がぞう‐にんしき〔グワザウ‐〕【画像認識】
画像認識
【英】image recognition
画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。
画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出し、背景から分離した上で、その対象物が何であるかを分析する。人間なら無意識に行われている行為だが、コンピュータにとっては高度で複雑な処理となる。
画像認識を応用した技術としては、OCRや、顔認証、虹彩認証などを挙げることができる。
画像認識では、ピクセルの集合である画像データから、ある種のパターンを取り出し、そこから意味を読み取るという処理を行う。パターンの分析によって対象物の意味を抽出することをパターン認識と呼ぶ。パターン認識は、画像認識だけでなく、音声認識や言語解析などにも用いられている。
画像認識
画像信号を分析して、その特徴や意味を抽出し認識するシステム。ナビゲーションシステムにおけるマップマッチングは、地図の特徴、例えば道路の線形などを認識して現在地を画面上で示すという意味から、画像認識のひとつである。
パターン認識
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| 機械学習および データマイニング |
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 Category:データマイニング |
パターン認識（パターンにんしき、英: Pattern recognition）は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。
概要
パターン認識には、音声データから人間の声を認識して取り出して命令として解釈する音声認識、画像データの中から文字を認識してテキストデータに変換する光学文字認識(OCR)、大量の文書情報の中から、特定のキーワードを認識して文書の検索を実施する全文検索システム、などの技術が含まれる。
人間の脳にとっては、幼児・児童の発達段階において知覚・言語能力を獲得していく上でごく自然に行う過程でありながら、コンピュータで人為的に実現するには精度・速度どちらの面についても困難を伴う。
近年、「認識とは、結局どのクラスに分類されるかという識別問題に帰着することができる」という立場の研究が、人工知能や統計の研究と融合して大きな成果をあげている。識別器としては、ニューラルネットワーク、SVM（サポートベクターマシン）、k近傍識別器、ベイズ分類など、機械学習により大量のデータから識別パラメータを構成する非ルールベースの手法が主流である。
パターン認識の対象例
- 音声認識
- 文字認識 (OCR)
- 全文検索
- 画像認識（コンピュータビジョン）
- 人の顔（個人、表情など）
- 図形（線画、立体図など各種）
- 指紋、虹彩などを使った個人認証
- ジェスチャ認識
- 手話認識
- スケッチ認識
- 金融取引、商品先物取引（システムトレード、デイトレード、スイングトレード、裁定取引）
参考文献
- 石井 健一郎, 前田 英作, 上田 修功, 村瀬 洋 「わかりやすいパターン認識」 オーム社 (1998) ISBN 978-4274131493 (入門用の教科書)
- Christopher M. Bishop "Pattern Recognition And Machine Learning" Springer-Verlag (2006) ISBN 978-0387310732 (中上級の教科書) サポートページ
- 日本語版「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」シュプリンガージャパン (2007-2008) 上巻：ISBN 978-4431100133 下巻：ISBN 978-4431100317 サポートページ
- 日本語版「パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測」丸善出版 (2012) 上巻：ISBN 978-4621061220 下巻：ISBN 978-4621061244
- 後藤正幸，小林学：「入門 パターン認識と機械学習」コロナ社（2014）ISBN 978-4-339-02479-1 。
- 多層ニューラルネットワークと自己組織化写像のアプリケーション
関連項目
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