著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
美術品の評価は文化的価値の重要な部分であり、そのプロセスは文化の継承、美術の構築、そして人々の美術品の鑑賞に大きな影響を与えます。インターネットとクラウド コンピューティング技術の発展と AI の人気の高まりに伴い、インテリジェントなアートワーク識別技術は、クリエイティブ ギャラリーが将来に対処するための重要な手段となりつつあります。近年、アート作品の識別を支援するためにマシンビジョン技術を導入するギャラリーや美術館が増えており、良い成果を上げています。現在、インテリジェントなアートワークの識別に顔認識テクノロジーを使用することは珍しいことではありません。初期の OCR テクノロジーから後の CNN ベースの顔認識、そして現在ではディープラーニング ベースの顔埋め込みやその他の手法に至るまで、インテリジェントなアートワーク識別に新たな開発の方向性をもたらしました。しかし、顔認識技術の複雑さ、画質、ノイズなどの要因により、その精度はまだ要件を満たしていないと多くの人が考えています。したがって、この記事では、インテリジェントアート識別の主要なテクノロジーとアルゴリズム、および人工知能とコンピュータービジョンに基づいたインテリジェントアート識別システムを開発する方法について詳しく説明します。
2. 基本的な概念と用語の説明
2.1 顔認識
顔検出および分析としても知られる顔認識は、画像処理テクノロジーを使用してターゲット オブジェクトの顔の特徴を判断し、ターゲット オブジェクトが実際に存在するか、特定の人物の動いているショットではないかを判断します。取得した顔の特徴データを分析することで、異なる物体間の類似性を識別し、本人確認、追跡、照合、群集統計、行動監視、正確な位置測位、美化などの機能を実現します。顔認識には通常、特徴抽出と分類という 2 つの側面が含まれます。特徴抽出とは、画像から目、鼻、口、額、肩、腕、手首、指などの人物の顔の特徴を抽出することを指します。特徴抽出後、抽出された特徴を分類する必要があります。つまり、特定のルールを使用して入力顔画像とデータベース内の既知の顔のそれぞれを照合します。類似度がある閾値より高ければ同一人物と判定し、そうでない場合は別人と判定する。顔認証のポイントは認識率（Recall Rate）と再現率（Precision Rate）です。一般に、認識率を向上させる方法は、照合精度を向上させ、再現率を下げることです。