PHPを用いたリアルタイム画像認識技術の研究

人工知能技術の急速な発展に伴い、画像認識技術は人工知能の分野において非常に重要な研究方向となっています。広く使用されているプログラミング言語である PHP は、画像認識テクノロジの実装にも使用できます。本稿では、PHPにおけるリアルタイム画像認識技術の研究を理論と実践の両面から紹介します。

1. 画像認識技術の概要

画像認識技術は、コンピューター ビジョン技術とも呼ばれ、コンピューターを使用して画像を分析および識別する技術を指します。これは人工知能の分野における重要な技術的方向性であり、非常に幅広い応用の見通しを持っています。現在、画像認識技術は、顔認識、ナンバープレート認識、物体認識、画像検索などの分野で広く利用されています。

2. 画像認識技術を実装する PHP の基本原理

PHP は、ディープラーニングに基づいた画像認識技術を使用して画像認識機能を実装できます。ディープラーニングに基づく画像認識技術は、ニューラルネットワークモデルに基づく画像認識手法です。具体的には、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を特徴抽出器として使用し、分類に全結合層を利用します。畳み込みニューラル ネットワークは、畳み込み演算を通じて入力画像から特徴を抽出できる深層学習ネットワークです。

畳み込みニューラル ネットワークと全結合層を組み合わせた深層学習モデルは、畳み込みニューラル ネットワーク モデルと呼ばれます。画像認識機能を実装する場合、事前トレーニングされた畳み込みニューラル ネットワーク モデルを使用して画像を特徴ベクトルに変換できます。次に、機械学習アルゴリズムを使用してこれらの特徴ベクトルを分類し、画像認識を実現します。

3. リアルタイム画像認識を実現するプロセス

以下では、PHP を使用してリアルタイム画像認識技術を実現する基本的なプロセスを紹介します。

1. 画像を畳み込みニューラル ネットワーク モデルで処理できる形式に変換します。
2. 事前トレーニングされた畳み込みニューラル ネットワーク モデルを使用して、画像を特徴ベクトルに変換します。
3. 機械学習アルゴリズムを使用して特徴ベクトルを分類します。
4. 分類結果を出力します。
5. 上記のプロセスでは、2 つの重要なステップは、画像を畳み込みニューラル ネットワーク モデルで処理できる形式に変換することと、機械学習アルゴリズムを使用して特徴ベクトルを分類することです。これらの手順は、関連する PHP 画像処理ライブラリと機械学習ライブラリを使用して実装する必要があります。

4. 関連する PHP ライブラリの紹介

1. PHP 画像処理ライブラリは、画像を畳み込み可能な画像に変換するのに役立ちます。ニューラル ネットワーク モデル処理の形式。 PHP で一般的に使用される画像処理ライブラリには、GD、Imagick、Gmagick などが含まれます。その中でも、GD ライブラリは PHP で最もよく使用される画像処理ライブラリの 1 つで、JPG、GIF、PNG などの形式の画像をサポートしています。 Imagick と Gmagick も一般的に使用される画像処理ライブラリであり、より多くの画像形式とより多くの画像処理機能をサポートしています。

2. PHP 機械学習ライブラリは、機械学習アルゴリズムの実装に役立ちます。 PHP で一般的に使用される機械学習ライブラリには、PHP-ML、DL-PHP、K-iwi などが含まれます。その中でも、PHP-ML ライブラリは、PHP で最もよく使用される機械学習ライブラリの 1 つであり、分類、回帰、クラスタリングなどのさまざまな機械学習アルゴリズムをサポートしています。

5. 実践: PHP を使用してリアルタイム画像認識を実装する

PHP を使用して、簡単なリアルタイム画像認識関数を実装してみましょう。まず、事前トレーニング済みの畳み込みニューラル ネットワーク モデルをダウンロードし、このモデルを使用して画像認識機能を実装する必要があります。

1. Keras に基づいており、TensorFlow でトレーニングされた事前トレーニングされた畳み込みニューラル ネットワーク モデルを GitHub からダウンロードできます。 。 PHP の TensorFlow ライブラリを使用してこのモデルを呼び出すことができます。

2. PHP の TensorFlow ライブラリを使用して、事前トレーニングされた畳み込みニューラル ネットワーク モデルを呼び出します。具体的なコードは次のとおりです。

// 载入TensorFlow库
$loader = new TensorFlowAutoloader();
$loader->register();

// 载入模型
$model = TensorFlowSavedModel::load($modelPath, ['serve']);

// 载入图像，使用GD库将图像转换为数组格式
$image = imagecreatefromjpeg($imagePath);
$image = imagecreatetruecolor(224, 224);
imagecopyresampled($image, $input, 0, 0, 0, 0, 224, 224, imagesx($input), imagesy($input));
$pixels = [];
for ($y = 0; $y < 224; ++$y) {
    for ($x = 0; $x < 224; ++$x) {
        $color = imagecolorat($image, $x, $y);
        $r = ($color >> 16) & 0xFF;
        $g = ($color >> 8) & 0xFF;
        $b = $color & 0xFF;
        $pixels[] = ($r + $g + $b) / 3.0 / 255.0;
    }
}
$inputTensor = new TensorFlowTensor([array_chunk($pixels, 224)]);

// 运行模型
$outputTensor = $model->predict(['input' => $inputTensor]);

// 输出结果
$result = $outputTensor->value()->data()->toArray();

上記のコードでは、GD ライブラリを使用して画像を配列形式に変換し、配列形式の画像を予測のために畳み込みニューラル ネットワーク モデルに渡し、最後に出力します。予測結果。

6. 概要

この記事では、PHP におけるリアルタイム画像認識テクノロジの基本原理と実装プロセスを紹介し、関連する PHP 画像処理ライブラリと機械学習ライブラリを紹介します。演習を通じて、PHP を使用して簡単なリアルタイム画像認識機能を実装する方法を学びました。これは、PHP 開発者にとって非常に実用的です。

以上がPHPを用いたリアルタイム画像認識技術の研究の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。