ニューラルネットワーク使うことで、画像を認識します。
画像認識とは、画像に写っているものを認識する技術です。
パターン認識の一種である画像認識は近年、深層学習によって精度が向上し、様々な分野で導入が進んでいます。
画像認識には大量の画像を処理することが欠かせません。
画像処理には、ほとんどの画像認識の前に実施する「共通の前処理」と、目的や必要に応じて取捨選択して実施するやや高度な「特殊な前処理」があります。
後者では通常、特徴量と呼ばれる、学習対象の特徴を数値化したデータを得て、特徴量に合った学習モデルを選定します。
深層学習では、この学習モデルから作成されるニューラルネットワーク(CNN)使うことで、画像を認識するのです。
CNNに乱数ベクトルなどを入力して画像を生成します。
一方、画像生成とは、絵画や画像、映像などを生成したり、加工したりする技術です。
画像生成では基本的に、画像認識と同様の原理でニューラルネットワークに乱数ベクトルなどを入力することで画像を生成、加工します。
また、GAN による画像生成では、ジェネレーターが画像を生成し、ディスクリミネーターが画像の真偽を判定するというプロセスを繰り返すことで、生成画像を実画像に近づけるのです。
