Şəklin tanınması niyə vacibdir?

İnternetdəki maddənin təxminən 80%-i vizualdır. Siz artıq şəkil etiketinin nə üçün maddə cədvəlinin hökmdarı kimi yerini tuta biləcəyini öyrənməyə başlaya bilərsiniz. İnsanların və ya təşkilatların olmasından asılı olmayaraq, süni intellektlə təsvirin tanınması vizualları onlayn olaraq əhəmiyyətsiz obyektlə ayırmağı mümkün edib. Hər il 657 milyarda yaxın fotoşəkil diqqətlə yerləşdirilir, böyük hissəsi onlayn media vasitəsilə göstərilir. Bu şəkillərin layiqli bir hissəsi, təsadüfən edib etməməsindən asılı olmayaraq, əşyaları irəliləyən şəxslərdir. Müştəri tərəfindən istehsal olunan məzmun (UGC) ən mükəmməl strukturunda brendlər üçün parlaq gücləndirici təsirdir, çünki o, ən ideal inkişaf növünü verir.

Onlayn media vasitəsilə alıcı bildirişi olduqda təşkilatları həyəcanlandırmaq üçün reklam cihazları var, lakin sosial postda heç kim adını qeyd etmədən brendlərin irəliləyişinin baş verdiyi zaman haqqında bir şey deyilməli deyilmi? Bu, AI təsvirinin tanınmasının dəyərini nümayiş etdirdiyi yerdir. Texnologiyanın düzgün məlumat dəstləri ilə maraqlandığı bir şansda, AI açıq bir işarə olmadan bir şəkli ayırd edə bilər. Nəticələr brendlərin sosial bildirişlərini izləmək və izləmək üçün vacibdir.

Təsvirin tanınması necə işləyir?

Yəqin ki, bildiyimiz kimi, AI fotoşəkilləri axtaran veb əsaslı media mərhələlərini nəzərdən keçirə və onları geniş məlumat kolleksiyaları ilə müqayisə edə bilər. Bu nöqtədə insanların edə biləcəyindən daha sürətli uyğun gələn müvafiq şəkil seçir. Brendlər veb əsaslı media vasitəsilə özlərinə bənzər məzmunu tapmaq üçün şəkil təsdiqindən istifadə edir. Bu, veb-əsaslı media müştəriləri arasında brendin loqosunu fərqləndirməyi və ya təbii olaraq yerləşdirilmiş element vəziyyətini dərk etməyi nəzərdə tutur. İnsanların bu qədər çox məlumat vasitəsilə balıq tutmasını istəmək yorucu olur. Simulyasiya edilmiş zəka insan səhvini vurğulamır və bənzərsiz səviyyələrdə dəqiq nəticələr verir. Süni intellekt şəkil etirafı mətn tələb etmədən şəxslərin brend haqqında nə dediklərini ekrana gətirir. Müştərilər təşkilatın adını yazmağı gözləmədən sosial bildirişlərini izləməyə hazır olan brendlər əvəzolunmaz bir mövqeyə sahib olacaqlar. Yalnız süni intellekt tərəfindən qəbul edilən identifikatorlar vasitəsilə öz onlayn daxilolmalarından faydalanmaq imkanı böyükdür və misilsiz daxiletmə təklif edir.

Görünüşün tanınması ilə bağlı bəzi adi tapşırıqlar bunlardır:

Əvvəldən biz şəkil məlumatında hansısa xüsusi məqalə, vurğu və ya hərəkətin olub-olmadığına qərar verməliyik. Bu tapşırıq adətən insan tərəfindən ürəkdən və səy göstərmədən həll oluna bilər, lakin hələ də ümumi vəziyyət üçün PC baxışında kifayət qədər həll olunmur: diskresion şəraitdə özünü təsdiq edən məqalələr. Bu problemi idarə etmək üçün mövcud üsullar, məsələn, əsas riyazi elementlər (məsələn, çoxüzlü), insan üzləri, çap edilmiş və ya transkripsiya edilmiş simvollar və ya nəqliyyat vasitələri və açıq şəraitdə, adətən, hamıya qədər təsvir edilən açıq məqalələr üçün ən yaxşı şəkildə həll edilə bilər. ətrafında səciyyələndirilmiş parlaqlıq, təməl və kamera ilə müqayisədə maddənin duruşu. Yazıda etiraf məsələsinin müxtəlif çeşidləri təsvir edilmişdir:

• Obyektin tanınması

Bir və ya bir neçə əvvəlcədən müəyyən edilmiş və ya öyrənilmiş məqalələr və ya element sinifləri adətən şəkildəki 2D vəziyyətləri və ya səhnədəki 3D duruşları ilə birlikdə qəbul edilə bilər.

• Eyniləşdirmə

Məqalənin fərdi halı qəbul edilir. Modellər müəyyən bir şəxsin üzünün və ya unikal nişanının və ya müəyyən bir avtomobilin şəxsiyyətinin fərqləndirici sübutudur.

• Aşkarlama

Şəkil məlumatı müəyyən bir vəziyyət üçün yoxlanılır. Modellər klinik şəkillərdə ağlasığmaz qəribə hüceyrələrin və ya toxumaların aşkarlanması və ya proqramlaşdırılmış küçə xərcləri çərçivəsində nəqliyyat vasitəsinin tanınmasıdır. Orta dərəcədə sadə və sürətli hesablamalardan asılı olan kəşf burada və orada düzgün tərcümə yaratmaq üçün daha çox hesablama tələb edən strategiyalarla əlavə olaraq parçalana bilən maraqlı şəkil məlumatlarının daha sadə rayonlarını tapmaq üçün istifadə olunur.

Etirafdan asılı olan bir neçə xüsusi müəssisə mövcuddur, məsələn,

• Məzmun əsaslı şəkil bərpası

Burada müəyyən bir maddəyə malik olan şəkillərin daha böyük düzülüşündə bütün şəkilləri aşkar etmək olar. Maddə gözlənilməz şəkildə müəyyən edilə bilər, məsələn, obyektiv bir şəkilə nisbi bənzətmə (X şəkil kimi bütün şəkilləri mənə verin) və ya mətn daxiletməsi kimi verilən əhəmiyyətli səviyyəli təqib standartları kimi (mənə çoxsaylı şəkilləri ehtiva edən bütün şəkilləri verin) evlər, qışda götürülür və içərisində nəqliyyat vasitələri yoxdur).

• Qiymətləndirmə

biz kamera ilə müqayisəli olaraq konkret məqalənin mövqeyini və ya istiqamətini ölçməliyik. Bu strategiya üçün model tətbiqi mexaniki istehsal sistemi şəraitində bir robota nəqliyyat xəttindən əşyaları bərpa etməyə kömək edəcəkdir.

• Optik xarakterin təsdiqi

Çap edilmiş və ya əl ilə yazılmış məzmunun şəkillərindəki simvolları fərqləndirən OCR, əsasən təşkilatdakı məzmunu daha çox kodlaşdırmaq və Miçiqan Dövlət Universitetinin Kompüter Elmləri və Mühəndisliyi Departamentini dəyişdirmək və ya sifariş etmək səlahiyyətini vermək məqsədi daşıyır. Strategiyalar obyektləri aşkar etmək, onların diqqət çəkən məqamlarından hansının onları başqalarından tanıdığını tapmaq və xarakteristikanı yerinə yetirmək üçün maşın tərəfindən istifadə edilə bilən hesablamaları planlaşdırmaq üçün yaradılır. Əhəmiyyətli tətbiqlərə sifətin tanınması, barmaq təəssüratının tanınması sübutu, rekord şəkil müayinəsi, 3D məqalə modelinin inkişafı, robot marşrutu və 3D həcmli məlumatın təqdimatı/tədqiqatı daxildir. Ebb və flow tədqiqat məsələləri biometrik təsdiqi, proqramlaşdırılmış müşahidə və izləmə, əlsiz HCI, üz nümayişi, kompüterləşdirilmiş su nişanı və onlayn arxivlərin dizaynını araşdırır. Laboratoriyanın mərhum məzunları qələmin təsdiqi, imza yoxlanışı, vizual öyrənmə və şəkillərin bərpası ilə məşğul oldular.

Model:

MIT mütəxəssisi tərəfindən idarə olunan bir qrup, bir şəkilin mövzusunu tanımaq seçiminə sahib olmaq üçün şok edici bir neçə piksel məlumat tələb etdiyini görməliyik. Açıqlama, onlayn şəkillərin mexanikləşdirilmiş tanınan sübutunda fövqəladə irəliləyişlərə səbəb ola bilər və nəhayət, kompüterlərə insanlar kimi görmək üçün əsas verə bilər. Xüsusilə qısa təsviri çıxarmaq, nəticədə İnternetdəki milyardlarla şəklin inventarlaşdırılmasını mümkün etmək üçün əhəmiyyətli bir irəliləyiş olardı. Hal-hazırda, şəkilləri axtarmaq üçün tək yanaşmalar, şəxslərin hər bir şəkil üçün əl ilə daxil etdiyi məzmun yazılarından asılıdır və çoxsaylı şəkillərin belə məlumatlara ehtiyacı var. Proqramlaşdırılmış identifikator, eyni şəkildə, hər kəsə əl ilə təcrübə etmədən və altyazı olmadan kompüterləşdirilmiş kameralardan kompüterlərinə endirilən şəkillərin faylına yanaşma imkanı verəcəkdir. Həmçinin, nəhayət, bu, robotlara kameralarından gələn məlumatları çeşidləməyə və harada olduqlarını müəyyən etməyə imkan verən həqiqi maşın görmə qabiliyyətinə təkan verə bilər. ümumiyyətlə oxşar məqalədən, ümumiyyətlə oxşar tənzimləmədən hazırlanmışdır.” Əgər bir şəkil bir yazı və ya başlıqla əlaqəli idisə, o zaman onun riyazi kodunu əlaqələndirən müxtəlif şəkillər, ehtimal ki, oxşar elementi (məsələn, nəqliyyat vasitəsi, ağac və ya fərdi) göstərəcək, beləliklə, bir şəkillə əlaqəli ad ola bilər. başqalarına köçdü. “Hədsiz çoxlu şəkillərlə, hətta ümumiyyətlə sadə hesablamalar belə, şəkillərin tanınmasında həqiqətən yaxşı nəticə verə bilər”.

⦁ Üz tanıma

anlayırıq ki, üz təsdiqi çərçivələri biometrik məlumatların silinməsi üsulları kimi davamlı olaraq məşhurlaşır. Üz etirafı biometrik çərçivələrdə əsas hissəyə malikdir və vizual kəşfiyyat və təhlükəsizlik daxil olmaqla müxtəlif tətbiqlər üçün cəlbedicidir. Fərqli hesabatlarda üz şəkillərinin ümumi əhali tərəfindən qəbul edilməsi işığında, üz etirafı qərarın qabaqcıl biometrik yeniliyinə çevrilmək üçün inanılmaz potensiala malikdir.

Şəkil tanıma sistemləri

⦁ Hərəkət müayinəsi

Bir neçə tapşırıq hərəkətin qiymətləndirilməsi ilə müəyyən edilir ki, şəkil ardıcıllığı ya şəkildəki hər bir fokusda, ya da 3D səhnədə, hətta şəkilləri çatdıran kamerada sürətin ölçüsünü yaratmaq üçün hazırlanır. Bu cür tapşırıqların nümunələri:

⦁ Eqo hərəkəti

Kameranın yaratdığı şəkil ardıcıllığından kameranın 3D əyilməz hərəkətinə (dönmə və şərh) qərar vermək.

⦁ İzləmə

Aşağıda şəkil ardıcıllığında maraq mərkəzlərinin və ya etirazların (məsələn, nəqliyyat vasitələri və ya insanlar) (ümumiyyətlə) daha təvazökar təşkilinin inkişafı izlənəcək.

⦁ Optik axın

Bu, şəkildəki hər bir nöqtə üçün həmin nöqtənin şəkil müstəvisi ilə müqayisədə necə hərəkət etdiyinə, yəni onun aşkar hərəkətinə qərar verməkdir. Bu hərəkət həm müqayisə edən 3D nöqtəsinin səhnədə necə hərəkət etməsinin, həm də kameranın səhnə ilə müqayisəli şəkildə necə hərəkət etməsinin nəticəsidir.

⦁ Səhnənin yenidən qurulması

Səhnənin bir və ya (adətən) daha çox şəklini və ya videonu nəzərə alaraq, səhnə reproduksiyası səhnənin 3D modelini qeydə alır. Ən asan halda model bir dəstə 3D fokus ola bilər. Daha dəqiqləşdirilmiş strategiyalar ümumi 3D səth modeli yaradır

⦁ Təsvirin yenidən qurulması

Şəklin yenidən qurulmasının məqsədi şəkillərdən qarışıqlığın (sensor gurultusu, hərəkətin qeyri-müəyyənliyi və s.) boşaldılmasıdır. Qarışıqlığı aradan qaldırmaq üçün ən az mürəkkəb metodologiya müxtəlif kanal növləridir, məsələn, aşağı keçidli kanallar və ya orta kanallar. Daha müasir strategiyalar, məhəllə şəkil strukturlarının necə bənzədiyinə dair bir model, onları qarışıqlıqdan tanıyan bir model gözləyir. Əvvəlcə yaxınlıqdakı şəkil strukturlarının, məsələn, xətlərin və ya kənarların bir müddətində şəkil məlumatını tədqiq etməklə və daha sonra qonşuluq məlumatlarından asılılığı yoxlama addımından ayırmağa nəzarət etməklə, daha yüksək dərəcədə qarışıqlıq evakuasiyası ümumiyyətlə daha az olanlarla ziddiyyət təşkil edir. kompleks metodologiyalar. Bu sahədə bir model onların rəsmləridir. Bəzi çərçivələr müəyyən bir qiymətləndirmə və ya tanınma məsələsini həll edən müstəqil tətbiqlərdir, digərləri isə, məsələn, mexaniki aktuatorların idarə edilməsi, təşkili, məlumat məlumat bazaları, manipulyasiyalar üçün alt çərçivələri ehtiva edən daha böyük planın alt quruluşunu təşkil edir. maşın interfeysləri və s. PC görmə çərçivəsinin xüsusi icrası eyni şəkildə onun faydalılığının əvvəlcədən müəyyən edilib-edilməməsindən və ya onun bir hissəsinin fəaliyyət zamanı çox yaxşı öyrənilə və ya tənzimlənə biləcəyinə əsaslanır. Çoxsaylı PC görmə qabiliyyətinə malik olan müntəzəm qabiliyyətlər var