لماذا التعرف على الصور مهم؟

حوالي 80% من المحتوى الموجود على الويب مرئي. ستكون قادرًا بالفعل على البدء في معرفة السبب وراء احتلال تصنيف الصور مكانته باعتباره سيد جدول المواد. بغض النظر عما إذا كان الأمر يتعلق بأشخاص أو مؤسسات، فإن التعرف على الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي جعل من الممكن التمييز بين العناصر المرئية عبر الإنترنت والأشياء غير المهمة. هناك حوالي 657 مليار صورة يتم نشرها كل عام بعناية، مع ظهور الجزء الأكبر عبر وسائل الإعلام عبر الإنترنت. جزء جيد من هذه الصور هو الأشخاص الذين يتقدمون بالأشياء، حتى لو كانوا يفعلون ذلك عن طريق الخطأ. يعد المحتوى الذي ينتجه العميل (UGC) في بنيته المثالية بمثابة تأثير تمكيني رائع للعلامات التجارية لأنه يوفر النوع الأمثل من التقدم.

هناك أدوات إعلانية لتنبيه المؤسسات عندما يكون هناك إشعار للمشتري عبر وسائل الإعلام عبر الإنترنت، ولكن ألا ينبغي أن يقال شيئًا عن متى يحدث تقدم للعلامات التجارية دون أن يذكر أي شخص اسمه في المنشور الاجتماعي؟ هذا هو المكان الذي يوضح فيه التعرف على الصور بتقنية الذكاء الاصطناعي قيمته. إذا تم الاهتمام بالتكنولوجيا لمجموعات البيانات الصحيحة، فيمكن للذكاء الاصطناعي تحديد صورة دون إشارة واضحة إلى التسمية. تعتبر النتائج مهمة بالنسبة للعلامات التجارية لتتبع ومتابعة إشعاراتها الاجتماعية.

كيف يعمل التعرف على الصور؟

كما نعلم، يمكن للذكاء الاصطناعي تصفح منصات الوسائط على شبكة الإنترنت بحثًا عن الصور ومقارنتها بمجموعات معلوماتية واسعة النطاق. ثم يختار الصورة ذات الصلة التي تتطابق بمعدل أسرع بكثير مما يستطيع الناس القيام به. تستخدم العلامات التجارية التعرف على الصور لاكتشاف المحتوى المماثل لمحتوى خاص بها عبر الوسائط المستندة إلى الويب. وهذا يعني تمييز شعار العلامة التجارية أو إدراك حالة المنتج الموضوعة بشكل طبيعي بين عملاء الوسائط عبر الإنترنت. إن مطالبة الأشخاص بالتنقيب في مثل هذا الكم الكبير من البيانات أمر متعب بشكل فعال. لا يركز الذكاء الاصطناعي على الأخطاء البشرية، ويعرض نتائج دقيقة بمستويات لا مثيل لها. تعمل ميزة التعرف على صور الذكاء الاصطناعي على فحص ما يقوله الأفراد حول العلامة التجارية دون الحاجة إلى نص. العلامات التجارية المستعدة لمتابعة إشعاراتها الاجتماعية دون أن يتوقع العملاء كتابة اسم المؤسسة ستنتهي في وضع لا يقدر بثمن. تعد إمكانية الاستفادة من إدراجهم عبر الإنترنت حصريًا من خلال معرفات الذكاء الاصطناعي المتصورة هائلة وتوفر شمولاً لا مثيل له.

فيما يلي بعض المهام الشائعة للتعرف على الصور: -

منذ البداية نحتاج إلى تحديد ما إذا كانت معلومات الصورة تحتوي على مقالة أو تمييز أو حركة معينة. يمكن عادةً معالجة هذه المهمة بحرارة ودون مجهود من قبل الإنسان، ومع ذلك لم يتم تناولها بشكل كافٍ في رؤية الكمبيوتر الشخصي للحالة الشاملة: مقالات تأكيد الذات في ظروف تقديرية. من الأفضل التعامل مع التقنيات الحالية لإدارة هذه المشكلة للمقالات الواضحة فقط، على سبيل المثال، العناصر الرياضية الأساسية (على سبيل المثال، متعدد السطوح)، أو الوجوه البشرية، أو الأحرف المطبوعة أو المكتوبة، أو المركبات، وفي الظروف الواضحة، التي يتم تصويرها عادةً بقدر ما حول السطوع والخلفية ووضعية العنصر مقارنة بالكاميرا. تم تصوير مجموعات مختلفة من مشكلة الاعتراف في الكتابة:

• التعرف على الأشياء

يمكن إدراك واحد أو عدد قليل من المقالات أو فئات العناصر المحددة مسبقًا أو المستفادة، عادةً إلى جانب مواقفها ثنائية الأبعاد في الصورة أو الأوضاع ثلاثية الأبعاد في المشهد.

• هوية

يُنظر إلى حالة فردية لمقال ما. النماذج عبارة عن دليل مميز لوجه فرد معين أو علامة فريدة أو معرف مركبة معينة.

• كشف

يتم فحص معلومات الصورة لحالة معينة. النماذج هي اكتشاف خلايا أو أنسجة غريبة محتملة في الصور السريرية أو التعرف على السيارة في نظام تكلفة الشارع المبرمج. يتم استخدام الاكتشاف الذي يعتمد على حسابات بسيطة وسريعة إلى حد ما في بعض الأحيان للعثور على مناطق أكثر تواضعًا لمعلومات الصورة المثيرة للاهتمام والتي يمكن أيضًا تقسيمها من خلال استراتيجيات أكثر تطلبًا حسابيًا لإنشاء ترجمة مناسبة.

توجد بعض التعهدات المحددة التي تعتمد على الاعتراف، على سبيل المثال،

• استعادة الصور على أساس المحتوى

هنا اكتشاف جميع الصور في ترتيب أكبر من الصور التي تحتوي على مادة معينة. يمكن تحديد المادة بطريقة غير متوقعة، على سبيل المثال فيما يتعلق بالتشابه مع صورة موضوعية (أعطني جميع الصور مثل الصورة X)، أو بقدر معايير السعي ذات المستوى المهم المعطاة كمدخل نص (أعطني جميع الصور التي تحتوي على العديد من الصور) المنازل، ويتم أخذها خلال فصل الشتاء، ولا يوجد بها مركبات).

• تشكل التقييم

نحن بحاجة إلى قياس موضع أو اتجاه مادة معينة مقارنة بالكاميرا. إن التطبيق النموذجي لهذه الإستراتيجية من شأنه أن يساعد الروبوت على استعادة العناصر من خط النقل في ظروف نظام الإنتاج الميكانيكي.

• الاعتراف البصري للشخصية

التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وهو عبارة عن تمييز الأحرف في صور المحتوى المطبوع أو المكتوب يدويًا، وذلك في الغالب بهدف نهائي هو تشفير المحتوى في منظمة أكثر وتمكين تعديل أو ترتيب قسم علوم وهندسة الكمبيوتر بجامعة ولاية ميشيغان. يتم إنشاء الاستراتيجيات لاكتشاف الكائنات، والعثور على أي من أبرزها يتعرف عليها من غيرها، ولتخطيط الحسابات التي يمكن أن تستخدمها الآلة للقيام بالتوصيف. تتضمن التطبيقات المهمة التعرف على الوجه، وإثبات التعرف على بصمة الإصبع، وفحص صورة السجل، وتطوير نموذج المقالة ثلاثي الأبعاد، ومسار الروبوت، وتمثيل/تحليل البيانات الحجمية ثلاثية الأبعاد. تشتمل قضايا أبحاث المد والجزر على التأكيد البيومتري، والمراقبة والمتابعة المبرمجة، وتفاعل التفاعل بين الأجهزة (HCI) غير اليدوي، وعرض الوجه، والعلامات المائية المحوسبة، وفحص تصميم الأرشيفات عبر الإنترنت. لقد تعامل خريجو المختبر المتأخرون مع إقرار الخط، والتحقق من التوقيع، والتعلم البصري، واستعادة الصور.

طراز:

يجب أن نرى أن الأمر يتطلب بضع بكسلات من البيانات حتى نتمكن من التعرف على موضوع الصورة، كما وجدت مجموعة يقودها متخصص في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. يمكن أن يؤدي هذا الاكتشاف إلى تطورات غير عادية في الدليل الآلي الذي يمكن التعرف عليه للصور الموجودة على الإنترنت، وفي النهاية، إعطاء مقدمة لأجهزة الكمبيوتر الشخصية لرؤية ما يفعله الناس. إن استنتاج صورة قصيرة بشكل خاص سيكون بمثابة تقدم كبير نحو جعل من الممكن جرد مليارات الصور على الإنترنت نتيجة لذلك. اعتبارًا من الآن، تعتمد الطرق الوحيدة للبحث عن الصور على نقوش المحتوى التي أدخلها الأفراد يدويًا لكل صورة، وتحتاج العديد من الصور إلى مثل هذه البيانات. سيوفر المعرف المبرمج أيضًا طريقة لتسجيل الصور التي يقوم الأفراد بتنزيلها من الكاميرات الرقمية على أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم، دون تجربة كل واحدة وترجمتها يدويًا. وأيضًا، أخيرًا يمكن أن يؤدي ذلك إلى رؤية آلية حقيقية، والتي قد تسمح في بعض الأحيان للروبوتات بفرز المعلومات الواردة من كاميراتها وتحديد مكانها. بحيث إذا كانت هناك صورتان لهما مجموعة مماثلة [من الأرقام]، فمن المفترض أن تكونا مقارنتين. مصنوعة من مادة مماثلة بشكل عام، وبترتيب مماثل بشكل عام. إذا كانت صورة واحدة مرتبطة بنقش أو عنوان، فمن المحتمل أن تظهر الصور المختلفة التي تنسق رمزها الرياضي عنصرًا مشابهًا (على سبيل المثال، مركبة أو شجرة أو فرد) وبالتالي يمكن أن يكون الاسم المرتبط بصورة واحدة انتقلت إلى الآخرين. "مع وجود عدد كبير جدًا من الصور، حتى الحسابات البسيطة بشكل عام يمكن أن تؤدي أداءً جيدًا حقًا" في التعرف على الصور بهذه الطريقة.

⦁ التعرف على الوجه

نحن ندرك أن أنظمة التعرف على الوجه تزداد شهرة باستمرار كطرق لإزالة البيانات البيومترية. التعرف على الوجه له دور أساسي في أطر القياسات الحيوية وهو جذاب للعديد من التطبيقات بما في ذلك الاستطلاع البصري والأمن. في ضوء الاعتراف العام للسكان بصور الوجوه في التقارير المختلفة، فإن التعرف على الوجوه لديه قدرة مذهلة على أن يصبح ابتكارًا بيومتريًا متطورًا للقرار.

أنظمة التعرف على الصور

⦁ فحص الحركة

ترتبط بعض المهام بتقييم الحركة حيث يتم إعداد سلسلة متتالية من الصور لإنشاء مقياس للسرعة إما عند كل بؤرة في الصورة أو في المشهد ثلاثي الأبعاد، أو حتى في الكاميرا التي تقدم الصور. حالات مثل هذه المهام هي:

⦁ حركة الأنا

تحديد الحركة غير المرنة ثلاثية الأبعاد (المحور والتفسير) للكاميرا من خلال سلسلة صور تم إنشاؤها بواسطة الكاميرا.

⦁ التتبع

سيتم متابعة تطورات ترتيب أكثر تواضعًا (بشكل عام) لنقاط الاهتمام أو الاحتجاجات (على سبيل المثال، المركبات أو الأشخاص) في الصورة.

⦁ تيار بصري

وذلك لكي نقرر، بالنسبة لكل نقطة في الصورة، كيفية تحرك تلك النقطة مقارنة بمستوى الصورة، أي حركتها الواضحة. هذه الحركة هي نتيجة لكيفية تحرك النقطة ثلاثية الأبعاد المقارنة في المشهد وكيفية تحرك الكاميرا مقارنة بالمشهد.

⦁ إعادة تشكيل المشهد

عند إعطاء صورة واحدة أو (عادة) أكثر لمشهد ما، أو مقطع فيديو، تستهدف إعادة إنتاج المشهد تسجيل نموذج ثلاثي الأبعاد للمشهد. في الحالة الأسهل، يمكن أن يكون النموذج عبارة عن مجموعة من التركيزات ثلاثية الأبعاد. تنتج الاستراتيجيات الأكثر دقة نموذجًا سطحيًا ثلاثي الأبعاد إجماليًا

⦁ إعادة بناء الصورة

الهدف من إعادة بناء الصورة هو إزالة الضجيج (ضجيج المستشعر، حركة غامضة، وما إلى ذلك) من الصور. الطريقة الأقل تعقيدًا لإزالة الضوضاء هي أنواع أخرى من القنوات، مثل قنوات التمرير المنخفض أو القنوات الوسطى. وتتوقع الاستراتيجيات الأكثر حداثة نموذجًا لكيفية تشابه هياكل الصورة المجاورة، وهو نموذج يتعرف عليها من خلال الضجة. من خلال فحص معلومات الصورة أولاً بعد عدة سنوات من هياكل الصورة القريبة، مثل الخطوط أو الحواف، ثم التحكم في المسافة حسب البيانات المحلية من خطوة الفحص، يتم عادةً مقارنة المستوى الأعلى من إزالة الفوضى مع المستوى الأقل منهجيات معقدة. والنموذج في هذا المجال هو رسمهم. بعض الأطر عبارة عن تطبيقات مستقلة تتناول مسألة تقدير أو اعتراف معينة، في حين يشتمل البعض الآخر على ترتيب فرعي لخطة أكبر والتي، على سبيل المثال، تحتوي أيضًا على أطر فرعية للتحكم في المحركات الميكانيكية، والترتيب، وقواعد معلومات البيانات، وإدارة واجهات الجهاز، وما إلى ذلك يعتمد التنفيذ المحدد لنظام رؤية الكمبيوتر أيضًا على ما إذا كانت فائدته محددة مسبقًا أو إذا كان من الممكن تعلم جزء منه أو تعديله أثناء النشاط. ومع ذلك، هناك قدرات طبيعية موجودة في العديد من رؤية أجهزة الكمبيوتر