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AI影像辨識及應用 - Coggle Diagram
AI影像辨識及應用
影像辨識生活應用實例
生物辨識
生物識別技術，是指用數理統計方法對生物進行分析，現在多指對生物體本身的生物特徵來區分生物體個體的計算機技術。
臉部辨識
利用分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑑別的計算機技術。
車牌辨識
像分割和圖像辨識理論，對含有車輛號牌的圖像，進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，並進一步提取和辨識出文本字符。
影像的組成
透過深度學習原理來建構的影像辨識系統，目前多應用在自駕車、人臉識別、車輛識別、機器人開發等應用的「訓練」上。
影像資料庫
以維修、保養、經驗組成的雲端資料庫，結合6大先進科技，並納入各型車輛的線路圖、元件位置、數據規格、維修流程、保養規範等
影像辨識的流程
取得數據集：取得的影片資料。
將影片轉換成圖片，並調成YOLO 可以處理的大小。
資料增量。
影像分割與標註。
分成訓練、驗證與測試數據集
分析測試結果
進行優化
佈署到後端伺服器
OPENCV
是一個包括如光線追蹤和3D顯示的計劃的一部分。
為推進機器視覺的研究，提供一套開源且最佳化的基礎庫。
提供一個共同的基礎庫，使得開發人員的代碼更容易閱讀和轉讓，促進了知識的傳播。
透過提供不需要開源或免費的軟體授權，促進商業應用軟體的開發。
OpenCV現在也整合了對CUDA的支援.
