이미지 인식
이미지 인식이 AI가 시각적 요소를 분류하고 이해할 수 있도록 지원하여 의료, 소매, 보안 등에서 혁신을 주도하는 방법을 알아보세요.
이미지 인식은 디지털 이미지나 비디오 내에서 사물, 사람, 장소 및 행동을 식별하고 해석할 수 있도록 기계에 기능을 제공하는 광범위한 컴퓨터 비전 분야입니다. 얼굴 인식으로 휴대폰 잠금 해제부터 자율 주행 차량이 복잡한 환경을 탐색하도록 지원하는 것에 이르기까지 수많은 애플리케이션을 지원하는 핵심 기술입니다. 핵심적으로 이미지 인식은 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL) 알고리즘을 사용하여 픽셀을 분석하고 의미 있는 패턴을 추출하여 시각 정보를 이해하는 인간의 능력을 모방합니다.
이미지 인식과 관련 작업 비교
이미지 인식은 종종 같은 의미로 사용되지만, 더 구체적인 여러 작업을 포괄하는 일반적인 용어입니다. 하위 분야와 구별하는 것이 중요합니다.
- Image Classification: 이는 가장 간단한 형태의 이미지 인식입니다. 미리 정의된 범주 세트에서 전체 이미지에 단일 레이블을 할당하는 것을 포함합니다. 예를 들어 모델은 이미지를 "고양이", "개" 또는 "자동차"를 포함하는 것으로 분류할 수 있습니다. 출력은 전체 이미지에 대한 하나의 레이블입니다.
- 객체 감지: 보다 고급 작업인 객체 감지는 이미지 내의 객체를 분류할 뿐만 아니라 일반적으로 각 객체 주위에 바운딩 박스를 그려서 객체의 위치를 찾습니다. 예를 들어 자율 주행 자동차는 객체 감지를 사용하여 보행자, 다른 차량 및 교통 표지판을 식별하고 찾습니다.
- 이미지 분할(Image Segmentation): 이 작업은 이미지에서 각 객체에 속하는 정확한 픽셀을 식별하여 한 단계 더 나아갑니다. 객체의 모양과 경계에 대한 깊은 이해가 필요한 애플리케이션(예: 의료 영상 분석(Medical image analysis))에 중요한 각 객체에 대한 자세한 마스크를 생성합니다.
이미지 인식 작동 방식
최신 이미지 인식은 주로 이미지와 같은 그리드 형태의 데이터를 처리하는 데 특히 효과적인 신경망 유형인 합성곱 신경망(CNNs)에 의해 구동됩니다. 이 프로세스에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.
- 데이터 수집: 레이블이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트가 수집됩니다. 유명한 예로는 ImageNet 및 COCO가 있습니다.
- 모델 학습: CNN은 이 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 학습 중에 네트워크는 특징 추출이라는 프로세스를 통해 단순한 가장자리 및 텍스처에서 복잡한 객체 부분에 이르기까지 패턴을 식별하는 방법을 학습합니다. 모델의 가중치는 예측과 실제 레이블 간의 차이를 최소화하도록 조정됩니다.
- 추론: 학습이 완료되면 모델은 새로운 미지의 이미지에 대해 예측을 수행할 수 있습니다. 학습된 모델을 적용하는 이 프로세스를 추론이라고 합니다.
실제 애플리케이션
이미지 인식은 많은 산업 분야에서 필수적인 요소가 되었습니다.
- 헬스케어: 헬스케어 AI에서 이미지 인식은 방사선 전문의가 X-ray, MRI 및 CT 스캔에서 종양, 골절 및 기타 이상 징후를 감지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 모델은 의료 이미지 데이터 세트에 대해 훈련되어 높은 정확도로 뇌종양을 식별하여 의사가 더 빠른 진단을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- 리테일: 리테일 업체는 카메라를 통해 선반을 모니터링하여 제품이 부족할 때 이를 감지함으로써 재고 관리를 위해 이미지 인식을 사용합니다. 고객이 사진을 업로드하여 유사한 제품을 찾을 수 있도록 하는 전자 상거래 사이트의 시각적 검색 기능은 또 다른 인기 있는 응용 분야입니다. 리테일 AI 페이지에서 이에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
도구 및 훈련
이미지 인식 애플리케이션 개발에는 종종 특수 라이브러리 및 프레임워크 사용이 필요합니다. 주요 기술은 다음과 같습니다.
