패턴 인식 이미지 처리 란 무엇입니까?

패턴 인식 이미지 처리는 소스 이미지의 픽셀 단위 스캔을 기반으로 이미지의 유사성을 스캔하는 데 사용되는 방법입니다. 패턴 인식 이미지 처리는 정확한 일치를 찾을 수 있지만 소프트웨어는 유사성을 찾는 데 적합합니다. 이 유형의 소프트웨어는 주로 법 집행 기관에서 위조 또는 용의자를 확인하는 데 사용되지만, 찾기가 어렵거나 비디오 편집이 어려운 이미지를 검색하는 데 사용될 수도 있습니다. 이 도구는 정확한 일치 항목을 찾도록 설정되어 있지 않으므로 두 패턴간에 부정확 한 내용이있을 수 있습니다.

패턴 인식 이미지 처리를 사용하여 특정 패턴을 찾기 위해 소프트웨어는 소스 이미지를 픽셀 단위로 스캔하여 두 번째 이미지와 비교합니다. 픽셀 단위 스캔은 프로세스가 모든 픽셀을보고 두 이미지 간의 유사성을 감지 함을 의미합니다. 소스 이미지에서 볼 수있는 일반적인 개요 및 기능과 함께 픽셀의 색상을 판단합니다. 색상은 환경에 따라 달라질 수 있으므로 일반적으로 유사성을 찾는 데 사용되는 보조 측정 항목입니다. 얼굴 간의 유사성을 찾는 것과 같이 패턴 인식 소프트웨어가 특화된 경우, 귀와 눈과 같은 사람의 얼굴의 일반적인 측면을 비교하기위한 추가 메트릭이있을 것입니다.

이미지 간의 정확한 일치를 찾을 수있는 소프트웨어가 있으며 패턴 인식 이미지 처리가 정확한 일치를 찾을 수 있습니다. 동시에이 프로세스는 유사점을 찾는 데 더욱 적합하며 일반적으로 도구를보다 다양하게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 동일한 해변의 두 이미지 사이의 유사점을 찾고 있지만 하나의 이미지가 약간 다른 관점을 가지고 있다면, 정확히 일치하는 시스템은 공통점이 없다고 말할 것입니다.

이 프로세스는 법 집행 기관이 용의자를 식별하거나 서명과 위조를 비교하기 위해 가장 자주 사용됩니다. 위조로 인해 패턴 인식 이미지 처리 프로그램은 완전 일치 기술만큼 효과적이지 않지만 가짜 서명을 감지 할 수 있습니다. 용의자를 찾기 위해이 프로그램은 용의자의 사진을 상점 및 기타 지역의 보안 카메라에서 찍은 이미지와 비교합니다.

패턴 인식 이미지 처리 소프트웨어는 일반적으로 정확하지만 문제가있을 수 있습니다. 예를 들어, 용의자와 비슷한 사람이있는 경우이 소프트웨어는 유사성과 법 집행 기관이 잘못된 사람을 체포 할 수 있음을 인식합니다. 프로그램이 유사성을 위해 더 많이 설정 되었기 때문에 대부분의 사용자는 대부분의 경기가 부정확성을 최소화하기 위해 약간의주의를 기울여 처리한다는 것을 알고 있습니다.