画像識別および分類
どの画像認識
構成する画像セグメンテーション、画像認識及び画像特徴抽出分類によって一般、主に従来の画像認識における
次に関心の複数の領域に画像分割分割画像を、それぞれ特徴抽出領域の画像最後に、画像上の画像特徴抽出に従って分類
ImageNetデータセット（深度処理画像データセット学習）
2万カテゴリをカバーする、画像1400を複数含むの
画像認識用畳み込みニューラルネットワークを用いた
畳み込みニューラルネットワークであります2次元の入力データと特別なデザインを処理するための多層ニューラルネットワーク。
唯一のグローバルな特徴を懸念していない、非常に重要な局所特徴の画像認識分野のより多くの使用、ニューラルネットワークへの局所特徴抽出アルゴリズム。
畳み込みニューラルネットワーク処理動作
サンプリングにより抽出し、圧縮された異なる特性をスキャン異なるオペレータ入力を使用してネットワーク実像。
特徴抽出及び複数のサンプル
完全接続層は、各入力ノードのラベルを指定します。
画像認識の主な用途
はますます洗練された画像認識技術が適用された幅です。
インテリジェントホーム
スマートホームの分野では、コンテンツを取得するためにカメラの画像認識による画像認識。
人や物の疑いのあることが判明した場合、それは世帯主へのタイムリーな警告であり、かつ顔画像と一致するの持ち主ならば、ドアを開くために、メインの人にイニシアチブをとるだろう。
セキュリティ
画像認識は、人々のビデオ画面からの抽出情報に直接ユーザーを支援することができ、特にビデオ監視の分野では、安全保障の分野でより頻繁に使用され
大幅にそれスマートシティコア作り、監視システムの価値を高め
、金融
、金融セクターの賃金での識別と知性私たちは、アイデンティティと支払いのセキュリティの効率と品質を向上します。
検証、マッチングのシリーズとは、すぐに完全な本人確認に顔認識によって判断します。
メディカル
医療分野への画像認識アプリケーションは、より正確かつ迅速にX線を解決し、MRIやCTスキャン
交通システム
交通違反が渋滞検出を検出し、識別灯は
、より良い都市交通問題を解決するため、トラフィック管理の効率化を図ります
医用画像解析
、医用イメージングの基礎
MR、CTや他のハードウェアの開発など、飛躍的にハードウェアの開発、これらのイメージング技術は、私たちは良いイメージの展開を取得することを可能にする
高度な数学のツールの使用、これらの手段を通じて、医療画像の再構成、および分析をライブラリー、目に見える医学的判断になります。
AI +メディカルイメージング
深い学習やビッグデータ解析、画像の完全な分類、目標検出、画像分割とテスト作業によって上の医療画像に基づいては
、診断補助ツールの仕事を扱うヘルプ医師に完了しています。
そして利点の役割
医用画像を解釈するには、放射線科医のトレーニングサイクルの専門的な経験を蓄積するのに長い時間が比較的長いかかります。
二つの側面の画像の検出効率と精度の人工知能、より速く、より良い医療の専門家よりもやっている、人間の削減
学習の深さを
医用画像が異なる組織、人間の臓器の異なる形を含有する、奥行き知覚研究では、複数の層を含んでいる、ことができますより抽象的なレベルは、身体像の背後にある構造的特徴を抽出した特徴ローレベルを組み合わせることにより形成されています。
用途：コンピュータ支援診断の
識別と概説疑わしい病変の病変検出は、
病変の定量的診断は、ヘルプ医師は良性と悪性の病気、タイプのステージングを識別する。
治療法の決定、相関分析、サポートは、科学的かつ合理的な治療法の決定の臨床医
画像分割：アプリケーションを
、より正確に処理前後の定量的な効果を評価する、手動の医師よりも高い精度を分割し、明確な分割をするために主に体組織に。
2015年の記事は、脳病変を分析するために、自動的に、灰白質、白質、脳脊髄翼自動セグメンテーションをボリュームとニューラルネットワークCNNの使用を述べました。
用途：画像登録
異なる医用画像や医療画像パラメータの画像融合の前には、画像の正確な位置合わせなければなりません。
用途：画像融合
画像は、構造的および機能の点を持っている
あなたは、組織の構造特性を得ることができますが、状況生物有機代謝を見ることができない：構造を。
機能画像、それが崩壊し、代謝の減少、または疾患の機能を促し、貧しい空間分解能画像することができます。
あなたは病変の組織や器官を理解することができるように、我々は、異なるタイプの画像を組み合わせて、画像融合に必要です。
用途：画像再構成
マシンの機能と性能を追加します。（雑音比とに信号を改善する）
学習画像7Tの深さを介しては3Tとなります。
AI +メディカルイメージングは
、「AI +メディカルイメージング」多くの業界のインサイダーは、最も可能性の高い商業化につながることであると考えている以上の人工知能の分野心配です。
音声認識
音声認識技術
自動音声認識は、対応する語彙単語に人間の音声を変換し
、音声認識の基本原則
私たちは、あなたが音を分析したい場合は、実際に音の波である知っていることを、音はフレーミングのために必要です。
いくつかの小片に時間カットの音であること、各セグメントは、フレームと呼ばれます。
1.フレーミング音声音響特徴抽出2
フレームは、音素状態に組成物の状態として識別される3 4
5音素を単語に組み合わされる
小さな垂直バーの各代表、状態に対応する音声フレームの複数三の各状態は音素に統合され、いくつかの音素は一つの単語に結合されています。
どの状態、一般状態に属し、このフレーム、フレームの確率が最大に対応すると考えられています。
ニューラルネットワーク音声認識の応用
訓練されたニューラルネットワークの監督による音声データの膨大な量による「音響モデル。」
ニューラルネットワークは、唯一、最近のいくつかの単語をエンコードすることはできません、あなたは上記の観点からの情報のすべての種類を置くことができ、入力機能として使用されています。
歴史はリカレントニューラルネットワークのシーケンスであるため、音響モデルを構築するために使用することができます。
音声認識アプリケーションは、
音声ダイヤル、音声ナビゲーション、室内ユニットの制御に使用される
ような同時コラムなど、より高度なアプリケーションを構築することができ、音声認識技術や、機械翻訳や音声合成技術などの他の自然言語処理技術。
音声認識アプリケーション：音声入力
テキストを入力するための音声認識を経由して、トップスピードは1分400個の単語を達することができ、通常のキーボード入力より効率的よりも
英語にIFLYTEKの音声入力だけでなく、中国語の入力をサポートし、中国は、また、広東、四川の方言をサポートそして、翻訳の他の言語。
音声認識アプリケーション：パーソナルアシスタント
マイクロソフトフナウィートグラス
ラジオショーをホストし、ニュースを書いて、詩を作成することができる人工知能チャットロボットのMicrosoftの打ち上げですウィートグラス、テレビ放送局は北京で発売されています。
シリは、内蔵の人工知能アップルIOSシステムであり
、長年にわたり蓄積されたGoogleのアシスタント兼ね備えたGoogleの技術、その継続的な対話機能は、人間のコミュニケーションのマシンはより自然なことができます。
ヘルプのユーザーに組み合わせたインテリジェントな音声アシスタントと検索エンジンはすぐに答えを見つけます。
顔認識及び感情コンピューティング
の認識定義
基づいて人の顔の特徴、生体識別認証するための自動技術
顔認識のプロセス
比較結果出力検査画像キャプチャ顔特徴抽出モデル
顔取得
要因：
画像サイズ
、画像解像度
光環境
ぼけ
閉塞度
程度点灯
顔検出を
再度正確に顔の画像の位置と大きさを較正し、前記抽出された有用な情報。
次に、ヒストグラム特性、色特性、テンプレート特性、構造特性、および顔検出の目的を達成するためにこの情報を使用します。
検出された特徴、機能の代表的な選択に基づいて統合された学習分類アルゴリズム（アダブーストアルゴリズム）。
重み付けされたように構成強分類として分類場合、強い分類器カスケード分類器を形成するためのトレーニング系列の結果として得られる数を効果的に検索速度を向上させます。
画像前処理
システムは、様々な条件によりランダムな干渉に原画像を取得し、多くの場合、直接使用することができません。
画像処理の初期段階を必要とそれは、階調補正フィルタ前処理を計算します。
顔特徴抽出は：ベースの知識表現の伝統的な方法は、
顔特徴データが顔器官の形状に応じて分類に役立ち、そして間隔をあけ間の特性を記述する。
前記成分は、一般にユークリッド距離、曲率と人体モデルの機能上の特徴点間の角度を含みます。
顔の特徴抽出：ニューラルネットワークに基づいて、
フィーチャベースの顔ニューラルネットワークをモデル化するための
発現ベクターにコンボリューション深度、入力顔画像を使用してネットワーク。
その後、理想的な条件の下で、我々は期待直接応答との間の距離は、異なるサイズの顔の類似度とすることができる「ベクターを示し、」
マッチングと認識
テンプレートデータベース検索及びマッチングに格納された特徴データの抽出顔特徴値。
、人間の顔の識別を判断するために閾値を設定することにより、類似度閾値と比較します。
感情コンピューティング：表情認識の
怒り、幸福、悲しみ、驚き、嫌悪、恐怖：人間は主に6つの基本的な感情があります。
言葉、音声、表情と感情表現
感情コンピューティング
4つのヒト発現認識ステップ顔検出、顔アライメントと同様部分における特徴量抽出及び認識
の難易度の主点
精度発現分割の度合：各感情を分類するための最も弱いパフォーマンスが必要です。
多様な表現カテゴリ：まだ感情的な他のタイプを追加する必要があり
、実際の人間の感情を認識するので、細かい表現の認識、顔認識......混在があるしない遠くの下で共通して感情の6種類を
FACS用：発現解析ツール
、人間の表現は、場合同じ感情、一定の規則性顔面筋は、顔のアクション符号化方式は、動きユニットに基づいて与えることができます。
感情コンピューティングシナリオ
自閉症とのより良いにヘルプ人には、社会に統合
早く助けを必要とするか、学習障害を持つ生徒見つけ
、彼はより良い治療するためには、その指示に従って、患者の本当の気持ちを理解しているかどうか判断するために精神科医のために。
オートパイロットの
人工知能と自動運転
マシンビジョン、深い学習、強化学習などのセンサ技術を含む現在の人工知能の主要な細分化は、自動操縦の分野で重要な役割を果たしています。
業界の発展にオートパイロットの主要なボトルネックは、これらの技術は、画期的な人工知能底を達成できるかどうかです。
オートパイロット現状維持
、国内外で大企業の自動車分野における人工知能応用研究への投資を増やすために競合します。特に、非伝統的な自動車メーカー、自動車にグーグル、テスラ、中国の魏などの主要なITやインターネット企業を含みます。
オートパイロットSAE分類
レベル0有人
レベル1のアシスタントは、駆動
レベル2の半自動操縦
自動操縦レベル3の高さ
レベル4超高オートパイロットを
レベル5自動運転を
今、研究はまだL3、L4の上で起こっている
モジュール構成
状況認識、意思決定運転行動、運動制御モジュール。
最も重要で最も挑戦的なオートパイロットは、行動の決定を駆動しています。
意思決定モデル
、リアルタイムの交通情報、交通状況や、独自の駆動システムステータス情報で希望の高速生成や自動運転の意思決定を確保するよう無人行動決定。
奥行きの知覚は、環境を学ぶために使用することができ、強化学習では、完全な自動操縦システムを形成できるように、モデルの動作を制御するために決定を行うために使用することができます
障害物認識
、人工知能データに基づいて識別を操作し、これらの障害物を回避します
交通標識認識
無人車両はまた、非常に重要ですので、指示マークに応じた交通標識や実行異なる命令を認識するために、道路のルールを知っておく必要があります。
これは、あなたが支援するために、深い学習を使用することができ、また、コンピュータビジョンの問題です。
車線認識
車線認識コンピュータビジョンの問題、道路西線検出ニーズの高いレベルを計算カメラキャリブレーションと歪率と、原画像の歪み補正が可能となる
典型的なシナリオを
提案Comma.aiエンド方式を
将来の傾向
、チップ開発のオンボードの深さ試験、センサーとして代替の統合、高精度なマップ作り、意思決定および制御システム開発、安全性とセキュリティ要因、これらのホットスポットの将来の発展は、
近い将来には、無人の非効率的な、繰り返し駆動から人類を解放することを信じることアウト。