Azure AI Vision
OCR と AI を使用して、画像とビデオの分析から Computer Vision の分析情報を検出します
概要
Azure AI Vision によるアプリの強化
- Azure AI Vision は、革新的な Computer Vision 機能を提供する統合されたサービスです。事前構築済みの画像タグ付け、光学式文字認識 (OCR) によるテキスト抽出、責任ある顔認識を使用して、アプリで画像の分析、テキストの読み取り、顔の検出を行う機能を提供します。機械学習の経験を必要とせず、ビジョン機能をプロジェクトに組み込みます。
- 自然言語で画像に自動的にキャプションを付け、スマート トリミングを使用し、画像を分類します (プレビュー)。
- 画像分析と物体検出を使用して、Computer Vision を使用して、動きを追跡し、リアルタイムで環境を分析します。
- OCR テクノロジを使用して、画像から印刷されたテキストや手書きのテキストを抽出します。言語や書き方が混在していてもかまいません。
- 顔認識を使用してアプリを作成し、シームレスで安全性の高いユーザー エクスペリエンスを実現します。
- 精度を損なうことなく、少数の画像でニーズに合わせて画像分類と物体検出をカスタマイズします (プレビュー)。
- 目標を達成し、正確な結果を達成するために責任を持ってコンピューター AI Vision を使用する方法に関する明確なガイダンスを取得します。
機能
Azure AI Vision を使用してビジュアル コンテンツをさまざまな方法で分析する
画像分析
画像分析は、10,000 以上の概念とオブジェクトから、検出、分類、キャプション付け、分析情報の生成を行います。
空間分析
空間分析は、物理的な領域内の人々の存在と動きをリアルタイムで把握します。
光学式文字認識 (OCR)
光学式文字認識 (OCR) は、画像から印刷されたテキストや手書きのテキストを抽出します。言語や書き方が混在していてもかまいません。
顔認識
顔認識は、人間の身元を認識して検証するインテリジェントなアプリケーションの作成に役立ちます。
セキュリティ
埋め込みのセキュリティとコンプライアンス
34,000
Microsoft のセキュリティ イニシアティブに専念するフルタイム相当のエンジニアの人数。
15,000
専門的なセキュリティ知識を持つパートナーの数。
>100
50 以上の世界中の地域や国に特化したものを含むコンプライアンス認定数。
価格
Azure AI Vision の価格
初期費用は不要で、料金は使用した分のみ発生します。Azure AI Vision では、トランザクション数に基づいて従量課金制の消費モデルが使用されます。Azure AI Vision と Face API の価格の詳細をご確認ください。
お客様事例
すべての業界のあらゆる規模の企業に信頼されています
よくあるご質問
- Azure AI Vision とその他の Azure AI サービスでは、99.9% の可用性が保証されています。Free 価格レベルでは、サービス レベル アグリーメント (SLA) は提供されません。
- いいえ。Microsoft はお客様の画像やビデオの処理後に自動的に削除します。また、基礎となるモデルを強化するためにお客様のデータをトレーニングすることはありません。ビデオ データは、ユーザーのプレミスから外には持ち出されず、コンテナーが実行されているエッジには格納されません。プライバシーと使用条件の詳細をご確認ください。
- いいえ。空間分析では、検出された個別の人物を取り囲む境界ボックスを使用して、ビデオ映像や出力に含まれる人物の存在の検出と位置特定が行われます。AI モデルにより、顔が検出されたり、個人の ID や人口統計が判断されたりすることはありません。
- 空間分析 AI モデルでは、人体境界ボックスによって 1 人以上の人物の存在を識別するアルゴリズムに基づいて、ビデオ フィード内の動きを検出して追跡します。カメラの視野のゾーン内で検出された人物と境界ボックスそれぞれについて、AI モデルはイベント データを出力します。これには、人体の境界ボックスの座標、イベントの種類 (ゾーンの出入り、方向の線の交差など)、境界ボックスを追跡する仮名識別子、検出の信頼度スコアなどが含まれます。このイベント データは、Azure IoT Hub のお客様独自のインスタンスに送信されます。
- はい。モデルのカスタマイズはシナリオに合わせてカスタマイズするように設計されているため、モデルをトレーニングするためのラベル付きデータを提供する必要があります。
- サービスのモデルカスタマイズ機能は、画像間の主な違いをすばやく認識するように最適化されているので、少量のデータを含むモデルでプロトタイプの作成を始めることができます。ラベルごとに画像を 1 つだけでも初められます。ラベル付きの画像が多くお持ちの場合、追加できます。問題の複雑さと必要な精度に応じて、ラベルごとに画像を追加し続けて、モデルを改善できます。
- どちらもです。サイトを使用して、モデルのデータセット、トレーニング、評価を管理するためのグラフィカル インターフェイスにアクセスしてコードなしのエクスペリエンスを実現できます。また、別の方法として、AI Vision API を使用することもできます。
- ラベル付けされたデータを簡単にエクスポートするために Vision Studio と統合されている Azure Machine Learning スタジオで画像にラベルを付けることができます。Common Objects in Context (COCO) ファイル形式でデータにラベルを付け、COCO ファイルを Vision Studio に直接インポートすることもできます。Vision Studio は、Azure AI Vision の機能を探索、構築、統合できる一連の UI ベースのツールです。
- Azure AI Vision のモデル カスタマイズ機能は、精度と少数の学習機能を備えた次世代の Custom Vision です。Custom Vision を引き続き使用することも、トレーニング データを移行して、Azure AI Vision のモデル カスタマイズを使用してモデルを再トレーニングすることもできます。
- Azure AI Vision を使用して画像やビデオからテキストを抽出した後は、Text Analytics を使用してセンチメントを分析したり、Azure AI 翻訳を使用してテキストを希望の言語に翻訳したり、Immersive Reader を使用してテキストを読み上げたりして、よりユーザー補助性を高めることができます。関連するサービスと機能には、ドキュメントからキーと値のペアとテーブルを抽出する Azure AI Document Intelligence、オーディオ ファイルやビデオ ファイルから高度なメタデータを抽出するための Azure AI Video Indexer、不要なテキストや画像を検出するための Azure AI Content Safety などがあります。
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