Защо разпознаването на изображения е важно?

Около 80% от съдържанието в мрежата е визуално. Вече бихте могли да започнете да разбирате защо етикетирането на картини може да заеме мястото си като господар на таблицата с вещества. Независимо дали става въпрос за хора или организации, разпознаването на изображения с изкуствен интелект направи възможно разграничаването на визуални елементи онлайн от незначителен обект. Там около 657 милиарда снимки се публикуват всяка година внимателно, като по-голямата част се показва чрез онлайн медии. Прилична част от тези снимки са индивиди, които придвижват предмети, независимо дали го правят случайно. Съдържанието, произведено от клиента (UGC) в неговата най-съвършена структура е брилянтно овластяващо влияние за марките, тъй като дава най-идеалния вид напредък.

Има рекламни устройства, които да алармират организациите, когато има известие за купувач чрез онлайн медии, но не трябва ли да се каже нещо за това, когато напредъкът на марките се случва, без някой да маркира името им в социалната публикация? Това е мястото, където AI разпознаването на изображения демонстрира своята стойност. При случай, че технологията се погрижи за правилните набори от данни, AI може да различи картина без изрично препращане към етикета. Резултатите са важни за марките, за да проследяват и следват своите социални съобщения.

Как работи разпознаването на изображения?

Както вероятно знаем, AI може да преглежда етапи на уеб базирани медии, търсейки снимки и да ги контрастира с широки информационни колекции. В този момент той избира подходяща картина, която съвпада със скорост много по-бърза, отколкото хората могат да направят. Марките използват потвърждение на картина, за да открият съдържание като тяхното собствено чрез уеб базирани медии. Това предполага разграничаване на логото на марката или възприемане на естествено позиционирана позиция на артикула сред уеб базирани медийни клиенти. Изискването хората да ловят толкова много данни на практика става уморително. Симулираната интелигентност не натоварва човешката грешка и връща точни резултати на несравними нива. Потвърждението на изображението с изкуствен интелект преглежда какво заявяват хората за дадена марка без изискване за текст. Марките, които са готови да следват своите социални съобщения, без клиентите да очакват да напишат името на организацията, ще се окажат в безценна позиция. Възможността да се възползват от собственото си онлайн включване изключително чрез идентификатори, възприемани от AI, е огромна и предлага ненадминато включване.

Ето някои обичайни задачи за разпознаване на изображения: -

От самото начало трябва да решим дали информацията за картината съдържа определен артикул, акцент или движение. Тази задача обикновено може да бъде разгледана сърдечно и без усилие от човек, но все още не е достатъчно разгледана в компютърната визия за цялостния случай: самоутвърждаващи се статии при дискреционни обстоятелства. Настоящите техники за управление на този проблем могат да бъдат най-добре решени само за експлицитни статии, например основни математически елементи (напр. полиедри), човешки лица, отпечатани или транскрибирани знаци или превозни средства и при експлицитни обстоятелства, обикновено изобразени доколкото всички около характеризиращо се осветяване, основа и поза на артикула в сравнение с камерата. Различни асортименти от проблема с потвърждението са описани в писмената форма:

• Разпознаване на обекти

Един или няколко предварително определени или научени артикули или класове елементи могат да бъдат възприети, обикновено заедно с техните 2D ситуации в картината или 3D позиции в сцената.

• Идентификация

Възприема се отделен случай на артикул. Моделите са отличително доказателство за лицето на конкретен индивид или уникален знак, или идентификация на конкретно превозно средство.

• Откриване

Информацията за картината се проверява за конкретно състояние. Моделите са откриване на възможни странни клетки или тъкани в клинични снимки или разпознаване на превозно средство в програмирана рамка на уличните разходи. Откриването, зависимо от умерено ясни и бързи изчисления, се използва тук и там за намиране на по-скромни райони с интригуваща картинна информация, която може допълнително да бъде разбита чрез по-изчислително изискващи стратегии за създаване на правилен превод.

Съществуват няколко конкретни начинания, зависещи от потвърждението, например,

• Възстановяване на картина въз основа на съдържание

Тук откриваме всички картини в по-голяма подредба от картини, които имат определена субстанция. Същността може да бъде определена по неочакван начин, например доколкото приликата е относителна към обективна картина (дайте ми всички снимки като снимка X) или доколкото стандартите за преследване на значително ниво, дадени като въвеждане на текст (дайте ми всички снимки, който съдържа множество къщи, взети са през зимата и в тях няма превозни средства).

• Оценка на позата

трябва да преценим позицията или посоката на конкретна статия в сравнение с камерата. Моделно приложение за тази стратегия би помогнало на робот да възстанови артикули от транспортна линия при обстоятелства на механична производствена система.

• Оптично разпознаване на знаци

OCR, което е отличителни знаци в снимки на отпечатано или ръчно написано съдържание, в по-голямата си част с крайната цел да се кодира повече съдържанието в организацията и да се даде възможност за промяна или поръчване Департамент по компютърни науки и инженерство, Мичигански държавен университет. Създават се стратегии за откриване на обекти, за откриване кои от техните акценти ги разпознават от другите и за планиране на изчисления, които могат да бъдат използвани от машина за извършване на характеризирането. Важни приложения включват разпознаване на лица, доказателство за разпознаване на пръстов отпечатък, преглед на запис на снимка, разработване на 3D модел на артикул, маршрут на робот и представяне/изследване на 3D обемна информация. Изследователските въпроси на приливи и отливи включват биометрично потвърждение, програмирано наблюдение и проследяване, HCI без ръка, показване на лица, компютъризиран воден знак и дизайн на изследване на онлайн архиви. Последните възпитаници на лабораторията са се занимавали с потвърждение на почерка, проверка на подписа, визуално обучение и възстановяване на картина.

Модел:

Трябва да видим, че са необходими шокиращо няколко пиксела данни, за да имаме възможност да разпознаем обекта на снимка, установи група, управлявана от специалист от MIT. Разкритието може да доведе до изключителен напредък в механизираното разпознаваемо доказателство за онлайн снимки и най-накрая да даде предпоставка на компютрите да виждат като хората. Извеждането на особено кратък портрет би било значителен напредък към създаването на възможна последваща инвентаризация на милиардите снимки в Интернет. Към момента единствените подходи за търсене на снимки зависят от надписите на съдържанието, които хората са въвели на ръка за всяко изображение, а много снимки се нуждаят от такива данни. Програмираният идентификатор също би дал подход към файлови изображения, които хората изтеглят от компютъризирани камери на своите компютри, без да изпитват и субтитрират всяка от тях на ръка. Също така, най-накрая може да подтикне истинско машинно зрение, което понякога може да позволи на роботите да сортират информацията, идваща от техните камери, и да сортират къде се намират. Така че ако две снимки имат сравнимо групиране [на числа], те вероятно са сравнителни направен от като цяло подобен артикул, като цяло в подобна подредба. Ако една снимка е свързана с надпис или заглавие, в този момент различни картини, които координират нейния математически код, вероятно ще показват подобен елемент (например превозно средство, дърво или индивид), като по този начин името, свързано с една картина, може да бъде преместени при другите. „С изключително много снимки, дори като цяло простите изчисления могат да се представят наистина добре“ при разпознаването на картини по този начин.

⦁ Разпознаване на лица

осъзнаваме, че рамките за разпознаване на лица непрекъснато стават известни като методи за премахване на биометрични данни. Разпознаването на лица има основна част в биометричните рамки и е привлекателно за различни приложения, включително визуално разузнаване и сигурност. В светлината на общото потвърждение от населението на снимки на лица в различни доклади, потвърждаването на лица има невероятен потенциал да се превърне в авангардна биометрична иновация за вземане на решения.

Системи за разпознаване на изображения

⦁ Изследване на движението

Няколко задания се идентифицират с оценка на движение, при което се подготвя последователност от снимки, за да се създаде измерване на скоростта или при всеки фокус в картината, или в 3D сцената, или дори на камерата, която доставя снимките. Примери за такива назначения са:

⦁ Его движение

Определяне на 3D негъвкавото движение (завъртане и интерпретация) на камерата от последователност от изображения, създадена от камерата.

⦁ Проследяване

Следва проследяване на развитието на (като цяло) по-скромно подреждане на фокуси на интереси или протести (напр. превозни средства или хора) в последователността на картината.

⦁ Оптичен поток

Това е да се реши, за всяка точка в картината, как тази точка се движи в сравнение с равнината на картината, т.е. нейното очевидно движение. Това движение е резултат както от това как сравнителната 3D точка се движи в сцената, така и от това как камерата се движи в сравнение със сцената.

⦁ Преработка на сцена

Като се има предвид една или (обикновено) повече снимки на сцена или видеоклип, възпроизвеждането на сцена цели регистриране на 3D модел на сцената. В най-лесния случай моделът може да бъде куп 3D фокуси. По-усъвършенстваните стратегии създават пълен 3D модел на повърхността

⦁ Възстановяване на изображението

Смисълът на възстановяването на картината е евакуацията на суматохата (сензорен шум, неясно движение и т.н.) от картините. Най-малко сложната възможна методология за изтласкване на вълнение е различни видове канали, например нискочестотни канали или средни канали. По-модерните стратегии очакват модел на това как изглеждат структурите на картината на квартала, модел, който ги разпознава от суматохата. Чрез първо проучване на информацията за картината в доста време на близките структури на картината, например линии или ръбове, и след това контролиране на отделянето, зависимо от данните за съседство от стъпката на изследване, обикновено се получава превъзходна степен на евакуация на вълнение в контраст с по-малко сложни методологии. Образец в тази област е тяхната живопис. Няколко рамки са независими приложения, които се занимават с конкретен проблем с оценката или разпознаването, докато други се състоят от подсистема на по-голям план, който например също така съдържа подрамки за управление на механични задвижващи механизми, подреждане, информационни бази с данни, машинни интерфейси и т.н. Конкретното изпълнение на рамка за компютърна визия също зависи от това дали нейната полезност е предварително определена или ако част от нея много добре може да бъде научена или коригирана по време на дейност. Има, както и да е, редовни капацитети, които се намират в много PC визия