人工知能、ディープラーニング、マシンビジョン、理解すべき概念

人工知能の概念は長年提唱されてきたが、最近の流行は「人間対機械」の競争で囲碁の世界的名人、イ・セドルを破ったアルファ碁だった。同様に、ディープラーニングやマシンビジョンの概念も私たちの視界に頻繁に登場します。では、人工知能とは何でしょうか？ディープラーニングとマシンビジョンとは何でしょうか？そして、それらはセキュリティ分野でどのように応用されているのでしょうか？この3つにはどのような関係があるのでしょうか？以下では、それらの質問に1つずつお答えします。

人工知能人工知能は、知能の本質を理解し、人間の知能と同様に反応できる新しいタイプのインテリジェントマシンを生み出そうとするコンピュータサイエンスの分野です。この分野の研究には、ロボット工学、音声認識、画像認識、自然言語処理、エキスパートシステムなどがあります。
ディープラーニング一般的に、人工知能とは、人間の知的活動の法則の研究、ある程度の知能を備えた人工システムの構築、これまで人間の知能を必要としていたタスクをコンピューターで実行できるようにする方法の研究です。つまり、コンピューターのソフトウェアとハードウェアを使用して、人間の知的行動の特定の基本理論、方法、およびテクニックをシミュレートする方法の研究です。ディープラーニングは、機械学習研究における新しい分野です。その目的は、人間の脳のように分析し学習するニューラルネットワークを構築し、シミュレートすることです。画像、音声、テキストなどのデータを解釈する人間の脳のメカニズムを模倣します。セキュリティ分野への応用ディープラーニングがこれほど普及した主な要因はデータであり、ビデオ監視データはビッグデータ全体の60％以上を占めています。同時に、ビデオ監視分野のデータ分析の70％以上は画像認識に使用されています。ディープラーニングは、セキュリティ業界のあらゆる分野に応用されています。顔検出、車両検出、非自動車検出、顔認識、車両ブランド認識、歩行者検索、車両検出、人間の属性、異常な顔検出、群衆行動分析、さまざまな関心対象の追跡...ディープラーニングアルゴリズムは、単にデータを受け取るだけではありません。元のデータを吸収することに基づいて、モデルのパフォーマンスを段階的に向上させ、データ選択プロセスにフィードバックを提供します。これにより、どのタイプのデータがモデルのパフォーマンスを継続的に向上させるのに役立ち、どのタイプのデータは役に立たないかを区別できるデータ選択メカニズムが形成され、最終的に好循環システムが形成されます。マシンビジョンマシンビジョンは、急速に発展している人工知能の分野です。簡単に言えば、マシンビジョンとは、測定と判断のために人間の目の代わりに機械を使用することです。マシンビジョンシステムは、マシンビジョン製品（CMOSとCCDに分けられる画像キャプチャデバイス）を使用して、キャプチャされた対象を画像信号に変換し、専用の画像処理システムに送信して、キャプチャされた対象の形態情報を取得し、ピクセル分布、明るさ、色などの情報に基づいてデジタル信号に変換します。画像システムは、これらの信号に対してさまざまな操作を実行して対象の特徴を抽出し、判断結果に基づいて現場の機器の動作を制御します。マシンビジョンは主に画像を認識するため、顔認識やナンバープレート認識などに広く利用されています。インテリジェント交通産業を例にとると、マシンビジョンは低コスト、安定性が強く、高精度、適用範囲が広いなどの利点があり、国内外の高速道路や道路の交通監視システムに広く利用されており、具体的にはナンバープレート認識、車体色認識、車種認識、違反認識、交通流統計、流量制御などです。人工知能はコンピュータサイエンスの一分野であり、ディープラーニングとマシンビジョンは機械学習研究の分野です。ディープラーニングとマシンビジョンは、主にグラフィックスのより深いマイニングと分析に焦点を当てており、人工知能の実用的なアプリケーションです。人工知能には、グラフィック処理に加えて、音声、動き、ソーシャルなどの側面の処理と制御も含まれます。

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