01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
画像全体の分類、物体の検出と位置特定、顔や文字、場面の認識などに用いられる。従来型の機械学習では人が特徴を設計し、深層学習では画像の画素から特徴を学習する。写真整理、品質確認、映像分析、コンテンツ判定などに利用できるが、照明、撮影角度、遮蔽、物体の大きさ、画像品質の変化や、学習データの偏りによって精度が下がる。
02 / IN PRACTICE
Image Recognitionの活用例
たとえば、こんな場面で
製品画像から対象物や欠陥候補を検出し、確認が必要な画像を絞り込む用途が考えられる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
実際の撮影条件に近い画像で評価し、照明、角度、距離による認識結果の変化を確認する。
参考資料
What is Image Recognition? | IBM （新しいタブで開きます）How Amazon Rekognition works - Amazon Rekognition （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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