1

画像をスキャンして一貫性のあるハッシュに縮小し、後で新しいスキャンと比較して、2 つの画像が同じかどうかを確認できるようにしたいと考えています。

この点で何か助けていただければ幸いです。

4

1 に答える 1

1

次のアプローチは、実際に必要なものよりも強力な可能性があります。

コンピュータ ビジョンでは、活発な研究分野が認識されています。

たとえば、家の掃除ロボットを作る場合、犬を認識できるようにする必要があります (致死化学物質をスプレーしないようにするため)。これは、ロボットが毎回同じ視点から犬を見るとは限らない (そして犬が動く可能性がある) ため、より困難になります。つまり、側面、前面、または背面から、それが私の犬であることを認識する必要があります。

このロボットをトレーニングするために、さまざまな照明条件の下で犬の写真を数枚見せます。将来的には認識できるはずです。

画像から顕著な特徴を抽出するために、さまざまなアプローチが使用されています。これにより、写真が異なる照明や異なる角度から撮影された場合でも、同じ特徴を認識することができます。

一部の特徴抽出手法には、次のものがあります。

ただし、最新のシステムの多くは、特徴を手動で抽出するのではなく、ニューラル ネットワークの機械学習手法を使用しているため、ロボット/コンピューターはおそらく人間と同じ方法でオブジェクトを認識できるようになっています。

私は画像認識をやったことがないので、その長所/短所についてはよくわかりませんが、このテーマは魅力的でした。コンピューターが物事 (視覚、音声、ジェスチャーなど) を認識できるようになることを願っています。

于 2012-08-17T00:26:37.457 に答える