이미지 인식은 이미지가 무엇인지에 따라 결정됩니다.

이미지 인식은 이미지의 주요 특징을 기반으로 합니다. 이미지마다 특징이 있습니다. 이미지 인식 중 안구 움직임에 대한 연구에 따르면 시선은 항상 이미지의 주요 특징, 즉 이미지 윤곽선의 곡률이 가장 큰 곳이나 이미지의 방향에 초점이 맞춰져 있는 것으로 나타났습니다. 윤곽선은 갑자기 변합니다. 정보의 양이 가장 많고 눈의 스캔 경로는 항상 한 특징에서 다른 특징으로 순서대로 전환됩니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

이미지 인식 기술은 인공지능의 중요한 분야입니다. 다양한 모드의 대상과 객체를 식별하기 위해 이미지에 대한 객체 인식 기술을 말합니다.

이미지 인식의 발전은 텍스트 인식, 디지털 이미지 처리 및 인식, 객체 인식의 세 단계를 거쳤습니다. 이미지 인식은 이름에서 알 수 있듯이 이미지에 대해 다양한 처리 및 분석을 수행하고 최종적으로 연구하려는 대상을 식별하는 것입니다. 오늘날 언급되는 이미지 인식은 단순히 인간의 눈을 사용하는 것이 아니라 컴퓨터 기술의 도움을 받아 인식하는 것입니다.

영상 인식 기술의 원리

컴퓨터 영상 인식 기술과 인간 영상 인식은 원리상 본질적인 차이가 없으며, 영상이 가지고 있는 고유한 특성에 따라 분류하는 방식입니다. 각 카테고리는 이미지의 특성을 사용하여 사진을 볼 때 이 사진을 본 것인지 비슷한 사진을 본 것인지 빠르게 감지합니다.

이 과정에서 우리의 뇌는 저장된 메모리에 분류된 카테고리를 기반으로 이미지와 동일하거나 유사한 특성을 가진 저장된 메모리가 있는지 확인하고 이미지를 본 적이 있는지 식별합니다.

이미지 인식 기술은 이미지의 주요 특징을 기반으로 할 수 있습니다.각 이미지에는 문자 A에 끝이 있고, P에 원이 있고, Y의 중심에 예각이 있는 등 고유한 특징이 있습니다. 이미지 인식 중 안구 움직임에 대한 연구에 따르면 시선은 항상 이미지의 주요 특징, 즉 이미지 윤곽선의 곡률이 가장 큰 곳이나 윤곽선의 방향이 갑자기 바뀌는 곳에 초점이 맞춰져 있는 것으로 나타났습니다. 정보량이 가장 많다. 더욱이, 눈의 스캐닝 경로는 항상 한 특징에서 다른 특징으로 순차적으로 전환됩니다. 이미지 인식 과정에서 지각 메커니즘은 입력된 중복 정보를 제거하고 핵심 정보를 추출해야 함을 알 수 있습니다. 동시에, 뇌에는 정보 통합을 담당하는 메커니즘이 있어야 하며, 이는 단계별로 얻은 정보를 완전한 지각 이미지로 구성할 수 있습니다.

패턴 인식은 인공지능과 정보과학에서 중요한 부분입니다. 패턴 인식은 사물이나 현상을 나타내는 다양한 형태의 정보를 분석하고 처리하여 사물이나 현상에 대한 설명, 식별 및 분류를 얻는 프로세스를 말합니다.

이미지 인식 기술은 이미지의 주요 특징을 기반으로 합니다. 이미지마다 특징이 있습니다. 이미지 인식 중 안구 움직임에 대한 연구에 따르면 시선은 항상 이미지의 주요 특징, 즉 이미지 윤곽선의 곡률이 가장 큰 곳이나 이미지의 방향에 초점이 맞춰져 있는 것으로 나타났습니다. 윤곽선이 갑자기 변합니다. 더욱이, 눈의 스캐닝 경로는 항상 한 특징에서 다른 특징으로 순차적으로 전환됩니다. 이미지 인식 과정에서 지각 메커니즘은 입력된 중복 정보를 제거하고 핵심 정보를 추출해야 함을 알 수 있습니다. 동시에, 뇌에는 정보 통합을 담당하는 메커니즘이 있어야 하며, 이는 단계별로 얻은 정보를 완전한 지각 이미지로 구성할 수 있습니다.

영상 인식 기술의 과정

컴퓨터 영상 인식 기술은 인간의 영상 인식과 원리가 동일하기 때문에 과정도 유사합니다. 영상인식 기술의 과정은 정보 획득, 전처리, 특징 추출 및 선택, 분류기 설계, 분류 의사결정의 단계로 나누어집니다.

정보 획득이란 센서를 통해 빛이나 소리 등의 정보를 전기적 정보로 변환하는 것을 말합니다. 즉, 연구 대상의 기본 정보를 획득하고 이를 어떤 방법을 통해 기계가 이해할 수 있는 정보로 변환하는 것입니다.

전처리는 주로 이미지 처리에서 노이즈 제거, 평활화, 변환과 같은 작업을 말하며 이를 통해 이미지의 중요한 특징을 향상시킵니다.

특징 추출 및 선택이란 패턴 인식에서 특징을 추출하고 선택해야 한다는 의미입니다. 간단히 이해하자면, 우리가 연구하는 이미지는 다양한 종류가 있으며, 이를 구별하기 위해 어떤 방법을 사용하려면 각각의 특성을 통해 식별해야 하며 이러한 특성을 얻는 과정이 특징 추출입니다.

특징 추출에서 얻은 특징이 모두 이 인식에 유용하지 않을 수 있습니다. 이때 유용한 특징을 추출해야 합니다. 특징 추출 및 선택은 이미지 인식 과정에서 가장 중요한 기술 중 하나이므로 이 단계를 이해하는 것이 이미지 인식의 초점입니다.

이미지 인식 기술의 응용 분야는 무엇인가요?

이미지 인식은 생체 인식, 사물 및 장면 인식, 비디오 인식으로 구분됩니다. 생체 인식에는 지문, 손바닥 모양, 눈(망막 및 홍채), 얼굴 모양 등이 포함되며, 장면 인식에는 서명, 음성, 보행 속도, 키보드 입력 강도 등이 포함됩니다.

이미지 인식은 이미지 매칭, 이미지 분류, 이미지 검색, 얼굴 감지, 보행자 감지 및 기타 기술을 포괄하는 포괄적인 문제이며 인터넷 검색 엔진, 자율 주행, 의료 분석, 원격 감지 분석 및 기타 분야 가치에 폭넓게 적용됩니다. .

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