程式語言與模型框架
- Python
- Keras
- TensorFlow
以 Python、Keras 與 TensorFlow 建立影像模型相關流程，銜接資料處理、模型運算與應用功能。把模型工具與犬隻影像資料連接為可執行的辨識流程。
技術應用情境示意
PythonKerasTensorFlowSiamese Network
THE CHALLENGE
解決的問題
保險應用需要將犬隻影像資料轉為可供識別的特徵與模型處理流程。
WHAT WE DELIVER
交付成果
- 01犬隻影像辨識應用開發
- 02Siamese Network 相似度模型整合
- 03影像資料與模型推論流程
成果與技術價值
完成結合影像模型與保險情境的識別應用，建立客製化視覺 AI 開發能力。
技術架構與實作
以影像模型比較犬隻的視覺特徵，將相似度分析與保險應用情境整合，支援犬隻影像識別。
相似度模型與特徵比較
- Siamese Network
- 影像特徵
以 Siamese Network 的特徵比較方式處理犬隻影像相似度。模型重點在於比較兩份影像的特徵關係，支援個體識別情境，而不只辨識影像是否包含犬隻。
影像資料與推論流程
- 影像資料處理
- 模型推論
將犬隻影像整理為模型可使用的資料，串接特徵取得及相似度處理。讓原始畫面能經過模型流程，形成應用端可以使用的辨識資訊。
保險情境與應用整合
- 犬隻識別
- 客製化視覺 AI
把影像辨識能力銜接寵物保險的犬隻識別需求，整合模型與業務情境。交付重點是資料、模型及應用的連接，呈現客製化視覺 AI 的實作能力。
系統運作流程
- 01
整理犬隻影像
將影像資料準備為模型處理的輸入。
- 02
比較視覺特徵
由相似度模型處理影像之間的特徵關係。
- 03
支援犬隻識別
把模型結果銜接保險應用中的識別需求。
案例依產業與技術成果呈現，客戶與專案識別資訊已去識別化。