YokoHama Research, Inc. 株式会社 横浜総合研究所 |
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| 技術紹介＞画像自動分類 |
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弊社では、「多次元データ可視化／学習・認識」でご紹介している、学習技術やファジィ技術等 の人工知能的なアプローチによって、以下の特徴を持つ画像自動分類システムや、画像照合、画像 検索システム等の開発を行っております。 映像の解析や動画の認識にも、適用可能です。 ・分 類 モデル： 多数のデータを、統計や人工知能（ＡＩ）的な学習技術を用い、データ集合 の中の類似性をもとにしたモデル構造化を行います。 ・事 例 ベース： 種別サンプル数の少ないデータや例外的なデータの扱いに適した方式です。 高速かつ精緻な事例ベース照合・事例検索システムとしても機能します。 ・Hybridモデル： 上記を組み合わせた、いわゆるハイブリッド方式です。 種別学習データの均一性が乏しい場合に有効です。 ■主な機能 （１）画像自動分類 ： 代表的な画像を教師データ(分類情報）と共に学習登録することで、分類用ファジィモデルを 構築し、新規の画像を自動的に分類します。 検査の領域では、自動欠陥分類システム（ＡＤＣ）等の構築が容易に実現可能になります。 （２）画像照合・検索： 巨大な画像データベースにおいて、登録数に依存しない高速なファジィ照合（類似照合）や ファジィ検索（類似検索）機能を提供いたします。 （３）動画解析・認識： 放送、録画等の映像や、カメラ撮影の動画などをリアルタイムに処理し、時系列の特徴として 扱うことで、確実な照合や認識を行います。ＣＭや番組サーチなどにも能力を発揮します。 |
