の曲率の急激な変化の画像、の主な機能に焦点を当てた視線を示しています。これらの場所最も有益。常に順番に別の機能への一つの特徴から目の走査線。たとえば、あなたは常にその部分に固定され、いくつかのを見て、美しさを参照してください -
したがって、画像認識処理において、知覚機構は、冗長な入力情報を除外し、鍵情報を抽出しなければなりません。脳への情報の統合のための責任のメカニズムが存在しなければならないと同時に、機構は、完全な画像認識に段階的に得られた情報を整理することができます。
画像認識処理
コンピュータ画像認識技術と人間の画像認識同じ原理ので、彼らはまた、非常に類似したプロセスです。画像認識技術のプロセスは、以下のステップに分かれています。
- 情報へのアクセス
- 前処理
- 特徴抽出・選択
- 分類器の設計
- 分類決定
情報取得手段は、電気的情報に光又は音情報に変換するセンサです。つまり、オブジェクトを学習の基本的な情報を取得し、何らかの方法で機械が認識できる情報に変換します。
画像の重要な特徴を高めるためにサンプル調製は、典型的には治療を含む、特定の作業のための基礎を構成します
- カラー画像処理 - 色処理
- 画像強調 - 画質が改善される、隠された詳細を抽出します
- イメージの回復 - 画像上のクリアぼかしやその他のゴミ
- 図示および説明 - プロセスデータ視覚化
- 画像収集 - 画像をキャプチャし、変換され、
- 画像の圧縮と解凍 - 必要に応じて、画像サイズと解像度を変更
- フォーム処理 - オブジェクト画像のような構造
- 画像認識 - 特定の特徴、そのオブジェクトの識別画像
また、AIの画像処理方法を用いて
現在、2種類のみ：アナログとデジタル。処理された画像のハードコピー（例えば、プリントアウト）のシミュレーション方法。デジタル画像を処理するコンピュータアルゴリズムを使用してタスクデジタルデバイス。
画像復元は重要な段階の画像処理と考えられています。ここではいくつかのテクニックがあります：
- ピクセル化 - 印刷された画像をデジタル画像に変換されます。
- 線形フィルタリング - 入力信号を処理し、線形制約の出力信号被写体を生成
- エッジ検出 - 意味のある画像オブジェクトのエッジを探します
- 異方性拡散 - クリティカル画像部を除去することなく、画像ノイズを低減
- 主成分分析 - 画像特徴抽出
パターン認識の特徴抽出と選択に必要な特徴抽出・選択手段。単純な理解は、私たちの研究のイメージが多様です。あなたがそれらを区別するために、いくつかの方法を使用している場合、彼らは自分の特性によって識別されなければなりません。これらの特徴抽出処理は、特徴抽出です。
特徴抽出機能で得られたこの識別には適用されないかもしれません。この時点で、我々は便利な機能、その機能の選択を抽出する必要があります。このステップは、画像認識の焦点は約ように特徴抽出及び選択は、画像認識の過程における重要な技術の一つです。
クラシファイア
- 分類器のトレーニングデータを、将来的にテストデータを比較するためにそれをすべてを格納します。これは、ストレージスペースの非効率的であり、データのサイズは、GBに容易に設定しました
- テスト画像のためのリソースの消費量が高いコンピューティング、すべてのトレーニングニーズを分類し、画像、アルゴリズムを比較します。
ような線形分類、定義することであるスコア関数、クラスレベルに属する尤度低いスコア代表画像の各分類カテゴリスコアにマッピングされた画像の画素値の関数です。ノートには、いくつかのポイントがあります。
- 単一の行列乗算各クラス分類がWであることを特徴とする請求W * Xiは効率的に、10の異なる平行分類（各分類器の分類）を評価するためには、行ベクトルです。
- 入力データ（Xiの、Yiが）不変であるが、W及びbは、制御変更され、私たちの目標は、算出した分類が実際の状況とトレーニングセットクラスラベル画像データの試合をスコアだから、これらのパラメータを設定することです。
- この方法の利点は、訓練データが学習パラメータを残して、トレーニングが完了するとW及びbは、トレーニングデータを破棄することができるパラメータを学習するために使用されています。テスト画像入力機能を容易にすることができ、計算された分類のスコアに基づいて分類されているためです。
- 最後に、行列乗算と行列の加算を行うための唯一の必要性は、テスト画像における比k-NNおよびすべてのトレーニングデータをはるかに速い方法を比較して、テスト用のデータ分類できることに注意してください。
アプリケーションの画像認識技術
これは、生体画像認識、および物体認識、およびビデオシーン認識を有しています。指紋、手のひら、目（網膜及び虹彩）、顔などを含むバイオメトリクス。オブジェクトやシーン認識はそれほどの署名、音声、歩行歩行、キーボードストロークとが含まれます。
画像認識は、画像マッチング、画像分類、画像検索、顔検出、歩行者検出技術を含む、一般的な問題です。インターネット検索エンジン、自動操縦、医療解析、顔認識、リモートセンシング解析の分野は広い応用価値を持っています。
