パターン認識画像処理とは

パターン認識画像処理は、ソース画像のピクセルごとのスキャンに基づいて、画像の類似性をスキャンするために使用される方法です。 パターン認識の画像処理では完全に一致するものが見つかる可能性がありますが、ソフトウェアは類似性を見つけることを目的としています。 このタイプのソフトウェアの主な用途は、法執行機関が偽造や容疑者をチェックすることですが、画像の検索やビデオ編集での検索が困難な場合もあります。 このツールは完全に一致するものを見つけるように設定されていないため、2つのパターン間で不正確になる可能性があります。

パターン認識画像処理を使用して特定のパターンを見つけるために、ソフトウェアはソース画像のピクセルごとのスキャンを実行し、それを2番目の画像と比較します。 ピクセルごとのスキャンとは、プロセスがすべてのピクセルを調べ、2つの画像間の類似性を検出することを意味します。 ソース画像にある一般的なアウトラインと特徴とともに、ピクセルの色を判断します。 色は異なる環境で変化する可能性があるため、これは一般に類似性を見つけるために使用される二次的な指標です。 パターン認識ソフトウェアが顔間の類似性を見つけるためなどに特化されている場合、耳や目などの人間の顔の一般的な側面を比較するための追加のメトリックがあります。

画像間の完全一致を検出できるソフトウェアがあり、パターン認識画像処理は完全一致を検出できる場合があります。 同時に、このプロセスは類似性の発見に向けられており、一般的にツールの汎用性が高まります。 たとえば、ユーザーが同じビーチの2つの画像間の類似性を探しているが、1つの画像の視点がわずかに異なる場合、完全一致システムは共通点はないと言います。

このプロセスは、容疑者を特定したり、署名と偽造を比較するために、法執行機関によって最もよく使用されます。 偽造では、パターン認識画像処理プログラムは完全一致技術ほど効果的ではありませんが、偽の署名を検出できる場合があります。 容疑者を見つけるために、このプログラムは容疑者の写真を店や他の地域の防犯カメラから撮影した画像と比較します。

パターン認識画像処理ソフトウェアは一般に正確ですが、問題がある場合があります。 たとえば、容疑者に似ている人がいる場合、このソフトウェアは、類似性と法執行機関が間違った人を逮捕する可能性があることを認識します。 これは、プログラムが類似性のためにより多く設定されているためですが、ほとんどのユーザーはそれを知っているので、不一致が最小限に留まるように、ほとんどの一致は慎重に扱われます。