研究開発部員による、コラムを掲載しました。「金属プレートの読み取りは、何段ものニューラルネットワークをいくつも組み合わせて検出処理」アクセリアではディープラーニングをはじめとする機械学習技術を、金属プレートの文字読み取り、類似画像検索、トラフィックの異常検知に応用しています。いうように、何段ものニューラルネットワークをいくつも組み合わせて検出処理を行っています。Recognition/Reader)は簡単のように思えますが、文字認識はそんなに簡単ではありません。手書き文字であっても高確率で正解を認識することができますが、多くの場合1文字ずつきれいに切り取れるとは限りません。多くの場合で難しいのは、ノイズ(光の反射や傷、映り込みなど)が入っていて、文字の切れ目がわからない場合における文字位置検出です。「X」などの点の量が少ない(Xの中心点)文字も、文字切り取り位置において誤判定が多くなります。現時点では、MicrosoftやGoogleなどのOCRサービスにそのまま金属プレートを渡しても、読み取り率は非常に低いです。対して、これらのOCRサービスに、文字が整然と並んだ文章が書かれた画像ファイルを送れば、認識率はほぼ100%となります。・・・ここから先は、アクセリア株式会社で公開中のコラム本編でご覧ください。・第1回:今さら聞けない、機械学習/ディープラーニングとは!?リンク・第2回:最新の機械学習の代表、ニューラルネットワークとはリンク・第3回:手書き数字を認識する機械学習リンク・第4回:畳み込みニューラルネットワークリンク・第5回:機械学習における今後の展開リンク関連情報https://www.accelia.net/column/research/本プレスリリースは発表元企業よりご投稿いただいた情報を掲載しております。お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。Japan企業情報センターサービスへのお申し込みをいただく必要がございます。詳しくは以下のページをご覧ください。JapanTetsudo.com当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。広告について当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。