「圖像分類 (Image Classification)」是電腦視覺領域的一個基本任務，旨在讓電腦能夠自動地將輸入的圖像分配到預定義的類別或標籤中。簡單來說，圖像分類系統會分析圖像的內容，並判斷圖像中包含的是什麼。
你可以將圖像分類想像成給定一張圖片，然後讓電腦告訴你這張圖片裡是什麼，例如是貓、狗、汽車、飛機等等。
圖像分類的目標：圖像分類系統的主要目標是學習圖像的視覺模式和特徵，並將這些模式與特定的類別標籤相關聯。當給定一張新的、未見過的圖像時，系統應該能夠預測它最有可能屬於哪個類別。
圖像分類的工作原理 (概括)：
一個典型的圖像分類系統通常包含以下步驟：
- 輸入圖像 (Input Image): 系統接收一張數位圖像作為輸入。
- 特徵提取 (Feature Extraction): 系統會提取圖像中與不同類別相關的視覺特徵。這些特徵可以是底層的像素信息，也可以是更高級的紋理、形狀或物體部件等。常用的特徵提取方法包括傳統的手工設計特徵（例如 SIFT、HOG）和深度學習模型（例如卷積神經網路 CNN）自動學習到的特徵。
- 模型訓練 (Model Training): 系統會使用大量的帶有標籤的訓練數據（即已知類別的圖像）來訓練一個分類模型。模型學習如何將提取到的特徵映射到正確的類別標籤。常用的分類模型包括支持向量機 (SVM)、邏輯回歸 (Logistic Regression) 和各種深度學習模型。
- 預測 (Prediction): 當給定一張新的圖像時，系統會使用訓練好的模型提取其特徵，並預測該圖像最有可能屬於哪個類別。
- 輸出 (Output): 系統會輸出預測的類別標籤（通常會伴隨著一個表示預測可信度的概率值）。
圖像分類的應用：
圖像分類技術被廣泛應用於許多領域：
- 物體識別 (Object Recognition): 識別圖像中特定物體的種類，例如識別圖片中的汽車品牌和型號。
- 人臉識別 (Face Recognition): 識別圖像中的人物。
- 醫學影像分析 (Medical Image Analysis): 對醫學影像（例如 X 光片、CT 掃描）進行分類，以輔助診斷疾病。
- 產品識別 (Product Recognition): 在電子商務或零售業中，識別圖像中的產品。
- 圖像檢索 (Image Retrieval): 根據圖像的內容對圖像進行分類和索引，以便進行更精準的搜索。
- 自動駕駛 (Autonomous Driving): 識別道路標誌、交通信號、行人和其他車輛。
- 安防監控 (Security Surveillance): 分析監控錄像，識別異常行為或可疑物體。
- 內容審核 (Content Moderation): 自動分類和標記不適當或有害的圖像內容。
總之，圖像分類是一個非常重要的電腦視覺任務，它使得機器能夠理解圖像的內容並將其歸類，為許多智能應用提供了基礎。
