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認識、オブジェクト検出、およびセマンティック セグメンテーション

特徴量を使用した認識、分類、セマンティック イメージ セグメンテーション、オブジェクト検出、ならびに CNN、YOLO v2、SSD を使用した深層学習オブジェクトの検出

Computer Vision Toolbox™ では、イメージの分類、オブジェクトの検出、セマンティック セグメンテーション、および認識のために、次のようないくつかの方法がサポートされます。

  • 深層学習と畳み込みニューラル 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

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