画像認識とは何ですか? - プラトン AiStream V2.1

プラトン再発行

フォロワー： 0

この記事では、画像認識がビジネスにとって重要な理由と、画像認識が必要な場合に Nanonets がビジネスの最適化にどのように役立つかについて説明します。

画像認識とは？

画像分類とも呼ばれる画像認識は、機械がデジタル画像またはビデオ内のオブジェクトを識別して分類できるようにするコンピュータービジョンテクノロジです。このテクノロジーは、人工知能と機械学習アルゴリズムを使用して画像のパターンと特徴を学習し、それらを正確に識別します。

その目的は、画像内のオブジェクトを識別して分類することにより、機械が人間と同じように視覚データを解釈できるようにすることです。この技術は、製造、医療、小売、農業、セキュリティなど、さまざまな業界で幅広い用途があります。

画像認識は、製造における品質管理の改善、病状の検出と診断、小売業におけるカスタマーエクスペリエンスの向上、農業における収穫量の最適化、および監視とセキュリティ対策の支援に使用できます。さらに、画像認識が役立ちます ワークフローを自動化する および 効率を上げる さまざまなビジネスプロセスで。

画像認識が重要な理由

画像認識は、人間の労力を必要とし、エラーが発生しやすいタスクの自動化を可能にするため、ビジネスにとって重要です。これにより、ビジュアルデータの整理と分析が改善され、より効率的かつ効果的な意思決定が可能になります。さらに、画像認識技術は、パーソナライズされたインタラクティブな機能を提供することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

以下に、画像認識がさまざまなアプリケーションでどのように使用され、ビジネスプロセスに革命をもたらしたかを示すいくつかの例を示します。

ヘルスケア: 医用画像認識は、ヘルスケア業界のゲームチェンジャーです。 AI を活用した画像認識により、放射線科医はマンモグラム、MRI、その他の医用画像でがん細胞をより正確に検出できるようになり、早期発見と治療が可能になります。 Nanonets は、AI 対応の OCR プラットフォームを利用して、医療文書からの関連データの抽出を自動化するのに役立ちます。
小売商: 小売企業は、画像認識を使用して、パーソナライズされたショッピング体験を顧客に提供しています。たとえば、ファッション小売業者は、画像認識を使用して、顧客のスタイルに一致する服装を推奨する場合があります。
財務会計: 企業は、金融取引の追跡、記録、および検証に多くの手作業を費やしています。画像認識が役立ちます請求書処理を自動化する or 経費管理 ERP とデータを同期するプロセス全体を自動化します。
製造: 画像認識は、品質管理プロセスを自動化するために製造業で使用されています。製造された製品の画像を分析することにより、AI を活用した画像認識は、人間の検査員よりも高い精度と速度で欠陥や品質基準からの逸脱を特定できます。
農業: 画像認識は、農家が作物の害虫、病気、栄養不足を特定できるようにすることで、農業業界を変革しています。 AI を活用した画像認識は、植物の画像を分析することで、農家が問題を診断し、被害が取り返しのつかないものになる前に是正措置を講じるのに役立ちます。

全体として、画像認識は、企業が収集する膨大な量の視覚データから実用的な洞察を提供することで、企業がより効率的で、費用対効果が高く、競争力を高めるのに役立ちます。

画像認識はどのように機能しますか?

画像認識アルゴリズムは、深層学習とニューラルネットワークを使用してデジタル画像を処理し、画像のパターンと特徴を認識します。アルゴリズムは、さまざまなオブジェクトのパターンと特徴を学習するために、画像の大規模なデータセットでトレーニングされます。次に、トレーニング済みのモデルを使用して、新しい画像をさまざまなカテゴリに正確に分類します。

画像認識のプロセスには、通常、次の手順が含まれます。

データ収集: 画像認識の最初のステップは、ラベル付けされた画像の大規模なデータセットを収集することです。これらのラベル付き画像は、アルゴリズムをトレーニングして、さまざまな種類の画像のパターンと特徴を認識するために使用されます。
前処理: 画像をトレーニングに使用する前に、画像を前処理して、画像認識プロセスを妨げる可能性のあるノイズ、歪み、またはその他のアーティファクトを除去する必要があります。この手順には、画像のサイズ変更、トリミング、またはコントラストと明るさの調整が含まれる場合があります。
特徴抽出： 次のステップは、前処理された画像から特徴を抽出することです。これには、アルゴリズムがさまざまなオブジェクトまたはカテゴリを区別するために使用できる画像の関連部分を特定して分離することが含まれます。
モデルトレーニング: 特徴が抽出されると、ラベル付けされた画像のデータセットでアルゴリズムがトレーニングされます。トレーニング中、アルゴリズムは画像内のパターンと特徴を認識することで、さまざまなオブジェクトを識別して分類することを学習します。
モデルのテストと評価: アルゴリズムがトレーニングされた後、別の画像データセットでテストされ、精度とパフォーマンスが評価されます。このステップは、対処が必要なモデルのエラーや弱点を特定するのに役立ちます。
展開： モデルがテストおよび検証されると、新しい画像をさまざまなカテゴリに正確に分類するために展開できます。

画像認識の種類:

画像認識システムは、次の XNUMX つの方法のいずれかでトレーニングできます — 教師あり学習、教師なし学習または自己教師あり学習。

通常、トレーニングデータのラベル付けは、XNUMX つのトレーニングアプローチの主な違いです。

教師あり学習: このタイプの画像認識では、教師あり学習アルゴリズムを使用して、写真のコレクションからさまざまなオブジェクトカテゴリを区別します。たとえば、人は画像に「車」または「車ではない」というラベルを付けて、画像認識システムをトレーニングして車を認識することができます。教師あり学習では、入力データはシステムに供給される前にカテゴリで明示的にラベル付けされます。
教師なし学習: 教師なし学習では、画像認識モデルに一連のラベル付けされていない画像が与えられ、それらの属性または特性の分析を通じてそれらの間の重要な類似点または相違点が決定されます。
自己教師あり学習: 自己教師あり学習は、ラベルなしデータも使用する教師なし学習のサブセットです。このトレーニングモデルでは、データ自体から作成された疑似ラベルを使用して学習が行われます。このアプローチにより、マシンは精度の低いデータでデータを表現することを学習できるため、ラベル付けされたデータが不足している場合に役立ちます。たとえば、自己教師あり学習を使用して、機械に人間の顔を模倣するように教えることができます。アルゴリズムがトレーニングされた後、追加のデータを提供すると、まったく新しい顔が生成されます。

要約すると、画像認識の各タイプには独自の長所と短所があり、使用するタイプの選択は、目の前のタスクの特定の要件によって異なります。

教師あり学習は、ラベル付けされたデータが利用可能で、認識されるカテゴリが事前にわかっている場合に役立ちます。教師なし学習は、カテゴリが不明で、システムが画像間の類似点と相違点を識別する必要がある場合に役立ちます。自己教師あり学習は、ラベル付けされたデータが少なく、マシンが精度の低いデータでデータを表現することを学習する必要がある場合に役立ちます。

一般的な画像認識の種類は次のとおりです。

オブジェクト認識: オブジェクト認識は、最も一般的なタイプの画像認識であり、画像内のオブジェクトの識別と分類を伴います。オブジェクト認識は、監視映像内のオブジェクトの識別、製造された製品の欠陥の検出、野生動物の写真におけるさまざまな種類の動物の識別など、幅広いアプリケーションで使用できます。
顔認識： 顔認識は、顔の特徴に基づいて個人の身元を識別および検証する特殊な形式のオブジェクト認識です。顔認識は、セキュリティと監視、マーケティング、法執行機関など、さまざまなアプリケーションで使用できます。
シーン認識: シーン認識では、風景、建物、室内空間など、画像内のシーンを識別して分類します。シーン認識は、自動運転車、拡張現実、ロボット工学などのアプリケーションで使用できます。
光学式文字認識（OCR）： 光学式文字認識は、画像内のテキストを識別して機械可読テキストに変換する特殊な形式の画像認識です。 OCR は一般的に文書管理で使用され、スキャンした文書からテキストを抽出し、検索可能なデジタルテキストに変換するために使用されます。
ジェスチャー認識: ジェスチャー認識には、機械やデバイスとの対話を可能にするために、手の動きや顔の表情などの人間のジェスチャーを識別して解釈することが含まれます。ジェスチャ認識は、ゲーム、ロボット工学、仮想現実などのアプリケーションで使用できます。

要約すると、画像認識は、マシンが視覚データを解釈して理解できるようにする強力なテクノロジです。オブジェクト認識、顔認識、シーン認識などのさまざまな種類の画像認識には、さまざまな業界で多数のアプリケーションがあります。

画像認識と物体検出:

画像認識には、デジタル画像またはビデオ内のオブジェクトの識別と分類が含まれます。人工知能と機械学習アルゴリズムを使用して画像のパターンと特徴を学習し、それらを正確に識別します。その目的は、画像内のオブジェクトを識別して分類することにより、機械が人間と同じように視覚データを解釈できるようにすることです。

一方、オブジェクト認識は、画像内のオブジェクトの識別と分類を含む特定のタイプの画像認識です。オブジェクト認識アルゴリズムは、車、人、動物、製品など、特定の種類のオブジェクトを認識するように設計されています。このアルゴリズムは、ディープラーニングとニューラルネットワークを使用して、特定の種類のオブジェクトに対応する画像のパターンと特徴を学習します。

言い換えれば、画像認識は、オブジェクト認識だけでなく、他の形態の視覚データ分析も含む幅広い技術分野です。オブジェクト認識は、画像内のオブジェクトの識別と分類に重点を置いた、より具体的なテクノロジです。

画像認識と物体認識はどちらもさまざまな業界で多数の用途がありますが、両者の違いはその範囲と特異性にあります。画像認識は、幅広いアプリケーションをカバーするより一般的な用語ですが、オブジェクト認識は、画像内の特定の種類のオブジェクトの識別と分類に焦点を当てた、より具体的なテクノロジです。

画像認識の未来:

画像認識の未来は非常に有望であり、さまざまな業界でのアプリケーションの無限の可能性があります。主要な開発分野の XNUMX つは、画像認識技術と人工知能および機械学習の統合です。これにより、マシンは経験から学習し、時間の経過とともに精度と効率を向上させることができます。

画像認識技術におけるもう XNUMX つの重要なトレンドは、クラウドベースのソリューションの使用です。クラウドベースの画像認識により、企業は大規模なインフラストラクチャや技術的な専門知識を必要とせずに、画像認識ソリューションを迅速かつ簡単に展開できます。

画像認識は、自動運転車の開発においても重要な役割を果たす準備ができています。高度な画像認識技術を搭載した自動車は、リアルタイムで環境を分析し、障害物、歩行者、その他の車両を検出して識別することができます。これにより、事故を防ぎ、運転をより安全かつ効率的にすることができます。

全体として、画像認識の未来は非常にエキサイティングであり、さまざまな業界に数多くのアプリケーションが存在します。技術が進化と改善を続けているため、今後数年間で画像認識のさらに革新的で有用なアプリケーションが見られることが期待できます。

Nanonets が画像認識でビジネスにどのように役立つか

ナノネットは、画像の注釈とラベル付けのプロセスを簡素化する自動化されたワークフローの作成に重点を置いているため、画像認識内でいくつかのアプリケーションを持つことができます。

たとえば、ヘルスケア業界では、診断のために X 線や CT スキャンなどの医療画像に正確に注釈を付けてラベルを付ける必要があります。 Nanonets を使用すると、医療専門家は医用画像をプラットフォームにアップロードし、事前にトレーニングされたモデルを使用して自動的にラベルを付けて分類できます。これにより、特に大量の設定で、時間と労力を大幅に節約できます。
小売業では、画像認識を使用して、画像やビデオ内の衣料品や消費財などのオブジェクトを識別できます。ナノネットは、特定のアイテムとその属性 (色やスタイルなど) を識別できるカスタムモデルを作成することで、このプロセスを自動化するのに役立ちます。これは、e コマース Web サイトの製品検索機能を改善したり、在庫を追跡して在庫を確保したりするために使用できます。
ナノネットは、品質管理を確実にするために製造にも使用できます。画像認識技術を使用して製品の欠陥を特定することにより、メーカーは無駄を減らし、効率を高めることができます。 Nanonets は、事前にトレーニングされたモデルを使用して、製品の画像の亀裂や変色などの特定の欠陥を識別することにより、このプロセスを自動化するのに役立ちます。

全体的に、ナノネットの 自動ワークフロー および カスタマイズ可能なモデル 画像認識内のさまざまな業界やユースケースに適用できる汎用性の高いプラットフォームにします。

まとめ

画像認識技術は、デジタル画像やビデオを処理および分析する方法を変革し、物体の識別、病気の診断、ワークフローの自動化を正確かつ効率的に行うことを可能にしました。 Nanonets は、カスタム画像認識ソリューションの大手プロバイダーであり、企業がこの技術を活用して業務を改善し、顧客体験を強化できるようにしています。