Warum ist Bilderkennung wichtig?

Etwa 80 Prozent der Inhalte im Internet sind visuell. Sie können bereits anfangen herauszufinden, warum Bild-Tagging seinen Platz als König der Inhaltstabelle einnehmen könnte. Ganz gleich, ob es sich um Einzelpersonen oder Unternehmen handelt, die KI-Bilderkennung hat es möglich gemacht, Bilder online mit minimalem Aufwand zu identifizieren. Jedes Jahr werden rund 657 Milliarden Fotos digital gepostet, die meisten davon in den sozialen Medien. Ein großer Teil dieser Bilder zeigt Menschen, die für Produkte werben, auch wenn sie dies unwissentlich tun. Benutzergenerierte Inhalte (User Generated Content, UGC) in ihrer reinsten Form sind ein hervorragender Wegbereiter für Marken, da sie die beste Art der Werbung bieten.
Es gibt Marketingtools, um Unternehmen zu warnen, wenn Verbraucher in den sozialen Medien Erwähnungen machen. Aber was ist, wenn Markenwerbung stattfindet, ohne dass jemand ihren Namen im sozialen Beitrag markiert? Hier beweist die KI-Bilderkennung ihren Wert. Wenn der Techniker die richtigen Datensätze zugeführt werden, kann die KI ein Bild ohne spezifische Tag-Erwähnungen identifizieren. Die Ergebnisse sind für Marken von unschätzbarem Wert, um ihre Erwähnungen in sozialen Netzwerken zu verfolgen.

Wie funktioniert die Bilderkennung?

Wie wir wissen, kann KI Social-Media-Plattformen nach Fotos durchsuchen und diese mit umfangreichen Datensätzen vergleichen. Es entscheidet dann viel schneller über das passende passende Bild, als Menschen dazu in der Lage sind. Marken nutzen die Bilderkennung, um in sozialen Medien ähnliche Inhalte wie sie selbst zu finden. Das bedeutet, das Logo einer Marke zu identifizieren oder organisch platzierte Produktplatzierungen bei Social-Media-Nutzern zu erkennen. Es wird leicht ermüdend, Menschen zu bitten, so viele Informationen zu durchforsten. Die KI macht sich keine Gedanken über menschliches Versagen und liefert präzise Ergebnisse auf beispiellosem Niveau. Die KI-Bilderkennung überwacht, was Menschen über eine Marke sagen, ohne dass Text erforderlich ist. Marken, die in der Lage sind, ihre sozialen Erwähnungen zu verfolgen, ohne dass Benutzer den Firmennamen eingeben müssen, werden sich in einer vorteilhaften Position befinden. Das Potenzial, die eigene Online-Abdeckung allein über KI-erkannte Identifikatoren zu nutzen, ist enorm und bietet eine beispiellose Abdeckung.

Hier sind einige typische Aufgaben der Bilderkennung:-

Zunächst müssen wir feststellen, ob die Bilddaten ein bestimmtes Objekt, eine bestimmte Funktion oder eine bestimmte Aktivität enthalten. Diese Aufgabe kann normalerweise robust und mühelos von einem Menschen gelöst werden, ist jedoch in der Computer Vision für den allgemeinen Fall: beliebige Objekte in beliebigen Situationen noch nicht zufriedenstellend gelöst. Die vorhandenen Methoden zur Bewältigung dieses Problems lassen sich am besten nur für bestimmte Objekte lösen, beispielsweise einfache geometrische Objekte (z. B. Polyeder), menschliche Gesichter, gedruckte oder handgeschriebene Zeichen oder Fahrzeuge, und in bestimmten Situationen, die typischerweise in Begriffen beschrieben werden von wohldefinierter Beleuchtung, Hintergrund und Pose des Objekts relativ zur Kamera. In der Literatur werden verschiedene Spielarten des Erkennungsproblems beschrieben:

• Objekterkennung

Es können ein oder mehrere vorgegebene oder erlernte Objekte oder Objektklassen erkannt werden, meist zusammen mit ihren 2D-Positionen im Bild oder 3D-Posen in der Szene.

• Identifizierung
Eine einzelne Instanz eines Objekts wird erkannt. Beispiele hierfür sind die Identifizierung des Gesichts oder Fingerabdrucks einer bestimmten Person oder die Identifizierung eines bestimmten Fahrzeugs.

• Erkennung
Die Bilddaten werden auf einen bestimmten Zustand hin gescannt. Beispiele hierfür sind die Erkennung möglicher abnormaler Zellen oder Gewebe in medizinischen Bildern oder die Erkennung eines Fahrzeugs in einem automatischen Straßenmautsystem. Die auf relativ einfachen und schnellen Berechnungen basierende Erkennung wird manchmal verwendet, um kleinere Bereiche interessanter Bilddaten zu finden, die mit rechenintensiveren Techniken weiter analysiert werden können, um eine korrekte Interpretation zu erzielen.

Es gibt mehrere spezialisierte Aufgaben, die auf der Anerkennung basieren, wie zum Beispiel:

• Inhaltsbasierte Bildsuche
Hier finden Sie alle Bilder in einer größeren Bildmenge, die einen bestimmten Inhalt haben. Der Inhalt kann auf unterschiedliche Weise spezifiziert werden, zum Beispiel im Hinblick auf die Ähnlichkeit mit einem Zielbild (geben Sie mir alle Bilder an, die Bild viele Häuser werden im Winter besetzt und es gibt keine Autos darin).

• Posenschätzung
Wir müssen die Position oder Ausrichtung eines bestimmten Objekts relativ zur Kamera abschätzen. Eine Beispielanwendung für diese Technik wäre die Unterstützung eines Roboters beim Entnehmen von Objekten von einem Förderband in einer Fließbandsituation.

• Optische Zeichenerkennung
OCR Hierbei handelt es sich um die Identifizierung von Zeichen in Bildern von gedrucktem oder handgeschriebenem Text, in der Regel mit dem Ziel, den Text in ein besseres Format zu kodieren und eine Bearbeitung oder Indizierung zu ermöglichen. Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen der Michigan State University. „Die Fakultät des Mustererkennungs- und Bildverarbeitungslabors (PRIP) und ihre Studenten untersuchen den Einsatz von Maschinen zur Erkennung von Mustern oder Objekten. Es werden Methoden entwickelt, um Objekte zu erfassen, herauszufinden, welche ihrer Merkmale sie von anderen unterscheiden, und um Algorithmen zu entwerfen, die von einer Maschine zur Klassifizierung verwendet werden können. Zu den wichtigen Anwendungen gehören Gesichtserkennung, Fingerabdruckerkennung, Analyse von Dokumentenbildern, Konstruktion von 3D-Objektmodellen, Roboternavigation und Visualisierung/Erkundung von 3D-Volumendaten. Aktuelle Forschungsprobleme umfassen biometrische Authentifizierung, automatische Überwachung und Verfolgung, handloses HCI, Gesichtsmodellierung, digitales Wasserzeichen und die Analyse der Struktur von Online-Dokumenten. Die jüngsten Absolventen des Labors haben sich mit Handschrifterkennung, Unterschriftenüberprüfung, visuellem Lernen und Bildabruf beschäftigt.“

⦁ Gesichtserkennung
Wir wissen, dass Gesichtserkennungssysteme als Mittel zur Extraktion biometrischer Informationen immer beliebter werden. Gesichtserkennung spielt in biometrischen Systemen eine entscheidende Rolle und ist für zahlreiche Anwendungen attraktiv, einschließlich visueller Überwachung und Sicherheit. Aufgrund der allgemeinen öffentlichen Akzeptanz von Gesichtsbildern auf verschiedenen Dokumenten hat die Gesichtserkennung großes Potenzial, die bevorzugte biometrische Technologie der nächsten Generation zu werden.

Bilderkennungssysteme

⦁ Bewegungsanalyse
Mehrere Aufgaben beziehen sich auf die Bewegungsschätzung, bei der eine Bildsequenz verarbeitet wird, um eine Schätzung der Geschwindigkeit entweder an jedem Punkt im Bild oder in der 3D-Szene oder sogar der Kamera, die die Bilder erzeugt, zu erstellen. Beispiele für solche Aufgaben sind:

⦁  Ich-Bewegung
Bestimmung der starren 3D-Bewegung (Rotation und Translation) der Kamera aus einer von der Kamera erzeugten Bildsequenz.

⦁ Verfolgung
Bei der Verfolgung werden die Bewegungen einer (normalerweise) kleineren Gruppe von interessierenden Punkten oder Objekten (z. B. Fahrzeugen oder Menschen) in der Bildsequenz verfolgt.

⦁ Optischer Fluss
Dies dient dazu, für jeden Punkt im Bild zu bestimmen, wie sich dieser Punkt relativ zur Bildebene bewegt, dh seine scheinbare Bewegung. Diese Bewegung ist ein Ergebnis sowohl der Bewegung des entsprechenden 3D-Punkts in der Szene als auch der Bewegung der Kamera relativ zur Szene.

⦁ Szenenrekonstruktion
Ausgehend von einem oder (normalerweise) mehreren Bildern einer Szene oder einem Video zielt die Szenenrekonstruktion darauf ab, ein 3D-Modell der Szene zu berechnen. Im einfachsten Fall kann das Modell eine Menge von 3D-Punkten sein. Anspruchsvollere Methoden erzeugen ein vollständiges 3D-Oberflächenmodell

⦁ Bildwiederherstellung
Ziel der Bildwiederherstellung ist die Entfernung von Rauschen (Sensorrauschen, Bewegungsunschärfe usw.) aus Bildern. Der einfachste mögliche Ansatz zur Rauschunterdrückung sind verschiedene Arten von Filtern wie Tiefpassfilter oder Medianfilter. Anspruchsvollere Methoden gehen von einem Modell aus, wie die lokalen Bildstrukturen aussehen, einem Modell, das sie vom Rauschen unterscheidet. Indem die Bilddaten zunächst im Hinblick auf die lokalen Bildstrukturen wie Linien oder Kanten analysiert und dann die Filterung auf der Grundlage lokaler Informationen aus dem Analyseschritt gesteuert wird, wird im Vergleich zu den einfacheren Ansätzen normalerweise ein besserer Grad an Rauschunterdrückung erreicht. Ein Beispiel in diesem Bereich ist ihre Malerei. Einige Systeme sind eigenständige Anwendungen, die ein spezifisches Mess- oder Erkennungsproblem lösen, während andere ein Subsystem eines größeren Designs darstellen, das beispielsweise auch Subsysteme zur Steuerung mechanischer Aktoren, Planung, Informationsdatenbanken, Man- Maschinenschnittstellen usw. Die konkrete Implementierung eines Computer-Vision-Systems hängt auch davon ab, ob seine Funktionalität vorab spezifiziert ist oder ob ein Teil davon während des Betriebs erlernt oder geändert werden kann. Es gibt jedoch typische Funktionen, die in vielen Computer-Vision-Systemen zu finden sind.

 

Tiefergehendes Lernen mit Bilderkennung

Bilderkennung gab es schon vor der KI. Doch der Faktor maschinelles Lernen revolutioniert die Methoden zur Identifizierung des Gesichts eines Objekts oder einer Person. Maschinelles Lernen ist jedoch nur dann effektiv, wenn es Daten gibt, die es speisen. Bei aller Automatisierung der KI ist es keine einfache Aufgabe, sie mit der Identifizierung von Bildern zu beauftragen. Unser Verständnis von Visuals ist uns selbstverständlich; Darauf sind wir schon in jungen Jahren programmiert. Das Gleiche von einer Maschine zu verlangen, ist kein einfacher Vorgang. Aus diesem Grund sind Convolutional Neural Networks (CNN) eine der beliebtesten Formen der KI-Erkennung. CNN ist eine Methode, die sich auf nebeneinander liegende Pixel konzentriert. Nah beieinander liegende Bilder weisen eher einen Zusammenhang auf, was bedeutet, dass ein Objekt oder Gesicht einem Bild mit mehr Transparenz zugeordnet wird.
Während Marken, die soziale Medien durch KI-Bilderkennung monetarisieren möchten, klare Vorteile haben, reichen die Anwendungsfälle weitaus tiefer. Selbstfahrende Autos werden das nächste große Ding in der Automobilwelt sein, und KI-Bilderkennungstechnologie trägt dazu bei, sie voranzutreiben. Ein selbstfahrendes Auto, das Objekte und Personen auf der Straße erkennen kann, damit es nicht mit ihnen zusammenstößt, geschieht nicht automatisch. Es muss die Bilder erkennen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Jedes selbstfahrende Auto ist mit mehreren Sensoren ausgestattet, sodass es andere fahrende Fahrzeuge, Radfahrer, Personen – im Grunde alles, was eine Gefahr darstellen könnte – erkennen kann. Ein automatisiertes Auto muss die Gefahren der Straße genauso bewältigen wie ein erfahrener Fahrer. Es müssen noch einige Aspekte geklärt werden, bevor selbstfahrende Autos im Jahr 2020 auf die Straße kommen. Aber wenn die Fahrzeugautomatisierung tatsächlich zum Tragen kommt, wird die KI-Bilderkennung einer der Haupttreiber für sicheres Arbeiten sein.
⦁ Bilderfassung
Ein digitales Bild wird von einem oder mehreren Bildsensoren erzeugt, zu denen neben verschiedenen Arten von lichtempfindlichen Kameras auch Entfernungssensoren, Tomographiegeräte, Radar, Ultraschallkameras usw. gehören. Je nach Sensortyp entstehen Bilddaten ist ein gewöhnliches 2D-Bild, ein 3D-Volumen oder eine Bildsequenz. Die Pixelwerte entsprechen typischerweise der Lichtintensität in einem oder mehreren Spektralbändern (Graubilder oder Farbbilder), können sich aber auch auf verschiedene physikalische Maße beziehen, wie etwa Tiefe, Absorption oder Reflexion von Schall- oder elektromagnetischen Wellen oder Kernspinresonanz.
⦁ Vorverarbeitung:
Bevor eine Computer-Vision-Methode auf Bilddaten angewendet werden kann, um bestimmte Informationen zu extrahieren, ist es normalerweise notwendig, die Daten zu verarbeiten, um sicherzustellen, dass sie bestimmte von der Methode implizierte Annahmen erfüllen. Beispiele sind
1. Neuabtastung, um sicherzustellen, dass das Bildkoordinatensystem korrekt ist.
2. Rauschunterdrückung, um sicherzustellen, dass Sensorrauschen keine falschen Informationen einbringt.
3. Kontrastverstärkung, um sicherzustellen, dass relevante Informationen erkannt werden können.
4. Skalenraumdarstellung zur Verbesserung von Bildstrukturen in lokal geeigneten Maßstäben.
⦁ Merkmalsextraktion:
Aus den Bilddaten werden Bildmerkmale unterschiedlicher Komplexität extrahiert. Typische Beispiele für solche Merkmale sind Linien, Kanten und Grate
Lokalisierte Interessenpunkte wie Ecken, Kleckse oder Punkte. Komplexere Merkmale können mit Textur, Form oder Bewegung zusammenhängen.
⦁ Erkennung/Segmentierung:
Irgendwann in der Verarbeitung wird entschieden, welche Bildpunkte oder Bildbereiche für die weitere Verarbeitung relevant sind. Beispiele sind
1. Auswahl einer bestimmten Gruppe von Interessenpunkten
2. Segmentierung eines oder mehrerer Bildbereiche, die ein bestimmtes interessierendes Objekt enthalten.
⦁ Verarbeitung auf hohem Niveau:
In diesem Schritt handelt es sich bei der Eingabe typischerweise um einen kleinen Datensatz, beispielsweise einen Satz Punkte oder einen Bildbereich, von dem angenommen wird, dass er ein bestimmtes Objekt enthält. Die weitere Bearbeitung befasst sich beispielsweise mit:
1. Überprüfung, ob die Daten modellbasierte und anwendungsspezifische Annahmen erfüllen.
2. Schätzung anwendungsspezifischer Parameter, wie z. B. Objekthaltung oder Objektgröße.
3. Klassifizierung eines erkannten Objekts in verschiedene Kategorien. Die Bildverarbeitung hilft der KI also, das Bild zu identifizieren und entsprechend der Bildidentifikation zu reagieren.

Eine nahtlose Zukunft der Bilder

Wenn sich die Technologie verbessert, wird die Bilderkennung noch bessere Ergebnisse liefern. Vladimir Pavlov, Leiter für maschinelles Lernen bei Lobster, sagt: „Die mathematischen Grundlagen für die Objekterkennung gibt es schon seit langem, aber erst vor Kurzem sind die technologischen Möglichkeiten für den Einsatz von Computer-Vision-Algorithmen aufgetaucht. Neuronale Netze ermöglichen bereits die Herstellung perfekter Detektoren, die besser funktionieren als Menschen. Ein großer Ruck hält das Vorhandensein markierter Bilddatensätze für das Training zurück, aber in naher Zukunft wird dies kein Problem darstellen. Computer-Vision-Ingenieure arbeiten aktiv an selbstlernenden Algorithmen.“ In einer Zukunft, die so stark von visueller Kommunikation geprägt ist, wird die Bilderkennung der Schlüsselfaktor für viele der Bilder sein, die wir sehen. Sowohl im echten Leben als auch online.