Γιατί είναι σημαντική η αναγνώριση εικόνας;

Περίπου το 80% της ουσίας στον Ιστό είναι οπτικό. Θα μπορούσατε ήδη να αρχίσετε να επεξεργάζεστε γιατί η επισήμανση εικόνων μπορεί να κατέχει τη θέση της ως κύριος του πίνακα ουσιών. Ανεξάρτητα από το αν πρόκειται για άτομα ή οργανισμούς, η αναγνώριση εικόνων με τεχνητή νοημοσύνη έχει καταστήσει κατανοητή τη διάκριση οπτικών στο διαδίκτυο με ασήμαντο αντικείμενο. Υπάρχουν περίπου 657 δισεκατομμύρια φωτογραφίες που δημοσιεύονται κάθε χρόνο προσεκτικά, με το μεγαλύτερο μέρος να εμφανίζεται μέσω διαδικτυακών μέσων. Ένα αξιοπρεπές κομμάτι από αυτές τις εικόνες είναι άτομα που προωθούν αντικείμενα, ανεξάρτητα από το αν το κάνουν κατά λάθος. Το περιεχόμενο που παράγεται από τον πελάτη (UGC) στην πιο τέλεια δομή του είναι μια λαμπρή ενδυναμωτική επιρροή για τις επωνυμίες, καθώς προσφέρει το ιδανικότερο είδος προόδου.

Υπάρχουν συσκευές διαφήμισης που προειδοποιούν τους οργανισμούς όταν υπάρχει ειδοποίηση αγοραστή μέσω διαδικτυακών μέσων, ωστόσο δεν θα έπρεπε να ειπωθεί κάτι για το πότε η εξέλιξη της επωνυμίας συμβαίνει χωρίς κανείς να επισημαίνει το όνομά τους στην ανάρτηση κοινωνικής δικτύωσης; Αυτό είναι το μέρος όπου η αναγνώριση εικόνας AI δείχνει την αξία της. Στην περίπτωση που η τεχνολογία φροντίζει τα σωστά σύνολα δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διακρίνει μια εικόνα χωρίς ρητή αναφορά στην ετικέτα. Τα αποτελέσματα είναι σημαντικά για τις επωνυμίες να παρακολουθούν και να ακολουθούν τις κοινωνικές ανακοινώσεις τους.

Πώς λειτουργεί η αναγνώριση εικόνας;

Όπως πιθανότατα γνωρίζουμε η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κοιτάξει μέσα από στάδια μέσων που βασίζονται στο διαδίκτυο αναζητώντας φωτογραφίες και να τις αντιπαραβάλει με ευρείες συλλογές πληροφοριών. Σε εκείνο το σημείο επιλέγει σχετική εικόνα που ταιριάζει με ρυθμό πολύ πιο γρήγορο από ό,τι μπορούν να κάνουν οι άνθρωποι. Οι επωνυμίες χρησιμοποιούν αναγνώριση εικόνων για να ανακαλύψουν περιεχόμενο σαν το δικό τους μέσω μέσων που βασίζονται στον ιστό. Αυτό συνεπάγεται τη διάκριση του λογότυπου μιας μάρκας ή την αντίληψη της φυσικής κατάστασης των αντικειμένων μεταξύ των πελατών μέσων που βασίζονται στον ιστό. Το να ζητάμε από τους ανθρώπους να ψαρεύουν μέσα από τόσα πολλά δεδομένα είναι πραγματικά κουραστικό. Η προσομοίωση νοημοσύνης δεν αγχώνει για την ανθρώπινη γκάφα και επιστρέφει ακριβή αποτελέσματα σε απαράμιλλα επίπεδα. Η αναγνώριση εικόνας τεχνητής νοημοσύνης προβάλλει τι δηλώνουν τα άτομα για μια επωνυμία χωρίς την απαίτηση για κείμενο. Οι επωνυμίες που είναι έτοιμες να ακολουθήσουν τις κοινωνικές ανακοινώσεις τους χωρίς οι πελάτες να περιμένουν να πληκτρολογήσουν το όνομα του οργανισμού θα καταλήξουν σε μια ανεκτίμητη θέση. Η δυνατότητα να επωφεληθούν από τη δική τους διαδικτυακή συμπερίληψη αποκλειστικά μέσω αντιληπτών αναγνωριστικών με τεχνητή νοημοσύνη είναι τεράστια και προσφέρει ασυναγώνιστη συμπερίληψη.

Ακολουθούν ορισμένες συνηθισμένες εργασίες αναγνώρισης εικόνων:

Από την αρχή πρέπει να αποφασίσουμε εάν οι πληροφορίες της εικόνας περιέχουν κάποιο συγκεκριμένο άρθρο, επισημάνσεις ή κίνηση. Αυτή η ανάθεση μπορεί τυπικά να αντιμετωπιστεί εγκάρδια και χωρίς προσπάθεια από έναν άνθρωπο, αλλά δεν έχει ακόμη αντιμετωπιστεί επαρκώς στο PC όραμα για τη συνολική υπόθεση: άρθρα αυτοπεποίθησης σε διακριτικές περιστάσεις. Οι τρέχουσες τεχνικές για τη διαχείριση αυτού του ζητήματος μπορούν να αντιμετωπιστούν καλύτερα μόνο για ρητά άρθρα, για παράδειγμα, βασικά μαθηματικά στοιχεία (π.χ. πολυεδρικό), ανθρώπινα πρόσωπα, τυπωμένους ή μεταγραμμένους χαρακτήρες ή οχήματα, και σε ρητές περιστάσεις, που συνήθως απεικονίζονται όσο το δυνατόν περισσότερο γύρω από χαρακτηρίζεται η φωτεινότητα, η βάση και η στάση του αντικειμένου σε σύγκριση με την κάμερα. Διάφορες ποικιλίες του ζητήματος αναγνώρισης απεικονίζονται στη γραφή:

• Αναγνώριση αντικειμένων

Ένα ή μερικά προκαθορισμένα ή μαθημένα άρθρα ή κατηγορίες αντικειμένων μπορούν να γίνουν αντιληπτά, συνήθως μαζί με τις δισδιάστατες καταστάσεις τους στην εικόνα ή τις τρισδιάστατες στάσεις στη σκηνή.

• Ταυτοποίηση

Γίνεται αντιληπτή μια μεμονωμένη περίπτωση ενός άρθρου. Τα μοντέλα είναι διακριτική απόδειξη του προσώπου ενός συγκεκριμένου ατόμου ή του μοναδικού σήματος ή της ταυτότητας ενός συγκεκριμένου οχήματος.

• Ανίχνευση

Οι πληροφορίες της εικόνας εξετάζονται για μια συγκεκριμένη κατάσταση. Τα μοντέλα είναι η ανακάλυψη πιθανών παράξενων κυττάρων ή ιστών σε κλινικές εικόνες ή η αναγνώριση ενός οχήματος σε ένα προγραμματισμένο πλαίσιο κόστους δρόμου. Η ανακάλυψη που εξαρτάται από μετρίως απλούς και γρήγορους υπολογισμούς χρησιμοποιείται εδώ και εκεί για την εύρεση πιο περιορισμένων περιοχών με ενδιαφέρουσες πληροφορίες εικόνας, οι οποίες μπορούν επιπλέον να αναλυθούν με πιο υπολογιστικές στρατηγικές για τη δημιουργία μιας σωστής μετάφρασης.

Υπάρχουν μερικές συγκεκριμένες δεσμεύσεις που εξαρτώνται από την αναγνώριση, για παράδειγμα,

• Ανάκτηση εικόνων βάσει περιεχομένου

Εδώ ανακαλύπτουμε όλες τις εικόνες σε μια μεγαλύτερη διάταξη εικόνων που έχουν μια συγκεκριμένη ουσία. Η ουσία μπορεί να προσδιοριστεί με απροσδόκητο τρόπο, για παράδειγμα, όσον αφορά την ομοιότητα σε σχέση με μια αντικειμενική εικόνα (δώστε μου όλες τις εικόνες όπως η εικόνα Χ), ή όσον αφορά τα πρότυπα αναζήτησης σημαντικού επιπέδου που δίνονται ως εισαγωγή κειμένου (δώστε μου όλες τις εικόνες που περιέχουν πολλές σπίτια, λαμβάνονται κατά τη διάρκεια του χειμώνα και δεν έχουν οχήματα σε αυτά).

• Αξιολόγηση πόζας

πρέπει να μετρήσουμε τη θέση ή την κατεύθυνση ενός συγκεκριμένου αντικειμένου σε σύγκριση με την κάμερα. Ένα μοντέλο εφαρμογής για αυτή τη στρατηγική θα βοηθούσε ένα ρομπότ να ανακτά αντικείμενα από μια γραμμή μεταφοράς σε μια περίσταση μηχανικού συστήματος παραγωγής.

• Οπτική αναγνώριση χαρακτήρων

OCR που είναι διακριτικοί χαρακτήρες σε εικόνες έντυπου ή χειροκίνητου περιεχομένου, ως επί το πλείστον με τελικό στόχο την κωδικοποίηση του περιεχομένου σε έναν οργανισμό και την εξουσιοδότηση τροποποίησης ή παραγγελίας του Τμήματος Επιστήμης και Μηχανικής Υπολογιστών, Πολιτειακό Πανεπιστήμιο του Μίσιγκαν. Δημιουργούνται στρατηγικές για την ανίχνευση αντικειμένων, για να βρουν ποια από τα κύρια σημεία τους τα αναγνωρίζουν από άλλα και για να προγραμματίσουν υπολογισμούς που μπορούν να χρησιμοποιηθούν από μια μηχανή για να κάνει τον χαρακτηρισμό. Σημαντικές εφαρμογές ενσωματώνουν αναγνώριση προσώπου, αναγνωρίσιμη απόδειξη αποτύπωσης δακτύλου, εξέταση εικόνας εγγραφής, ανάπτυξη μοντέλου 3D άρθρου, διαδρομή ρομπότ και αναπαράσταση/διερεύνηση τρισδιάστατων ογκομετρικών πληροφοριών. Τα ερευνητικά ζητήματα Ebb and flow ενσωματώνουν βιομετρική επιβεβαίωση, προγραμματισμένη παρατήρηση και παρακολούθηση, HCI χωρίς χειρισμό, εμφάνιση προσώπων, υδατογράφηση μέσω υπολογιστή και εξέταση σχεδιασμού διαδικτυακών αρχείων. Οι όψιμοι απόφοιτοι του εργαστηρίου έχουν ασχοληθεί με την αναγνώριση τεχνογνωσίας, τον έλεγχο υπογραφών, την οπτική μάθηση και την ανάκτηση εικόνων.»

Μοντέλο:

Θα πρέπει να δούμε ότι χρειάζονται συγκλονιστικά δύο pixel δεδομένων για να έχουμε την επιλογή αναγνώρισης του θέματος μιας φωτογραφίας, διαπίστωσε μια ομάδα που οδηγήθηκε από έναν ειδικό του MIT. Η αποκάλυψη θα μπορούσε να προκαλέσει εκπληκτικές προόδους στη μηχανοποιημένη αναγνωρίσιμη απόδειξη των διαδικτυακών εικόνων και, επιτέλους, να δώσει μια προϋπόθεση στους υπολογιστές να βλέπουν όπως κάνουν οι άνθρωποι. Το συμπέρασμα μιας ιδιαίτερα σύντομης απεικόνισης θα ήταν μια σημαντική πρόοδος για να γίνει κατανοητή η απογραφή των δισεκατομμυρίων εικόνων στο Διαδίκτυο κατά συνέπεια. Προς το παρόν, οι μοναδικές προσεγγίσεις για την αναζήτηση εικόνων εξαρτώνται από τις επιγραφές περιεχομένου που έχουν εισαγάγει τα άτομα με το χέρι για κάθε εικόνα και πολλές εικόνες χρειάζονται τέτοια δεδομένα. Το προγραμματισμένο αναγνωριστικό θα έδινε επίσης μια προσέγγιση στο αρχείο εικόνων που κατεβάζουν μεμονωμένα άτομα από φωτογραφικές μηχανές στους υπολογιστές τους, χωρίς να βιώνουν και να υποτιτλίζουν κάθε μία με το χέρι. Επίσης, επιτέλους θα μπορούσε να προκαλέσει μια γνήσια μηχανική όραση, η οποία θα μπορούσε κάποια στιγμή να επιτρέψει στα ρομπότ να ταξινομήσουν τις πληροφορίες που προέρχονται από τις κάμερές τους και να ταξινομήσουν πού βρίσκονται. Έτσι, εάν δύο εικόνες έχουν μια συγκρίσιμη ομαδοποίηση [αριθμών], είναι πιθανώς συγκρίσιμες φτιαγμένο από γενικά παρόμοιο άρθρο, σε γενικά παρόμοια διάταξη.» Εάν μια εικόνα έχει συσχετιστεί με μια επιγραφή ή τίτλο, σε εκείνο το σημείο διαφορετικές εικόνες που συντονίζουν τον μαθηματικό της κώδικα θα εμφανίζουν πιθανότατα ένα παρόμοιο στοιχείο, (για παράδειγμα, ένα όχημα, ένα δέντρο ή ένα άτομο) επομένως το όνομα που σχετίζεται με μια εικόνα μπορεί να είναι μετακόμισε στους άλλους. «Με εξαιρετικά πολλές φωτογραφίες, ακόμη και οι γενικά απλοί υπολογισμοί μπορούν να αποδώσουν πραγματικά καλά» στην αναγνώριση των εικόνων με αυτόν τον τρόπο.

⦁ Αναγνώριση Προσώπου

συνειδητοποιούμε ότι τα πλαίσια αναγνώρισης προσώπου γίνονται συνεχώς διάσημα ως μέθοδοι αφαίρεσης βιομετρικών δεδομένων. Η αναγνώριση προσώπου έχει βασικό ρόλο στα βιομετρικά πλαίσια και είναι δελεαστική για διάφορες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της οπτικής αναγνώρισης και της ασφάλειας. Υπό το πρίσμα της συνολικής αναγνώρισης από τον πληθυσμό των εικόνων προσώπων σε διαφορετικές αναφορές, η αναγνώριση προσώπου έχει απίστευτες δυνατότητες να μετατραπεί στην πρωτοποριακή βιομετρική καινοτομία λήψης αποφάσεων.

Συστήματα αναγνώρισης εικόνων

⦁ Εξέταση κίνησης

Μερικές εργασίες ταυτίζονται με την αξιολόγηση κίνησης όπου προετοιμάζεται μια διαδοχή εικόνων για τη δημιουργία ενός μετρητή της ταχύτητας είτε σε κάθε εστίαση στην εικόνα είτε στην τρισδιάστατη σκηνή, είτε ακόμη και της κάμερας που παρέχει τις εικόνες. Παραδείγματα τέτοιων εργασιών είναι:

⦁ Κίνηση εγώ

Αποφασισμός της τρισδιάστατης άκαμπτης κίνησης (περιστροφή και ερμηνεία) της κάμερας από μια διαδοχή εικόνων που δημιουργείται από την κάμερα.

⦁ Παρακολούθηση

Στη συνέχεια θα ακολουθήσουν οι εξελίξεις μιας (γενικά) πιο μετριοπαθούς διάταξης εστιών ενδιαφέροντος ή διαμαρτυριών (π.χ. οχήματα ή άτομα) στη διαδοχή της εικόνας.

⦁ Οπτική ροή

Αυτό είναι για να αποφασίσει, για κάθε σημείο της εικόνας, πώς κινείται αυτό το σημείο σε σύγκριση με το επίπεδο της εικόνας, δηλαδή την εμφανή κίνησή του. Αυτή η κίνηση είναι αποτέλεσμα τόσο του τρόπου με τον οποίο κινείται το σημείο σύγκρισης 3D στη σκηνή όσο και του τρόπου με τον οποίο κινείται η κάμερα σε σύγκριση με τη σκηνή.

⦁ Διασκευή σκηνής

Δεδομένης μιας ή (συνήθως) περισσότερων εικόνων μιας σκηνής ή ενός βίντεο, η αναπαραγωγή σκηνής στοχεύει καταγράφοντας ένα τρισδιάστατο μοντέλο της σκηνής. Στην πιο εύκολη περίπτωση το μοντέλο μπορεί να είναι ένα σωρό τρισδιάστατες εστίες. Οι πιο εκλεπτυσμένες στρατηγικές παράγουν ένα συνολικό μοντέλο 3D επιφάνειας

⦁ Αναδόμηση εικόνας

Το σημείο της αναδόμησης της εικόνας είναι η εκκένωση της ταραχής (φασαρία αισθητήρα, σκοτεινή κίνηση κ.λπ.) από τις εικόνες. Η λιγότερο περίπλοκη μεθοδολογία που μπορεί να γίνει αντιληπτή για την αποβολή ταραχής είναι διαφορετικά είδη καναλιών, για παράδειγμα, κανάλια χαμηλής διέλευσης ή μεσαία κανάλια. Οι πιο σύγχρονες στρατηγικές περιμένουν ένα μοντέλο για το πώς μοιάζουν οι δομές της εικόνας της γειτονιάς, ένα μοντέλο που τις αναγνωρίζει από την ταραχή. Με την πρώτη διερεύνηση των πληροφοριών εικόνας σε αρκετή ώρα των κοντινών δομών εικόνας, για παράδειγμα, γραμμές ή άκρες, και στη συνέχεια ελέγχοντας τον διαχωρισμό που εξαρτάται από τα δεδομένα γειτονιάς από το στάδιο της εξέτασης, γενικά επιτυγχάνεται ένας ανώτερος βαθμός εκκένωσης ταραχής σε αντίθεση με τον λιγότερο σύνθετες μεθοδολογίες. Πρότυπο στον τομέα αυτό είναι η ζωγραφική τους. Μερικά πλαίσια είναι ανεξάρτητες εφαρμογές που αντιμετωπίζουν ένα συγκεκριμένο ζήτημα εκτίμησης ή αναγνώρισης, ενώ άλλα περιλαμβάνουν μια υποδιάταξη ενός μεγαλύτερου σχεδίου το οποίο, για παράδειγμα, περιέχει επίσης υποπλαίσια για τον έλεγχο μηχανικών ενεργοποιητών, διάταξη, βάσεις πληροφοριών δεδομένων, διεπαφές μηχανών και ούτω καθεξής Η συγκεκριμένη εκτέλεση ενός πλαισίου όρασης υπολογιστή εξαρτάται επίσης από το εάν η χρησιμότητά του είναι προκαθορισμένη ή εάν κάποιο κομμάτι του μπορεί πολύ καλά να μάθει ή να προσαρμοστεί κατά τη διάρκεια της δραστηριότητας. Υπάρχουν, όπως και να 'χει, κανονικές χωρητικότητες που βρίσκονται σε πολυάριθμα όραμα PC