人間は写真から物体、人、動物、場所を区別し、正確に識別する生来の能力を持っています。しかし、コンピュータには画像を分類する能力がありません。しかし、コンピュータビジョンアプリケーションと画像認識技術を使用して視覚情報を解釈するように訓練することができます。
AIとコンピュータービジョンの派生物として、画像認識は組み合わされます 深い学習 多くの実際のユースケースを強化する手法。 世界を正確に認識するために、AIはコンピュータービジョンに依存しています。
画像認識技術の助けがなければ、コンピュータービジョンモデルは検出、識別、実行できません 画像分類。 したがって、AIベースの画像認識ソフトウェアは、画像をデコードでき、予測分析を実行できる必要があります。 この目的のために、AIモデルは、正確な予測をもたらすために大規模なデータセットでトレーニングされます。
Fortune Business Insightsによると、世界の画像認識技術の市場規模は23.8年に2019億ドルと評価されました。この数字は、急上昇すると予想されています。 86.3年までに2027億XNUMX万ドル、上記の期間中に17.6％のCAGRで成長しています。
画像認識とは何ですか？
画像認識 テクノロジーと技術を使用して、コンピューターが画像内の関心のある要素を識別、ラベル付け、および分類するのを支援します。
人間は画像を処理し、画像内のオブジェクトを非常に簡単に分類しますが、特別に訓練されていない限り、機械では同じことは不可能です。 画像認識の結果は、深層学習技術の助けを借りて、検出されたオブジェクトを正確に識別し、さまざまな所定のカテゴリに分類することです。
AI画像認識はどのように機能するのでしょうか?
人間は視覚情報をどのように解釈しますか？
私たちの自然なニューラルネットワークは、私たちの過去の経験、学んだ知識、および直感に基づいて画像を認識、分類、および解釈するのに役立ちます。 同様に、人工ニューラルネットワークは、機械が画像を識別して分類するのに役立ちます。 しかし、彼らは最初に認識するために訓練される必要があります 画像内のオブジェクト.
物体検出 動作する手法では、モデルは最初に深層学習手法を使用してさまざまな画像データセットでトレーニングする必要があります。
入力データがアルゴリズムを使用して分析される ML とは異なり、ディープラーニングでは階層型ニューラル ネットワークが使用されます。関係するレイヤーには、入力、隠し、出力の 3 種類があります。
- 入力レイヤー: 初期画像データ（ピクセル）を受け取ります。
- 非表示レイヤー: 複数の段階を経て情報を処理し、特徴を抽出します。
- 出力層: 最終的な分類または識別結果を生成します。
レイヤーは相互接続されているため、各レイヤーは前のレイヤーの結果に依存します。 したがって、ディープラーニングシステムが人間の推論プロセスを模倣し、学習を継続できるように、ニューラルネットワークをトレーニングするには巨大なデータセットが不可欠です。
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AIは画像を認識するようにどのようにトレーニングされていますか？
コンピューターは、人間とは非常に異なる方法で画像を認識および処理します。 コンピューターの場合、画像は単なるピクセルの集まりであり、ベクター画像またはラスターのいずれかです。 ラスター画像では、各ピクセルはグリッド形式で配置されますが、ベクトル画像では、異なる色のポリゴンとして配置されます。
データ整理の際、各画像が分類され、物理的特徴が抽出されます。 最後に、幾何学的エンコーディングは画像を説明するラベルに変換されます。 画像の収集、整理、ラベル付け、注釈付けなどのこの段階は、コンピューター ビジョン モデルのパフォーマンスにとって重要です。
ディープラーニングデータセットが正確に開発されたら、画像を作成します 認識アルゴリズム 画像からパターンを描く作業。
顔認識：
AIは、人物の顔の特徴をマッピングし、それらを深層学習データベースの画像と比較して一致させることにより、顔を認識するようにトレーニングされています。
オブジェクトの識別：
画像認識技術は、画像の選択された部分で関心のあるオブジェクトを見つけるのに役立ちます。 視覚的検索は、最初に画像内のオブジェクトを識別し、それらをWeb上の画像と比較することによって機能します。
テキスト検出：
画像認識システムは、画像からテキストを検出し、光学式文字認識を使用して機械可読形式に変換するのにも役立ちます。
AI開発における専門家による画像注釈の重要性
データのタグ付けとラベル付けは、多大な人的労力を必要とする時間のかかるプロセスです。このラベル付けされたデータは、機械学習アルゴリズムが人間の視覚を理解および再現する能力の基盤となるため、非常に重要です。一部の AI 画像認識モデルは、教師なし機械学習を使用してラベル付けされたデータなしで動作できますが、多くの場合、大きな制限があります。正確で微妙な予測を提供する画像認識アルゴリズムを構築するには、画像注釈の専門家と協力することが不可欠です。
AI におけるデータ アノテーションには、意味のあるタグを割り当てたり、各画像を特定のクラスに分類したりして、データセット (多くの場合、数千枚の画像を含む) に慎重にラベルを付ける作業が含まれます。ソフトウェアや機械学習モデルを開発しているほとんどの組織には、この細心の注意を要する作業を社内で管理するためのリソースと時間が不足しています。この作業をアウトソーシングすることは、スマートでコスト効率の高い戦略であり、企業は社内にラベル付けチームをトレーニングして維持する負担なしに、効率的に作業を完了できます。
画像認識システムのプロセス
次のXNUMXつのステップは、画像の背景を形成します 認識は機能します.
プロセス1：データセットのトレーニング
画像認識システム全体は、画像、画像、ビデオなどで構成されるトレーニングデータから始まります。次に、ニューラルネットワークは、パターンを描画して知覚を作成するためのトレーニングデータを必要とします。
プロセス2：ニューラルネットワークトレーニング
データセットが開発されると、それらは ニューラルネットワーク アルゴリズム。これは画像認識ツールを開発するための前提となります。 画像認識アルゴリズム ニューラルネットワークが画像のクラスを認識できるようにします。
プロセス3：テスト
画像認識モデルは、そのテストと同じくらい優れています。 したがって、トレーニングデータセットに存在しない画像を使用してモデルのパフォーマンスをテストすることが重要です。 データセットの約80％を使用することが常に賢明です モデルトレーニング 残りの20％はモデルテストです。 モデルのパフォーマンスは、精度、予測可能性、および使いやすさに基づいて測定されます。
AI 画像認識の主な使用例
人工知能の画像認識技術はさまざまな業界でますます使用されており、この傾向は当面続くと予測されています。 画像認識を非常によく使用している業界のいくつかは次のとおりです。
セキュリティ業界
セキュリティ業界では、画像認識テクノロジーを幅広く使用して、顔を検出および識別しています。 スマートセキュリティシステムは、顔認識システムを使用して、人の立ち入りを許可または拒否します。
さらに、スマートフォンには、電話やアプリケーションのロックを解除するのに役立つ標準の顔認識ツールがあります。 データベースとの一致を見つけることによる顔の識別、認識、および検証の概念は、 顔認識.
自動車産業
画像認識は、自動運転車と自動運転車が最高のパフォーマンスを発揮するのに役立ちます。 背面カメラ、センサー、およびLiDARの助けを借りて、生成された画像は、画像認識ソフトウェアを使用してデータセットと比較されます。 他の車両、信号機、車線、歩行者などを正確に検出するのに役立ちます。
小売業
小売業界は、この新しいテクノロジーを試したばかりであるため、画像認識の分野に参入しています。 しかし、画像認識ツールの助けを借りて、それは顧客がそれらを購入する前に仮想的に製品を試すのを助けています。
ヘルスケア産業
ヘルスケア業界は、おそらく画像認識技術の最大の恩恵を受けています。 このテクノロジーは、医療専門家が患者の腫瘍、病変、脳卒中、しこりを正確に検出するのに役立ちます。 また、テキストベースのプロセスを使用してオンラインデータを抽出することにより、視覚障害のある人々が情報や娯楽にさらにアクセスできるように支援しています。
まとめ：
コンピューターをトレーニングして、人間と同じように視覚情報を知覚、解読、認識するのは簡単なことではありません。AI 画像認識モデルを開発するには、大量のラベル付けおよび分類されたデータが必要です。開発するモデルの良し悪しは、入力するトレーニング データ次第です。品質が高く、正確で適切にラベル付けされたデータを入力すれば、高性能な AI モデルが得られます。
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