Zašto je prepoznavanje slike važno?

Oko 80% sadržaja na webu je vizualno. Već biste mogli da počnete da istražujete zašto označavanje slika može imati svoje mesto kao gospodar tabele supstanci. Bez obzira na to radi li se o ljudima ili organizacijama, AI prepoznavanje slika je učinilo mogućim razlikovanje vizuala na mreži s beznačajnim objektom. Svake godine se pažljivo objavljuje oko 657 milijardi fotografija, a veći dio se prikazuje putem internetskih medija. Pristojan dio tih slika su pojedinci koji napreduju prema predmetima, bez obzira da li to čine slučajno. Klijentski proizvedeni sadržaj (UGC) u svojoj najsavršenijoj strukturi je briljantan osnažujući uticaj za brendove jer daje najidealniju vrstu napredovanja.

Postoje reklamni uređaji koji alarmiraju organizacije kada postoji obavijest o kupcu putem internetskih medija, međutim, zar ne bi trebalo nešto reći o tome kada dođe do napredovanja brenda, a da niko ne označi njihovo ime na društvenoj objavi? Ovo je mjesto gdje AI prepoznavanje slika pokazuje svoju vrijednost. U slučaju da se tehnologija pobrine za prave skupove podataka, AI može razlikovati sliku bez eksplicitne reference na nju. Ishodi su važni da brendovi prate i prate svoje društvene obavijesti.

Kako funkcionira prepoznavanje slika?

Kao što smo vjerovatno svjesni, AI može pregledati medijske faze na webu u potrazi za fotografijama i uporediti ih sa širokim zbirkama informacija. U tom trenutku bira odgovarajuću sliku koja se poklapa mnogo brže nego što to ljudi mogu učiniti. Brendovi koriste sliku priznanja kako bi otkrili sadržaj poput svog putem medija zasnovanih na webu. To podrazumijeva razlikovanje logotipa brenda ili sagledavanje situacije prirodno pozicioniranog artikla među klijentima web medija. Zahtjevi da ljudi prouče toliku količinu podataka zapravo postaje zamorno. Simulirana inteligencija ne naglašava ljudsku grešku i daje tačne rezultate na neusporedivim nivoima. Potvrda slike umjetnom inteligencijom prikazuje ono što pojedinci navode o brendu bez potrebe za tekstom. Brendovi spremni da prate svoje društvene obavijesti, a da klijenti ne očekuju da otkucaju naziv organizacije, završit će u neprocjenjivoj poziciji. Mogućnost iskorištavanja prednosti vlastitog uključivanja na mreži isključivo putem identifikatora koji se percipira AI je ogromna i nudi uključivanje bez premca.

Evo nekih uobičajenih zadataka prepoznavanja slika:-

Od samog početka moramo odlučiti da li informacija o slici sadrži neki određeni članak, istaknuti dio ili pokret. Ovaj zadatak se obično može rešiti srčano i bez napora od strane čoveka, ali još uvek nije dovoljno obrađen u PC viziji za celokupni slučaj: samopotvrdni članci u diskrecionim okolnostima. Trenutne tehnike za upravljanje ovim problemom mogu se najbolje pozabaviti samo eksplicitnim člancima, na primjer, osnovnim matematičkim stavkama (npr. poliedari), ljudskim licima, ispisanim ili transkribiranim licima ili vozilima, iu eksplicitnim okolnostima, obično prikazanim do svih oko karakterizirano posvjetljivanje, temelj i položaj predmeta u usporedbi s kamerom. U tekstu su prikazani različiti asortimani izdavanja priznanja:

• Prepoznavanje objekata

Može se uočiti jedan ili nekoliko unaprijed određenih ili naučenih članaka ili klasa predmeta, obično zajedno sa njihovim 2D situacijama na slici ili 3D položajima u sceni.

• Identifikacija

Uočava se pojedinačni slučaj članka. Modeli su prepoznatljiv dokaz lica određene osobe ili jedinstvene oznake, ili ID određenog vozila.

• Detekcija

Informacije o slici se ispituju za određeno stanje. Modeli su otkrivanje zamislivih čudnih ćelija ili tkiva u kliničkim slikama ili prepoznavanje vozila u programiranom okviru uličnih troškova. Otkriće koje ovisi o umjereno jednostavnim i brzim proračunima se tu i tamo koristi za pronalaženje skromnijih oblasti intrigantnih informacija o slici koje se mogu dodatno razbiti pomoću više računalnih strategija za stvaranje pravog prijevoda.

Postoji nekoliko konkretnih poduhvata zavisnih od priznanja, na primjer,

• Oporavak slike na osnovu sadržaja

Ovdje otkrivamo sve slike u većem rasporedu slika koje imaju određenu supstancu. Supstanca se može odrediti na neočekivan način, na primjer što se tiče sličnosti u odnosu na objektivnu sliku (dajte mi sve slike kao što je slika X), ili u mjeri u kojoj su standardi potrage značajnog nivoa dati kao unos teksta (dajte mi sve slike koje sadrže brojne kuće, uzimaju se tokom zime, a u njima nema vozila).

• Procjena poze

trebamo izmjeriti poziciju ili smjer određenog artikla u usporedbi s kamerom. Model aplikacije za ovu strategiju bi pomogao robotu da povrati predmete sa transportne linije u okolnostima mehaničkog proizvodnog sistema.

• Optičko potvrda karaktera

OCR koji razlikuje znakove na slikama odštampanog ili ručno napisanog sadržaja, uglavnom sa krajnjim ciljem da se sadržaj više kodira u organizaciji i osnaži da se mijenja ili naruči Odsjek za kompjuterske nauke i inženjerstvo, Michigan State University. Strategije se kreiraju da detektuju objekte, da pronađu koji od njihovih istaknutih delova ih prepoznaju od drugih i da planiraju proračune koje mašina može da koristi za karakterizaciju. Značajne primjene uključuju prepoznavanje lica, prepoznatljiv dokaz otiska prsta, snimanje snimanja slike, razvoj 3D modela artikla, rutu robota i predstavljanje/istraživanje 3D volumetrijskih informacija. Pitanja istraživanja plime i toka uključuju biometrijsku potvrdu, programirano posmatranje i praćenje, HCI bez ruku, prikazivanje lica, kompjuterizovani vodeni žig i ispitivanje dizajna onlajn arhiva. Kasni bivši studenti laboratorije bavili su se priznavanjem pisanja, provjerom potpisa, vizualnim učenjem i obnavljanjem slike.”

Model:

Trebali bismo vidjeti da je potrebno šokantno nekoliko piksela podataka da bismo imali opciju prepoznavanja subjekta slike, otkrila je grupa koju je vodio stručnjak sa MIT-a. Ovo otkriće moglo bi podstaći izuzetan napredak u mehanizovanom prepoznatljivom dokazu slika na mreži i, konačno, dati premisu računarima da vide kao ljudi. Zaključak o posebno kratkom prikazu bio bi značajan napredak ka tome da se posljedično popiše milijarde slika na Internetu. Za sada, usamljeni pristupi traženju slika zavise od natpisa sadržaja koje su pojedinci ručno uneli za svaku sliku, a brojnim slikama su potrebni takvi podaci. Programirani ID bi takođe dao pristup datotekama slika koje pojedinci preuzimaju sa kompjuterizovanih kamera na svoje računare, bez doživljaja i titlovanja svake od njih rukom. Takođe, konačno bi to moglo da podstakne pravi mašinski vid, koji bi nekada mogao da dozvoli robotima da razvrstaju informacije koje dolaze iz njihovih kamera i odrede gde se nalaze. tako da ako dve slike imaju uporedivu grupu [brojeva], one su verovatno uporedne napravljen od općenito sličnog artikla, općenito sličnog aranžmana.” Ako je jedna slika povezana s natpisom ili naslovom, u tom trenutku različite slike koje koordiniraju njen matematički kod vjerovatno bi prikazivale sličan predmet, (na primjer, vozilo, drvo ili pojedinac), tako da naziv koji se odnosi na jednu sliku može biti preselio na druge. „Sa izuzetno velikim brojem slika, čak i generalno jednostavne kalkulacije mogu biti zaista dobre“ u prepoznavanju slika na taj način.

⦁ Prepoznavanje lica

shvaćamo da okviri za prepoznavanje lica neprestano postaju poznati kao metode za uklanjanje biometrijskih podataka. Prepoznavanje lica ima osnovnu ulogu u biometrijskim okvirima i primamljivo je za različite aplikacije uključujući vizuelno izviđanje i sigurnost. U svjetlu ukupnog priznavanja slika lica u različitim izvještajima, potvrda lica ima nevjerovatan potencijal da se pretvori u vrhunsku biometrijsku inovaciju odlučivanja.

Sistemi za prepoznavanje slika

⦁ Ispitivanje pokreta

Nekoliko zadataka se poistovjećuju s procjenom pokreta gdje je slijed slika pripremljen za kreiranje mjerača brzine bilo na svakom fokusu na slici ili u 3D sceni, ili čak kamere koja isporučuje slike. Primjeri takvih zadataka su:

⦁ Ego pokret

Odlučivanje o 3D nefleksibilnom kretanju (zakretanje i interpretacija) kamere na osnovu niza slika koje je kreirala kamera.

⦁ Praćenje

Slijediće praćenje razvoja (generalno) skromnijeg rasporeda fokusa interesa ili protesta (npr. vozila ili ljudi) u sukcesiji slike.

⦁ Optički tok

Ovo treba da odluči, za svaku tačku na slici, kako se ta tačka kreće u poređenju sa ravninom slike, odnosno njeno evidentno kretanje. Ovo kretanje je rezultat kako se 3D tačka za poređenje kreće u sceni i kako se kamera kreće u poređenju sa scenom.

⦁ Remaking scene

S obzirom na jednu ili (obično) više slika scene ili video zapisa, reprodukcija scene cilja registriranje 3D modela scene. U najlakšem slučaju model može biti gomila 3D fokusa. Rafiniranije strategije proizvode ukupni 3D model površine

⦁ Obnova slike

Smisao obnavljanja slike je evakuacija komešanja (zujanje senzora, nejasno kretanje i tako dalje) sa slika. Najmanje složena zamisliva metodologija za izbacivanje komešanja su različite vrste kanala, na primjer, niskopropusni ili srednji kanali. Modernije strategije očekuju model kako strukture slike susjedstva liče, model koji ih prepoznaje iz gužve. Prvo istražujući informacije o slici u prilično dugom vremenu o obližnjim strukturama slike, na primjer, linije ili ivice, i nakon toga kontrolirajući odvajanje ovisnih o susjedskim podacima iz koraka ispitivanja, superiorniji stupanj evakuacije komešanja općenito se dobija u suprotnosti s manjim složene metodologije. Uzor u ovoj oblasti je njihovo slikarstvo. Nekoliko okvira su nezavisne aplikacije koje se bave određenim problemom procjene ili prepoznavanja, dok drugi sadrže pod-aranžman većeg plana koji, na primjer, također sadrži podokvir za upravljanje mehaničkim aktuatorima, uređenje, baze podataka, informacijske baze podataka, mašinski interfejsi, i tako dalje. Konkretno izvođenje okvira PC vizije takođe se oslanja na to da li je njegova korisnost unapred određena ili da li se neki njegov deo veoma dobro može naučiti ili prilagoditi tokom aktivnosti. Postoje, kako god bilo, redovni kapaciteti koji se nalaze u brojnim PC viziama