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深層学習、オブジェクトの検出と認識

深層学習、オブジェクト検出、認識、bag of features、テンプレート マッチング、背景推定、グラウンド トゥルースのラベル付け

Computer Vision System Toolbox™ では、イメージの分類、オブジェクトの検出、認識のために、次のようないくつかの方法がサポートされます。

  • 深層学習とたたみ込みニューラル ネットワーク (CNN)

  • bag of features

  • テンプレート マッチング

  • ブロブ解析

  • Viola-Jones アルゴリズム

  • グラウンド トゥルースのラベル付け用対話型アプリ

CNN はよく使用される深層学習アーキテクチャで、イメージ データから直接、使用可能な特徴表現を自動的に学習します。bag of features は、イメージの特徴を、イメージの分類と検索に適したコンパクトな表現に符号化します。テンプレート マッチングは、小さいイメージまたはテンプレートを使用して、大きいイメージ内のマッチする領域を見つけます。ブロブ解析では、セグメンテーションとブロブのプロパティを使用して関心のあるオブジェクトを識別します。Viola-Jones アルゴリズムは Haar-like 特徴と分類器のカスケードを使用して、顔、鼻、目などのオブジェクトを識別します。この分類器を学習させて、他のオブジェクトを認識できるようにすることができます。

注目の例