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產(chǎn)品分類
Product Category圖像分析是計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像中屬性的能力。換句話說(shuō)，它是指從獲取的圖像中提取數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的特征，根據(jù)人的主觀判斷和人的判斷標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)建算法，并自動(dòng)做出判斷。
例如，圖像分析技術(shù)通過(guò)智能手機(jī)照片應(yīng)用程序在我們的日常生活中普遍存在。照片應(yīng)用程序中使用的技術(shù)使用面部識(shí)別對(duì)照片中的對(duì)象進(jìn)行分類并顯示相似對(duì)象的列表。
我們也使用社交媒體，社交媒體以文本分析作為基本功能。此外，圖像分析在社交媒體中變得越來(lái)越重要。
這是因?yàn)?，從社交媒體分析的角度來(lái)看，圖像分析被認(rèn)為是應(yīng)用于視覺(jué)內(nèi)容的文本分析功能的延伸。
自 20 世紀(jì) 60 年代末人工智能出現(xiàn)以來(lái)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的人工智能不斷發(fā)展。如今，該技術(shù)可用于通過(guò)從圖像和附加信息中提取信息來(lái)自動(dòng)做出決策。
引入圖像分析的一個(gè)例子是染色體畸變測(cè)試方法的發(fā)展。
染色體畸變測(cè)試方法是利用培養(yǎng)細(xì)胞來(lái)檢查化學(xué)物質(zhì)誘發(fā)染色體結(jié)構(gòu)和數(shù)值畸變的能力，以預(yù)測(cè)癌變?cè)缙谶^(guò)程的測(cè)試方法。
通常使用微生物進(jìn)行篩選測(cè)試來(lái)檢測(cè)天然水和飲用水中所含的誘變劑和致癌物。然而，為了定量評(píng)估對(duì)人類的風(fēng)險(xiǎn)，需要使用哺乳動(dòng)物作為測(cè)試對(duì)象。
因此，通過(guò)使用培養(yǎng)的哺乳動(dòng)物細(xì)胞作為簡(jiǎn)單的測(cè)試方法，可以考慮到安全性。
此外，由于利用培養(yǎng)的哺乳動(dòng)物細(xì)胞進(jìn)行染色體異常測(cè)試具有重要意義，因此在研究中使用染色體增益的圖像分析來(lái)檢測(cè)異常并提供測(cè)試結(jié)果的客觀性。
另一方面，雖然圖像分析技術(shù)已經(jīng)取得了先進(jìn)的發(fā)展，但充分利用它所需的分析方法卻沒(méi)有跟上。
因此，這項(xiàng)研究對(duì)于推進(jìn)圖像分析方法極其重要。
這項(xiàng)研究描述于“Proc. of Environ & Sani"，第 26 卷，1990 年。
圖像分析的好處包括提高生產(chǎn)力、改善工作環(huán)境和降低勞動(dòng)力成本。例如，如果將圖像分析納入檢查工作中，則無(wú)需使用人眼即可確定零件的缺陷。
此外，除了圖像分析之外，通過(guò)連接分揀機(jī)和機(jī)器人，可以自動(dòng)對(duì)檢查物品進(jìn)行分類。
因此，檢查工作可以長(zhǎng)時(shí)間或在危險(xiǎn)環(huán)境中進(jìn)行，從而提高工作場(chǎng)所的安全性。
此外，它還減少了人為錯(cuò)誤造成的質(zhì)量波動(dòng)，并減少了重復(fù)檢查人眼忽略的質(zhì)量缺陷等浪費(fèi)的精力，從而為其他任務(wù)騰出了時(shí)間并降低了人員成本。
另一方面，圖像分析的缺點(diǎn)包括圖像分析設(shè)備的成本和缺乏軟件應(yīng)用程序。
圖像分析需要攝像頭、傳感器、監(jiān)視器等，這增加了初始成本。此外，圖像分析仍然是一項(xiàng)發(fā)展中的技術(shù)，因此可能很難找到適合您工作的軟件和應(yīng)用程序。
不過(guò)，由于這是一個(gè)未來(lái)有望繼續(xù)發(fā)展的領(lǐng)域，因此有必要密切關(guān)注是否正在銷(xiāo)售適合您需求的產(chǎn)品。
典型的圖像分析方法分為三類：圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割。
圖像分類
圖像分類是指區(qū)分目標(biāo)圖像中的內(nèi)容并將其劃分為類別的方法。圖像和照片包含不同的信息，這些信息用于通過(guò)從光柵圖像中提取特征來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分類。例如，通過(guò)讓機(jī)器記住單個(gè)圖像中的空間，例如狗、貓、人、天空和樹(shù)木，它可以識(shí)別它們。
物體檢測(cè)
對(duì)象檢測(cè)是一種通過(guò)使用類似于圖像分類的操作來(lái)檢測(cè)對(duì)象是什么的方法。然而，除此之外，物體檢測(cè)縮小了物體的位置范圍，并執(zhí)行拒絕除所識(shí)別物體之外的物體的動(dòng)作。此外，圖像分類針對(duì)圖像中的一個(gè)目標(biāo)，而目標(biāo)檢測(cè)可以檢測(cè)多個(gè)目標(biāo)。
圖像分割
圖像分割是一種確定圖像區(qū)域的方法。該方法通常通過(guò)結(jié)合多種技術(shù)來(lái)發(fā)揮作用。例如，為了確保所識(shí)別區(qū)域的可靠性，需要進(jìn)行稱為注釋的標(biāo)記工作。注釋是對(duì)特定信息附加信息標(biāo)簽，并通過(guò)附加元數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別它的方法。
圖像分析技術(shù)也有兩種類型：
人臉識(shí)別
面部識(shí)別是一種允許計(jì)算機(jī)提取和識(shí)別人的面部特征的技術(shù)。一種稱為面部識(shí)別的技術(shù)用于將數(shù)據(jù)庫(kù)中注冊(cè)的面部信息與傳感器檢測(cè)到的面部信息進(jìn)行比較。近年來(lái)，不僅可以檢測(cè)人臉，還可以檢測(cè)動(dòng)物臉。此外，對(duì)讀取面部表情的技術(shù)（稱為情緒識(shí)別）的研究正在進(jìn)行中。
字符識(shí)別
字符識(shí)別是一種讀取并區(qū)分紙質(zhì)文檔上書(shū)寫(xiě)的字符的技術(shù)。通常，通過(guò)使用掃描儀讀取文本，或者通過(guò)使用相機(jī)拍照并讀取文本來(lái)將文本捕獲為文本數(shù)據(jù)。導(dǎo)入的字符數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)，用于翻譯功能、字符差異檢查等。
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