Artificial Intelligence

画像認識とコンピュータービジョン: 違いは何ですか?

更新中 on ２０２２年７月１１日

現在の人工知能と機械学習業界では、「画像認識"、および"Computer Vision」は最もホットなトレンドの XNUMX つです。これらの分野は両方とも、視覚的特徴を識別する作業を伴います。これが、ほとんどの場合、これらの用語が同じ意味で使用される理由です。いくつかの類似点はありますが、コンピュータービジョンと画像認識はどちらも異なるテクノロジー、概念、アプリケーションを表しています。

この記事では、コンピュータビジョンと画像認識を比較し、その相違点、類似点、使用される手法を詳しく掘り下げていきます。それでは始めましょう。

画像認識とは何ですか？

画像認識は、コンピューターがデジタル画像内のパターンやオブジェクトを識別または認識できるようにする現代の人工知能の分野です。画像認識により、コンピューターはあらゆる画像内の物体、人物、場所、テキストを識別できるようになります。

使用する主な目的画像認識意味のある情報を学習するために視覚コンテンツを分析および解釈した後、事前に定義されたラベルとカテゴリに基づいて画像を分類することです。たとえば、正しく実装された場合、画像認識アルゴリズムは画像内の犬を識別してラベルを付けることができます。

画像認識はどのように機能するのでしょうか?

基本的に、画像認識アルゴリズムは通常、機械学習および深層学習モデルを使用して、画像内の個々のピクセルを分析することでオブジェクトを識別します。画像認識アルゴリズムには、画像内のオブジェクトを認識するようにモデルをトレーニングするために、できるだけ多くのラベル付き画像が供給されます。

画像認識プロセスは、一般に次の XNUMX つのステップで構成されます。

データの収集と

最初のステップは、データセットを収集して画像をラベル付けすることです。たとえば、車が写っている画像には「車」というラベルを付ける必要があります。一般に、データセットが大きいほど、より良い結果が得られます。

データセットでのニューラルネットワークのトレーニング

画像にラベルが付けられると、その画像がトレーニングのためにニューラルネットワークに供給されます。開発者は通常、使用することを好みます畳み込みニューラルネットワーク CNN モデルは人間による追加入力なしで特徴を検出できるため、画像認識には CNN を使用します。

テストと予測

モデルがデータセット上でトレーニングされた後、「ホイール試乗」結果を検証するための未確認の画像を含むデータセット。モデルはテストデータセットからの学習を使用して、画像内に存在するオブジェクトまたはパターンを予測し、オブジェクトの認識を試みます。

コンピュータビジョンとは何ですか？

Computer Vision は、コンピュータが画像やビデオなどのデジタルメディア内のパターンやオブジェクトを識別または認識できるようにする、現代の人工知能の分野です。コンピュータービジョンモデルは、画像を分析して画像内のオブジェクトを認識または分類したり、それらのオブジェクトに反応したりすることができます。

コンピュータービジョンモデルの主な目的は、画像内のオブジェクトを検出するだけではなく、オブジェクトと相互作用して反応することも目的としています。たとえば、下の画像では、コンピュータービジョンモデルはフレーム内のオブジェクト (スクーター) を識別でき、フレーム内のオブジェクトの動きも追跡できます。

コンピュータービジョンはどのように機能するのでしょうか?

コンピュータービジョンアルゴリズムは、機械学習および深層学習アルゴリズムを使用して画像内の個々のピクセルを分析することで画像内のオブジェクトを検出することにより、画像認識アルゴリズムと同様に機能します。コンピュータービジョンアルゴリズムの動作は、次の手順に要約できます。

データ取得と前処理

最初のステップは、画像、GIF、ビデオ、ライブストリームなどの十分な量のデータを収集することです。次に、データは前処理されて、ノイズや不要なオブジェクトが除去されます。

特徴抽出

次に、トレーニングデータがコンピュータービジョンモデルに供給され、データから関連する特徴が抽出されます。次に、モデルはデータ内のオブジェクトを検出して位置特定し、事前定義されたラベルまたはカテゴリに従ってオブジェクトを分類します。

セマンティックセグメンテーションと分析

そのときの画像はセグメント化された個々のピクセルにセマンティックラベルを追加することで、さまざまな部分に分割できます。その後、データはタスクの要件に従って分析および処理されます。

画像認識とコンピュータビジョン: それらはどのように異なりますか?

画像認識とコンピュータビジョンは両方とも物体を識別するという同じ基本原理に基づいて機能しますが、範囲と目的、データ分析のレベル、および関連する技術の点で異なります。それぞれについて個別に説明しましょう。

範囲と目的

画像認識の主な目的は、画像内のオブジェクトまたはパターンを識別して分類することです。主な目的は、画像内のオブジェクトを検出または認識することです。一方、コンピュータビジョンは、画像やビデオなどのデジタルメディア内のパターンやオブジェクトを分析、識別、認識することを目的としています。主な目標は、フレーム内のオブジェクトを検出するだけでなく、それに反応することです。

分析のレベル

画像認識とデータ分析の最も大きな違いは、分析のレベルです。画像認識では、モデルは画像内のオブジェクトまたはパターンの検出のみに関係します。逆に言えば、コンピュータービジョンモデルは、物体を検出することだけを目的とするのではなく、画像の内容を理解し、空間配置を特定することも目的としています。

たとえば、上の画像では、画像認識モデルは画像を分析して、フレーム内のボール、バット、子供を検出するだけかもしれません。一方、コンピュータービジョンモデルはフレームを分析して、ボールがバットに当たったかどうか、子供に当たったか、それともすべて外れたかを判断します。

複雑

画像認識アルゴリズムは一般に、コンピュータービジョンのアルゴリズムよりも単純になる傾向があります。これは、画像認識は一般的に画像内の単純なオブジェクトを識別するために導入されており、そのため特徴抽出には深層学習や畳み込みニューラルネットワーク (CNN) などの技術に依存しているためです。

コンピュータービジョンモデルは、画像だけでなくビデオやライブストリームでもオブジェクトを検出し、それらに反応するため、一般的により複雑です。コンピュータービジョンモデルは通常、画像認識、深層学習、パターン認識、セマンティックセグメンテーションなどの技術を組み合わせたものです。

画像認識とコンピュータビジョン: それらは似ていますか?

違いはあるものの、画像認識とコンピュータビジョンにはいくつかの類似点もあります。 画像認識はコンピュータビジョンのサブセットです。 これらの分野はどちらも機械学習技術に大きく依存しており、ラベル付きデータセットでトレーニングされた既存のモデルを使用して、画像またはビデオ内のオブジェクトを識別および検出することを理解することが重要です。