이미지 인식이란 무엇인가요? 식별 방법과 같습니다. (매틀랩 기준)

이미지 인식이란 무엇인가요? 처음에 이 질문을 받으면 많은 사람들이 잠시 당황할 수도 있지만, 잘 생각해보면 QR코드, 얼굴인식, 웹사이트 이미지 인식 등 많은 응용 시나리오를 꼽을 수 있다. 그렇다면 이 기술을 실제로 이해한 사람은 몇 명이나 될까요? 오늘은 간단한 소개를 해드리겠습니다!

컴퓨터는 사진을 인식하면 '훈련'을 통해 이 숫자가 무엇을 의미하는지 알 수 있습니다. 그러나 초기 이미지 인식 기술이 충분히 발달하지 않아 인식이 쉽습니다. 이미지의 작은 변화로 인해 발생하는 오류입니다.

1980년대 제안된 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘 덕분에 영상인식 기술은 질적 도약을 이루었다. 이미지 인식을 수행하려면 먼저 이미지의 특징을 추출해야 합니다. 이미지의 특징을 추출한다는 것은 이를 디지털 방식으로 분석하는 것을 의미합니다. 이 프로세스에서 사용해야 하는 수학적 방법을 컨볼루션이라고 합니다.

가장 간단한 1차원 그래프 C를 예로 들면, 컴퓨터가 이미지를 인식하려면 먼저 숫자로 변환해야 합니다. 컴퓨터가 해당 숫자만을 기반으로 원본 이미지를 인식하는 방법은 다음과 같습니다. .모직물? 여기에서는 "이미지"(즉, 사진 오른쪽의 디지털 "이미지")의 특성을 추출하기 위해 "컨볼루션 커널"을 사용하여 컨볼루션 작업을 수행해야 합니다. 컨볼루션 커널은 컴퓨터가 처음에 이미지를 변환하는 디지털 정사각형과 유사하지만 일반적으로 컨볼루션 커널은 3×3 또는 5×5 정사각형으로 3×3 정사각형 중 3개가 값(즉, 값)을 갖습니다. 1), 컨볼루션 커널은 학습 과정에서 얻은 데이터에 따라 컴퓨터에 의해 조정됩니다. 많은 컨볼루션 커널이 있을 수 있습니다. 컨볼루션 커널을 사용하면 그래픽 디지털 사각형과 컨볼루션 커널 사이에 컨볼루션 연산을 수행하여 특징 맵을 계산하고 얻을 수 있습니다.

컨볼루션의 첫 번째 단계가 완료되고 예비 특징 맵이 얻어집니다. 그런 다음 "풀링" 및 "활성화"를 통해 기능 맵을 단순화합니다. 즉, 기능 맵의 특징적인 부분(즉, 중요한 부분)을 확대하는 단계입니다. 이 단계는 분명히 그래픽 기능을 정확하게 식별하기 위한 것입니다.

인식해야 할 그래픽이 복잡할수록 특징 맵이 더 정확해지기 때문에 여러 번의 컨볼루션, 풀링 및 활성화가 필요합니다. 위의 단계를 거치면 이미지의 각 평면과 차원의 특성은 물론 윤곽선, 색상 등의 특성을 얻을 수 있습니다. 훈련을 위해 이 기능 정보를 컴퓨터에 연결하면 이러한 기능 맵이 어떤 그래픽을 나타내는지 확인할 수 있습니다.

그 특징 정보/데이터를 컴퓨터로 전송하고, 지속적인 "머신러닝"을 통해 컨볼루션 커널과 매개변수를 스스로 조정하게 하면 마침내 객체를 구별할 수 있습니다. 마스크를 착용하거나 눈을 착용하거나 얼굴 일부를 가려도 기계가 인식할 수 있는 이유는 컴퓨터가 이미 우리의 얼굴 특징을 충분히 수집했기 때문입니다.

기술이 삶에 통합되는 것은 우리 모두가 보고 싶어하는 것입니다. 동시에 기술은 우리의 업무와 라이프스타일에도 많은 변화를 가져왔습니다. 이러한 시대적 배경 때문에 안면인식과 건강코드 통합기기인 '디지털 센티넬'이 등장한 것으로 보인다. 안면 인식 장비 및 솔루션 제조업체인 Hanma Intelligence는 더욱 편리한 기술이 우리 삶에 색을 더할 수 있도록 모든 사람과 협력하기를 희망합니다!