AIに関する用語

画像認識とは?その仕組みと実用例を解説

画像認識の仕組みと原理 画像認識は、コンピューターが画像から意味のある情報を抽出する能力です。これは、マシンビジョン技術の一種で、カメラやセンサーからの画像を使用して、物体を識別、分類、分析します。 画像認識システムは、主に以下のステップで動作します。 * -前処理- 画像のノイズやゆがみを削除し、処理しやすい形式に変換します。 * -特徴抽出- 画像内の重要な特徴(エッジ、コーナー、テクスチャ)を特定します。 * -特徴記述- 抽出した特徴を数式または数値で記述します。 * -分類または検出- 特徴記述を使用して、画像内のオブジェクトを識別または検出します。 これらのステップを実行するために、画像認識システムは次のような手法を使用します。 * -畳み込みニューラルネットワーク (CNN)- 画像内の特徴を検出するために使用されます。 * -特徴記述子 (SIFT、SURF)- 特徴を記述するために使用されます。 * -サポートベクターマシン (SVM)- 画像内のオブジェクトを分類するために使用されます。
WEBサービスに関する用語

IPアドレスの世界を探る パブリックとプライベートの違いと活用法

IPアドレスに関する質問と回答 ITの初心者 IPアドレスが変更された場合、インターネットにアクセスできなくなることはありますか? IT・PC専門家 はい、IPアドレスが変更された場合、特定の設定がなされていない限り、インターネットへの接続...
プログラムに関する用語

浮動小数点数とは?コンピューターの数値表現を知る

浮動小数点数の仕組みは、数値を2つの部分に分けて表現しています。1つ目は仮数部で、数値の有効桁数です。もう1つは指数部で、数値のスケールを決定します。仮数部は2進数で表され、仮数の有効桁数と有効桁数を表す符号を含んでいます。一方、指数部は整数で表され、仮数部のスケールを表します。この表現方法により、非常に小さな数値から非常に大きな数値まで、広い範囲の値を表すことができます。