유형별(코드 인식, 디지털 이미지 처리, 안면 인식, 개체 인식), 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 배포(온프레미스, 클라우드), 애플리케이션(스캐닝 및 이미징, 이미지 검색, 보안 및 감시, 증강 현실, 마케팅 및 광고) - 글로벌 공급 및 수요 분석, 성장 예측, 통계 보고서 2024-2036

성장 동인

• 고객 만족에 대한 관심 증가

소매업은 온라인과 오프라인 모두에서 이미지 분석으로 인해 완전한 변화를 겪을 가능성이 있습니다. 이미지의 특징이나 개체를 기반으로 이미지를 분류하는 작업이 수반됩니다. 이미지 분석에서 이미지 인식 소프트웨어는 얼굴 동물 사물 및 색상과 같은 것을 식별하는 데 중요하며 이는 결국 제품을 쉽게 찾을 수 있기 때문에 고객의 만족도를 높입니다. 또한 연구원들은 고객의 만족도를 인식하기 위해 얼굴 감정 감지를 연구하고 있습니다.

• 실제 소매점 설립 증가

온라인 소매가 성장하고 있지만 실제 매장의 존재는 가까운 장래에 유지되거나 성장할 것으로 예상됩니다. 예를 들어 실제 매장은 계속해서 매출의 약 86%를 차지하지만 전자 상거래는 미국 전체 소매 판매의 약 12%에 불과합니다. 그러나 실제 매장의 성장을 촉진하기 위해 많은 소매업체가 디지털화를 채택하고 있습니다. 따라서 소매업에서 이미지 인식의 채택이 증가하고 있습니다.

• 스마트폰 채택 급증

인공 지능을 사용하는 이미지 인식 소프트웨어의 도움으로 사용자는 매일 스마트폰을 배포하여 다양한 항목을 스캔하고 여러 애플리케이션에 액세스합니다.

챌린지

• 높은 설치 비용
• 데이터 도난 위험 - 사용자는 이미지 인식 기술이 이미지 데이터를 처리한 결과 의도한 결과를 받습니다. 또한 저장된 데이터를 처리하고 유용한 결과를 생성하기 위해 얼굴 인식 딥 러닝 자연어 처리 기계 학습 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기능을 개선하기 위한 보완 기술이 필요합니다. 이러한 기술을 사용하여 조직은 방대한 양의 데이터에서 귀중한 정보를 추출하고 이를 활용하여 중요한 선택을 알릴 수 있습니다. 따라서 현재 많은 온라인 고객이 직면하고 있는 주요 위협 중 하나는 데이터 도난입니다.
• 이미지의 품질 문제