# オブジェクトを認識する

異なる視野角および照明条件のもとでさまざまなオブジェクトを区別することはよくあることですが、難しい作業です。場合によっては、パターンマッチングやカラーヒストグラムの比較といったアプローチが有効です。しかし、一般的に、こうしたアプローチは確実には機能せず、調整が困難であり、視覚専門家がケースバイケースで慎重に選択する必要があります。

このチュートリアルでは、分類 (緑) ツールとそのシンプルで直感的なインタフェースを使用して、150 個の異なるオブジェクトを含む画像分類データベースで作業します。各オブジェクトの異なる視野角から 24 個の画像があります。目標は、各クラスの画像のサブセットを使用して登録し、その結果得られたパフォーマンスを残りの未登録画像でテストすることです。

###### 学習目標

- 分類 (緑) ツールについて理解する。
- クラスに従って画像にタグを付ける (画像ファイル名に基づいて自動タグ付けを使用します)。
- 学習用サンプルとテスト用サンプルを分ける分割比を使用して分類パフォーマンスを評価する。
- このアプリケーションの色の関連性を調べる。