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Product Category圖像分析是計算機識別圖像中屬性的能力。換句話說，它是指從獲取的圖像中提取數字數據的特征，根據人的主觀判斷和人的判斷標準創建算法，并自動做出判斷。
例如，圖像分析技術通過智能手機照片應用程序在我們的日常生活中普遍存在。照片應用程序中使用的技術使用面部識別對照片中的對象進行分類并顯示相似對象的列表。
我們也使用社交媒體，社交媒體以文本分析作為基本功能。此外，圖像分析在社交媒體中變得越來越重要。
這是因為，從社交媒體分析的角度來看，圖像分析被認為是應用于視覺內容的文本分析功能的延伸。
自 20 世紀 60 年代末人工智能出現以來，包括機器學習在內的人工智能不斷發展。如今，該技術可用于通過從圖像和附加信息中提取信息來自動做出決策。
引入圖像分析的一個例子是染色體畸變測試方法的發展。
染色體畸變測試方法是利用培養細胞來檢查化學物質誘發染色體結構和數值畸變的能力，以預測癌變早期過程的測試方法。
通常使用微生物進行篩選測試來檢測天然水和飲用水中所含的誘變劑和致癌物。然而，為了定量評估對人類的風險，需要使用哺乳動物作為測試對象。
因此，通過使用培養的哺乳動物細胞作為簡單的測試方法，可以考慮到安全性。
此外，由于利用培養的哺乳動物細胞進行染色體異常測試具有重要意義，因此在研究中使用染色體增益的圖像分析來檢測異常并提供測試結果的客觀性。
另一方面，雖然圖像分析技術已經取得了先進的發展，但充分利用它所需的分析方法卻沒有跟上。
因此，這項研究對于推進圖像分析方法極其重要。
這項研究描述于“Proc. of Environ & Sani"，第 26 卷，1990 年。
圖像分析的好處包括提高生產力、改善工作環境和降低勞動力成本。例如，如果將圖像分析納入檢查工作中，則無需使用人眼即可確定零件的缺陷。
此外，除了圖像分析之外，通過連接分揀機和機器人，可以自動對檢查物品進行分類。
因此，檢查工作可以長時間或在危險環境中進行，從而提高工作場所的安全性。
此外，它還減少了人為錯誤造成的質量波動，并減少了重復檢查人眼忽略的質量缺陷等浪費的精力，從而為其他任務騰出了時間并降低了人員成本。
另一方面，圖像分析的缺點包括圖像分析設備的成本和缺乏軟件應用程序。
圖像分析需要攝像頭、傳感器、監視器等，這增加了初始成本。此外，圖像分析仍然是一項發展中的技術，因此可能很難找到適合您工作的軟件和應用程序。
不過，由于這是一個未來有望繼續發展的領域，因此有必要密切關注是否正在銷售適合您需求的產品。
典型的圖像分析方法分為三類：圖像分類、目標檢測和圖像分割。
圖像分類
圖像分類是指區分目標圖像中的內容并將其劃分為類別的方法。圖像和照片包含不同的信息，這些信息用于通過從光柵圖像中提取特征來對圖像進行分類。例如，通過讓機器記住單個圖像中的空間，例如狗、貓、人、天空和樹木，它可以識別它們。
物體檢測
對象檢測是一種通過使用類似于圖像分類的操作來檢測對象是什么的方法。然而，除此之外，物體檢測縮小了物體的位置范圍，并執行拒絕除所識別物體之外的物體的動作。此外，圖像分類針對圖像中的一個目標，而目標檢測可以檢測多個目標。
圖像分割
圖像分割是一種確定圖像區域的方法。該方法通常通過結合多種技術來發揮作用。例如，為了確保所識別區域的可靠性，需要進行稱為注釋的標記工作。注釋是對特定信息附加信息標簽，并通過附加元數據來識別它的方法。
圖像分析技術也有兩種類型：
人臉識別
面部識別是一種允許計算機提取和識別人的面部特征的技術。一種稱為面部識別的技術用于將數據庫中注冊的面部信息與傳感器檢測到的面部信息進行比較。近年來，不僅可以檢測人臉，還可以檢測動物臉。此外，對讀取面部表情的技術（稱為情緒識別）的研究正在進行中。
字符識別
字符識別是一種讀取并區分紙質文檔上書寫的字符的技術。通常，通過使用掃描儀讀取文本，或者通過使用相機拍照并讀取文本來將文本捕獲為文本數據。導入的字符數據轉換為文本數據，用于翻譯功能、字符差異檢查等。
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