画像認識は、コンピュータが画像や動画内の物体、パターン、特徴を、識別する事を言います。本記事では、画像認識の処理の手順に関して取り扱っていきます。
1: 画像の取得
目的: 画像の取得。
方法: WEBカメラ、デプスカメラ、画像、動画を取得して入力として使用。
2: 画像の前処理
目的: 画像を分析しやすくするために、ノイズを減らし、画像を標準化する。
手法: グレースケール変換、ヒストグラム均一化、ノイズリダクション、エッジ検出、リサイズ。
3: 特徴抽出
目的: 画像から識別可能な特徴を抽出する。
手法: エッジ検出、テクスチャ分析、形状抽出、カラー分析、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、HOG（Histogram of Oriented Gradients）など。
4: 特徴選択/削減
目的: 分析のために最も有用な特徴を選択し、次元の呪いを避ける。
手法: 主成分分析（PCA）、線形判別分析（LDA）、オートエンコーダなど。
5: 分類/認識
目的: 抽出された特徴を使用して、画像内のオブジェクトやシーンを識別する。
手法: k-最近傍法、サポートベクターマシン（SVM）、ディープラーニング（CNN）、ランダムフォレストなど。
6: 結果の解釈と評価
目的: 認識結果を解釈し、性能を評価する。
手法: 混同行列、精度、リコール、F1スコア、ROC曲線。
7: フィードバックと改善
目的: システムの性能を改善し、より正確な認識を実現する。
手法: 追加データの取得、アルゴリズムの調整、新しい特徴の統合。
追加の処理
セグメンテーション: 画像を複数のセグメントに分割して、特定のオブジェクトや領域に焦点を当てます。（ROI）
データ拡張: トレーニングデータセットのバリエーションを増やして、モデルの一般化能力を向上させます。
オブジェクト追跡: ビデオ内でオブジェクトが時間と共にどのように動くかを追跡します。