画像認識のアルゴリズム検討

★ この記事では、画像認識アルゴリズムを検討する際に必要なことについて分かりやすく
説明することを目標としています。随時更新します。
 

◎ ロバスト性

☆ロバスト性とは、外乱や障害に強いという意味です。画像認識で言えば、画像の一部が隠れていたり、角度が悪かったり、かすれている、などがあります。

位置普遍性

 学習した画像と入力画像の位置が変化しても認識できる。

照明頑健

 学習した画像と入力画像の照明の明るさが変化しても認識できる。

天気

 学習した画像と入力画像の天気が変化しても認識できる。

形状頑健

 学習した画像と入力画像の形状が変化しても認識できる。

大きさ

 学習した画像と入力画像の大きさが変化しても認識できる。

回転

 学習した画像と入力画像の角度が変化していても認識できる。

◎ 学習画像枚数

少数枚数

 学習した画像が少量しかなくても入力画像を認識できる。

◎ 学習時間

学習時間

  学習時間が早いかどうか。

◎ 処理時間

処理時間

 処理時間は早いかどうか。

◎ 実績

一般性

 一般的な画像認識においてそのアルゴリズムが実績のあるものかどうか。

上記を表にして認識対象物のパターンでプロットできれば検討の時間が大幅に短縮される。


 

>画像という分野

画像という分野

画像に関連することを網羅していきます。

ぜひお時間がある方はのぞいてみてください。

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