Research on image recognition using machine learning platform

Abstract

[[abstract]]摘要 機器學習理論在發展出深度學習的演算法後開始大量普及，進入產業與生活中，加上資料取得的質與量大幅提升、電腦運算速度也快速倍增，讓機器學習得以進行大量實務應用，逐漸為人類生活帶來改變。如何將此理論進行實務應用，成為現代企業所關注的重要議題。 本研究目的是將圖像辨識技術進行實務應用，共進行九項不同數據集的研究。包含雜草辨識、蕈類辨識、植物幼苗辨識、建物表面裂縫檢測、鑄造產品瑕疵檢測、肺炎檢測、視網膜病變檢測、自閉症臉部辨識、停車場空位辨識等研究，圖像辨識精確率均在八成以上，最高則達到100%，顯見以機器學習平台Azure進行圖像辨識可有效應用在相關領域。 根據本研究的模型訓練結果，單一數據集中各分類的圖像張數超過2,000張時，即使再增加圖像張數進行訓練，對於模型精確率的提升效果有限。此外，建議此類研究在圖像蒐集時，應將特徵的畫面比例放大，並減少對焦模糊、鏡頭髒污、曝光錯誤、光影變化…等問題，以利機器學習與判讀