既存の画像認識ツールの技術力（架空データ）
作成日：2019年05月16日 最終更新日：2019年05月16日
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提出者情報
| データジャケットの題名 | 既存の画像認識ツールの技術力（架空データ） |
|---|---|
| データの所在・所有者 | |
| データ収集方法やコスト | webからの収集 |
| データの共有について | 一般的に共有してよい |
| データの共有について (その他を選ばれた方) |
データの分析・シミュレーションについて
| データの種類 | テキスト |
|---|---|
| データの変数（パラメーター）の変数名 | ツール名|開発元|認識精度|利用価格|人の属性の認識に必要な身体の部位|ソース公開の有無|動作環境|利用言語|必要なスキルレベル|人の属性の判定にかかる時間 |
| データの概要説明 | 既存の画像認識ツールに関して、認識精度などを示すデータ。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス | 有効な画像認識ツールの選定 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） | 利用する画像認識ツールを一つ決定する |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 | 決定できない場合、既存の画像認識ツールの問題点を分析し、それをもとに独自に開発する |
その他
| 自由記述 | |
|---|---|
| 入手したいデータ／ツール | 企業の規模 |
| 可視化情報 | |
| サンプルデータ |
2022年02月13日
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