Warum ist Bilderkennung wichtig?

Etwa 80 % der Inhalte im Internet sind visueller Natur. Sie könnten bereits anfangen zu verstehen, warum die Bildkennzeichnung ihren Platz an der Spitze der Substanztabelle einnehmen könnte. Unabhängig davon, ob es sich um Personen oder Organisationen handelt, ist es dank der KI-Bilderkennung möglich, Bilder online von unbedeutenden Objekten zu unterscheiden. Jedes Jahr werden rund 657 Milliarden Fotos sorgfältig veröffentlicht, wobei der größte Teil über Online-Medien erscheint. Ein guter Teil dieser Bilder sind Personen, die Gegenstände bewegen, auch wenn sie dies versehentlich tun. Vom Kunden erstellte Inhalte (UGC) in ihrer perfektesten Struktur sind ein brillanter, stärkender Einfluss für Marken, da sie die bestmögliche Art der Weiterentwicklung ermöglichen.

Es gibt Werbemittel, mit denen Unternehmen alarmiert werden können, wenn über Online-Medien eine Kundenmitteilung erfolgt. Sollte jedoch nicht auch darüber gesprochen werden, wann eine Marke voranschreitet, ohne dass jemand ihren Namen im Social-Media-Beitrag nennt? Hier zeigt die KI-Bilderkennung ihren Wert. Wenn der Techniker die richtigen Datensätze verwaltet, kann die KI ein Bild unterscheiden, ohne dass eine explizite Kennzeichnung darauf verweist. Die Ergebnisse sind für Marken wichtig, um ihre sozialen Bekanntmachungen zu verfolgen und zu verfolgen.

Wie funktioniert die Bilderkennung?

Wie wir wahrscheinlich wissen, kann KI webbasierte Medienplattformen nach Fotos durchsuchen und diese mit umfangreichen Informationssammlungen vergleichen. An diesem Punkt wählt es ein relevantes Bild aus, das viel schneller übereinstimmt, als es den Benutzern möglich ist. Marken nutzen die Bildbestätigung, um über webbasierte Medien Inhalte wie ihre eigenen zu entdecken. Das bedeutet, das Logo einer Marke zu erkennen oder die natürlich positionierte Produktsituation bei Online-Medienkunden wahrzunehmen. Von Menschen zu verlangen, dass sie so viele Daten durchforsten, wird effektiv ermüdend. Simulierte Intelligenz macht sich keine Gedanken über menschliche Fehler und liefert exakte Ergebnisse auf einem unübertroffenen Niveau. Die Bilderkennung mit künstlicher Intelligenz überprüft, was Einzelpersonen über eine Marke sagen, ohne dass Text erforderlich ist. Marken, die bereit sind, ihren sozialen Bekanntmachungen zu folgen, ohne dass Kunden damit rechnen, den Namen der Organisation einzugeben, werden sich in einer unschätzbar wertvollen Position befinden. Die Möglichkeit, die eigene Online-Inklusion ausschließlich durch von der KI wahrgenommene Identifikatoren zu nutzen, ist immens und bietet eine unübertroffene Inklusion.

Hier sind einige alltägliche Aufgaben der Bilderkennung:

Von Anfang an müssen wir entscheiden, ob die Bildinformationen einen bestimmten Artikel, ein bestimmtes Highlight oder eine bestimmte Bewegung enthalten. Diese Aufgabe kann von einem Menschen oft mit Herz und Mühe gelöst werden, wird jedoch in der PC-Vision für den Gesamtfall noch nicht ausreichend behandelt: selbstbewusste Artikel in diskretionären Situationen. Die aktuellen Techniken zur Bewältigung dieses Problems lassen sich am besten nur für bestimmte Objekte anwenden, zum Beispiel für grundlegende mathematische Elemente (z. B. Polyeder), menschliche Gesichter, gedruckte oder transkribierte Zeichen oder Fahrzeuge, und in bestimmten Fällen auch für gewöhnlich dargestellte Objekte rundherum charakterisierte Aufhellung, Grundierung und Haltung des Gegenstandes im Vergleich mit der Kamera. Im Text werden verschiedene Aspekte des Anerkennungsproblems dargestellt:

• Objekterkennung

Es können ein oder mehrere vorab festgelegte oder erlernte Artikel oder Artikelklassen wahrgenommen werden, normalerweise zusammen mit ihren 2D-Situationen im Bild oder 3D-Positionen in der Szene.

• Identifizierung

Es wird ein Einzelfall eines Artikels wahrgenommen. Modelle sind ein eindeutiger Beweis für das Gesicht einer bestimmten Person oder ein einzigartiges Zeichen oder die ID eines bestimmten Fahrzeugs.

• Erkennung

Die Bildinformationen werden auf einen bestimmten Zustand untersucht. Modelle sind die Entdeckung möglicher seltsamer Zellen oder Gewebe in Krankheitsbildern oder die Erkennung eines Fahrzeugs in einem programmierten Straßenverkehrssystem. Eine Entdeckung, die auf relativ einfachen und schnellen Berechnungen basiert, wird gelegentlich dazu genutzt, kleinere Bereiche interessanter Bildinformationen zu finden, die zusätzlich durch rechnerischere Anforderungsstrategien zur Erstellung einer korrekten Übersetzung aufgeschlüsselt werden können.

Es gibt einige bestimmte Verpflichtungen, die von der Anerkennung abhängig sind, zum Beispiel:

• Inhaltsbasierte Bildwiederherstellung

Hier entdecken Sie alle Bilder in einer größeren Anordnung von Bildern, die eine bestimmte Substanz haben. Die Substanz kann auf unerwartete Weise bestimmt werden, zum Beispiel in Bezug auf die Ähnlichkeit mit einem objektiven Bild (geben Sie mir alle Bilder wie Bild Häuser, die im Winter eingenommen werden und in denen sich keine Fahrzeuge befinden).

• Posenbeurteilung

Wir müssen die Position oder Richtung eines bestimmten Artikels im Vergleich zur Kamera beurteilen. Eine Modellanwendung für diese Strategie würde einem Roboter helfen, Gegenstände aus einer Transportlinie in einem mechanischen Produktionssystem zu bergen.

• Optische Zeichenerkennung

Bei OCR handelt es sich um die Unterscheidung von Zeichen in Bildern von gedruckten oder manuell geschriebenen Inhalten, meist mit dem Endziel, den Inhalt in einem Unternehmen besser zu kodieren und Änderungen oder Ordnungen zu ermöglichen. Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen der Michigan State University. Es werden Strategien entwickelt, um Objekte zu erkennen, herauszufinden, welche ihrer Highlights sie von anderen unterscheiden, und um Berechnungen zu planen, die von einer Maschine zur Charakterisierung verwendet werden können. Wichtige Anwendungen umfassen Gesichtserkennung, Fingerabdruckerkennungsnachweis, Aufzeichnungsbilduntersuchung, Entwicklung von 3D-Artikelmodellen, Roboterroute und Darstellung/Untersuchung von 3D-Volumeninformationen. Zu den Themen der Ebbe-Flut-Forschung gehören biometrische Bestätigung, programmierte Beobachtung und Verfolgung, handgriffloses HCI, Gesichtsanzeige, computergestütztes Wasserzeichen und die Untersuchung des Designs von Online-Archiven. Frühere Absolventen des Labors haben sich mit der Anerkennung von Schreibkunst, der Überprüfung von Unterschriften, dem visuellen Lernen und der Wiederherstellung von Bildern beschäftigt.“

Modell:

Wir sollten sehen, dass es erschreckend wenige Pixel an Daten braucht, um das Motiv eines Bildes zu erkennen, hat ein von einem MIT-Spezialisten geleitetes Team herausgefunden. Die Enthüllung könnte zu außergewöhnlichen Fortschritten bei der maschinellen Erkennungserkennung von Online-Bildern führen und PCs endlich die Möglichkeit geben, so zu sehen, wie Menschen es tun. Der Rückschluss auf eine besonders kurze Darstellung wäre ein wesentlicher Fortschritt, um eine konsequente Inventarisierung der Milliarden von Bildern im Internet möglich zu machen. Derzeit basieren die einzelnen Methoden zur Suche nach Bildern auf Inhaltsangaben, die die Benutzer für jedes Bild manuell eingegeben haben, und zahlreiche Bilder benötigen solche Informationen. Die programmierte ID würde auch eine Möglichkeit bieten, Bilder, die Einzelpersonen von Computerkameras auf ihren PC herunterladen, zu archivieren, ohne sie manuell ansehen und mit Untertiteln versehen zu müssen. Außerdem könnte es schließlich zu echtem maschinellen Sehen kommen, das es Robotern irgendwann ermöglichen könnte, die von ihren Kameras kommenden Informationen zu sortieren und herauszufinden, wo sie sich befinden. Wenn also zwei Bilder eine vergleichbare Gruppierung [von Zahlen] aufweisen, sind sie vermutlich vergleichbar besteht im Allgemeinen aus einem ähnlichen Artikel, im Allgemeinen aus einer ähnlichen Anordnung.“ Wenn ein Bild mit einer Inschrift oder einem Titel in Verbindung gebracht wurde, würden zu diesem Zeitpunkt verschiedene Bilder, die seinen mathematischen Code koordinieren, wahrscheinlich ein ähnliches Objekt zeigen (z. B. ein Fahrzeug, einen Baum oder eine Person), sodass der mit einem Bild verknüpfte Name sein kann zu den anderen verschoben. „Bei sehr vielen Bildern können sogar ganz einfache Berechnungen sehr gut funktionieren“, um Bilder auf diese Weise zu erkennen.

⦁ Gesichtserkennung

Wir sind uns darüber im Klaren, dass Rahmenwerke zur Gesichtserkennung als Methoden zur Entfernung biometrischer Daten immer beliebter werden. Die Gesichtserkennung spielt eine grundlegende Rolle in biometrischen Systemen und ist für verschiedene Anwendungen interessant, darunter visuelle Aufklärung und Sicherheit. Angesichts der allgemeinen Anerkennung von Gesichtsbildern in verschiedenen Berichten hat die Gesichtserkennung ein unglaubliches Potenzial, sich zur führenden biometrischen Innovation der Entscheidungsfindung zu entwickeln.

Bilderkennungssysteme

⦁ Bewegungsprüfung

Einige Aufgaben beziehen sich auf die Bewegungsbewertung, bei der eine Bildfolge erstellt wird, um einen Maßstab für die Geschwindigkeit entweder an jedem Punkt im Bild oder in der 3D-Szene oder sogar für die Kamera zu erstellen, die die Bilder liefert. Beispiele für solche Aufgaben sind:

⦁ Ego-Bewegung

Festlegen der 3D-unflexiblen Bewegung (Pivot und Interpretation) der Kamera aus einer von der Kamera erstellten Bildfolge.

⦁ Verfolgung

Im Folgenden werden die Entwicklungen einer (im Allgemeinen) bescheideneren Anordnung von Interessenschwerpunkten oder Protesten (z. B. Fahrzeugen oder Personen) in der Bildfolge verfolgt.

⦁ Optischer Stream

Dies dient dazu, für jeden Punkt im Bild zu entscheiden, wie sich dieser Punkt im Vergleich zur Bildebene bewegt, d. h. seine offensichtliche Bewegung. Diese Bewegung ist ein Ergebnis sowohl der Bewegung des vergleichenden 3D-Punkts in der Szene als auch der Bewegung der Kamera im Vergleich zur Szene.

⦁ Neugestaltung der Szene

Wenn ein oder (normalerweise) mehrere Bilder einer Szene oder ein Video vorliegen, zielt die Szenenwiedergabe darauf ab, ein 3D-Modell der Szene zu registrieren. Im einfachsten Fall kann das Modell aus einer Reihe von 3D-Fokussen bestehen. Verfeinerte Strategien erzeugen ein vollständiges 3D-Oberflächenmodell

⦁ Bildwiederherstellung

Bei der Bildwiederherstellung geht es darum, Aufregungen (Sensorlärm, Bewegungsunschärfe usw.) aus den Bildern zu entfernen. Die am wenigsten komplizierte Methode zur Aufregungsverdrängung sind verschiedene Arten von Kanälen, zum Beispiel Tiefpasskanäle oder Mittelkanäle. Modernere Strategien erwarten ein Modell, wie die Nachbarschaftsbildstrukturen aussehen, ein Modell, das sie aus der Aufregung erkennt. Indem zunächst die Bildinformationen in einer Reihe von benachbarten Bildstrukturen, zum Beispiel Linien oder Kanten, untersucht werden und anschließend die Trennung abhängig von Nachbarschaftsdaten aus dem Untersuchungsschritt gesteuert wird, wird im Allgemeinen ein besserer Grad an Aufregungsbeseitigung im Vergleich zu einem geringeren erreicht komplexe Methoden. Ein Vorbild auf diesem Gebiet ist ihre Malerei. Einige Frameworks sind unabhängige Anwendungen, die sich mit einem bestimmten Schätzungs- oder Erkennungsproblem befassen, während andere eine Unteranordnung eines größeren Plans umfassen, der beispielsweise auch Unterframeworks für die Steuerung mechanischer Aktuatoren, Anordnung, Datenbanken und Verwaltung enthält. Maschinenschnittstellen usw. Die konkrete Ausführung eines PC-Vision-Frameworks hängt ebenfalls davon ab, ob seine Nützlichkeit vorab festgelegt ist oder ob ein Teil davon während der Aktivität gelernt oder angepasst werden kann. Es gibt jedoch regelmäßige Funktionen, die in zahlreichen PC-Visionen zu finden sind