Ființele umane au capacitatea înnăscută de a distinge și de a identifica cu precizie obiectele, oamenii, animalele și locurile din fotografii. Cu toate acestea, computerele nu au capacitatea de a clasifica imagini. Cu toate acestea, ei pot fi instruiți să interpreteze informațiile vizuale folosind aplicații de viziune computerizată și tehnologia de recunoaștere a imaginilor
Ca o ramură a inteligenței artificiale și a vederii computerizate, recunoașterea imaginii se combină învățare profundă tehnici pentru a alimenta multe cazuri de utilizare din lumea reală. Pentru a percepe lumea cu precizie, AI depinde de viziunea computerizată.
Fără ajutorul tehnologiei de recunoaștere a imaginii, un model de computer vision nu poate detecta, identifica și performa clasificarea imaginii. Prin urmare, un software de recunoaștere a imaginilor bazat pe inteligență artificială ar trebui să fie capabil să decodeze imagini și să poată face analize predictive. În acest scop, modelele AI sunt antrenate pe seturi masive de date pentru a realiza predicții precise.
Potrivit Fortune Business Insights, dimensiunea pieței tehnologiei globale de recunoaștere a imaginii a fost evaluată la 23.8 miliarde USD în 2019. Se preconizează că această cifră va crește vertiginos la 86.3 miliarde de dolari de 2027, în creștere cu 17.6% CAGR în perioada menționată.
Ce este recunoașterea imaginilor?
Recunoașterea imaginii folosește tehnologia și tehnicile pentru a ajuta computerele să identifice, să eticheteze și să clasifice elementele de interes dintr-o imagine.
În timp ce ființele umane procesează imaginile și clasifică obiectele din interiorul imaginilor destul de ușor, același lucru este imposibil pentru o mașină decât dacă a fost instruită în mod special pentru a face acest lucru. Rezultatul recunoașterii imaginilor este identificarea și clasificarea cu precizie a obiectelor detectate în diferite categorii predeterminate, cu ajutorul tehnologiei de deep learning.
Cum funcționează AI Image Recognition?
Cum interpretează ființele umane informațiile vizuale?
Rețelele noastre neuronale naturale ne ajută să recunoaștem, să clasificăm și să interpretăm imaginile pe baza experiențelor noastre din trecut, a cunoștințelor învățate și a intuiției. În același mod, o rețea neuronală artificială ajută mașinile să identifice și să clasifice imaginile. Dar mai întâi trebuie să fie instruiți să recunoască obiecte dintr-o imagine.
Pentru detectarea obiectelor tehnică pentru a funcționa, modelul trebuie mai întâi antrenat pe diferite seturi de date de imagine folosind metode de învățare profundă.
Spre deosebire de ML, unde datele de intrare sunt analizate folosind algoritmi, învățarea profundă folosește o rețea neuronală stratificată. Există trei tipuri de straturi implicate - intrare, ascuns și ieșire.
- Strat de intrare: Primește datele inițiale ale imaginii (pixeli).
- Straturi ascunse: Prelucrează informația prin mai multe etape, extragând caracteristici.
- Strat de ieșire: Generează rezultatul final al clasificării sau identificării.
Pe măsură ce straturile sunt interconectate, fiecare strat depinde de rezultatele stratului anterior. Prin urmare, un set de date uriaș este esențial pentru a antrena o rețea neuronală, astfel încât sistemul de învățare profundă să se încline să imite procesul de raționament uman și să continue să învețe.
[Citește și: Ghidul complet pentru adnotarea imaginilor]
Cum este antrenat AI pentru a recunoaște imaginea?
Un computer vede și procesează o imagine foarte diferit de oamenii. O imagine, pentru un computer, este doar o grămadă de pixeli - fie ca imagine vectorială, fie ca raster. În imaginile raster, fiecare pixel este aranjat într-o formă de grilă, în timp ce într-o imagine vectorială, sunt aranjați ca poligoane de culori diferite.
În timpul organizării datelor, fiecare imagine este clasificată și sunt extrase caracteristicile fizice. În cele din urmă, codificarea geometrică este transformată în etichete care descriu imaginile. Această etapă – strângerea, organizarea, etichetarea și adnotarea imaginilor – este critică pentru performanța modelelor de computer vision.
Odată ce seturile de date de învățare profundă sunt dezvoltate cu acuratețe, imaginea algoritmi de recunoaștere lucrați pentru a desena modele din imagini.
Recunoastere faciala:
Inteligența artificială este antrenată să recunoască fețele prin cartografierea trăsăturilor faciale ale unei persoane și comparându-le cu imaginile din baza de date de învățare profundă pentru a găsi o potrivire.
Identificarea obiectului:
Tehnologia de recunoaștere a imaginii vă ajută să identificați obiectele de interes într-o porțiune selectată a unei imagini. Căutarea vizuală funcționează mai întâi prin identificarea obiectelor dintr-o imagine și comparându-le cu imaginile de pe web.
Detectarea textului:
Sistemul de recunoaștere a imaginilor ajută, de asemenea, la detectarea textului din imagini și la transformarea acestuia într-un format care poate fi citit de mașină folosind recunoașterea optică a caracterelor.
Importanța adnotării imaginilor expert în dezvoltarea AI
Etichetarea și etichetarea datelor este un proces care necesită mult timp, care necesită un efort uman semnificativ. Aceste date etichetate sunt cruciale, deoarece formează baza capacității algoritmului de învățare automată de a înțelege și replica percepția vizuală umană. În timp ce unele modele de recunoaștere a imaginilor AI pot funcționa fără date etichetate folosind învățarea automată nesupravegheată, ele vin adesea cu limitări substanțiale. Pentru a construi un algoritm de recunoaștere a imaginilor care oferă predicții precise și nuanțate, este esențial să colaborați cu experți în adnotarea imaginilor.
În AI, adnotarea datelor implică etichetarea cu atenție a unui set de date - care conține adesea mii de imagini - prin atribuirea de etichete semnificative sau clasificarea fiecărei imagini într-o anumită clasă. Majoritatea organizațiilor care dezvoltă software și modele de învățare automată nu au resursele și timpul necesar pentru a gestiona această sarcină meticuloasă pe plan intern. Externalizarea acestei lucrări este o strategie inteligentă, eficientă din punct de vedere al costurilor, care permite companiilor să finalizeze munca eficient, fără sarcina de a instrui și de a menține o echipă de etichetare internă.
Procesul sistemului de recunoaștere a imaginilor
Următorii trei pași formează fundalul pe care imagine lucrări de recunoaștere.
Procesul 1: Seturi de date de instruire
Întregul sistem de recunoaștere a imaginilor începe cu datele de antrenament compuse din imagini, imagini, videoclipuri etc. Apoi, rețelele neuronale au nevoie de datele de antrenament pentru a desena tipare și a crea percepții.
Procesul 2: Antrenamentul rețelei neuronale
Odată ce setul de date este dezvoltat, acestea sunt introduse în rețele neuronale algoritm. Acționează ca o premisă pentru dezvoltarea instrumentului de recunoaștere a imaginii. Folosind un algoritm de recunoaștere a imaginii face posibil ca rețelele neuronale să recunoască clase de imagini.
Procesul 3: Testare
Un model de recunoaștere a imaginii este la fel de bun ca și testarea acestuia. Prin urmare, este important să testați performanța modelului folosind imagini care nu sunt prezente în setul de date de antrenament. Este întotdeauna prudent să folosiți aproximativ 80% din setul de date antrenament model iar restul, 20%, la testarea modelului. Performanța modelului este măsurată în funcție de acuratețe, predictibilitate și utilizare.
Top utilizări cazuri de recunoaștere a imaginii AI
Tehnologia de recunoaștere a imaginii prin inteligență artificială este din ce în ce mai utilizată în diverse industrii, iar această tendință se preconizează că va continua în viitorul apropiat. Unele dintre industriile care folosesc recunoașterea imaginii remarcabil de bine sunt:
Industria de securitate
Industriile de securitate folosesc tehnologia de recunoaștere a imaginilor pe scară largă pentru a detecta și identifica fețele. Sistemele inteligente de securitate folosesc sisteme de recunoaștere a feței pentru a permite sau a interzice accesul oamenilor.
Mai mult, smartphone-urile au un instrument standard de recunoaștere facială care ajută la deblocarea telefoanelor sau a aplicațiilor. Conceptul de identificare, recunoaștere și verificare a feței prin găsirea unei potriviri cu baza de date este un aspect al recunoastere faciala.
Industria auto
Recunoașterea imaginilor ajută mașinile autonome și autonome să funcționeze cât mai bine. Cu ajutorul camerelor orientate spre spate, senzorilor și LiDAR, imaginile generate sunt comparate cu setul de date folosind software-ul de recunoaștere a imaginii. Ajută la detectarea cu precizie a altor vehicule, semafoare, benzi, pietoni și multe altele.
Industrie cu amănuntul
Industria comerțului cu amănuntul se aventurează în sfera recunoașterii imaginii, deoarece abia recent încearcă această nouă tehnologie. Cu toate acestea, cu ajutorul instrumentelor de recunoaștere a imaginii, îi ajută pe clienți să încerce practic produsele înainte de a le cumpăra.
Industria asistenței medicale
Industria sănătății este probabil cel mai mare beneficiar al tehnologiei de recunoaștere a imaginii. Această tehnologie ajută profesioniștii din domeniul sănătății să detecteze cu precizie tumorile, leziunile, accidentele vasculare cerebrale și nodulii la pacienți. De asemenea, ajută persoanele cu deficiențe de vedere să obțină mai mult acces la informații și divertisment prin extragerea datelor online folosind procese bazate pe text.
Concluzie
A antrena un computer să perceapă, să descifreze și să recunoască informațiile vizuale la fel ca oamenii, nu este o sarcină ușoară. Aveți nevoie de tone de date etichetate și clasificate pentru a dezvolta un model de recunoaștere a imaginii AI. Modelul pe care îl dezvoltați este la fel de bun ca și datele de antrenament pe care îl alimentați. Furnizați date de calitate, precise și bine etichetate și obțineți un model AI de înaltă performanță.
Luați legătura cu Shaip pentru a vă pune mâna pe un set de date personalizat și de calitate pentru toate nevoile proiectului. Când calitatea este singurul parametru, echipa de experți Sharp este tot ce aveți nevoie.
