¿Por qué es importante el reconocimiento de imágenes?

Alrededor del 80% del contenido de la web es visual. Ya podrá empezar a descubrir por qué el etiquetado de imágenes puede ocupar su lugar como señor de la tabla de sustancias. Independientemente de si se trata de personas u organizaciones, el reconocimiento de imágenes mediante IA ha hecho posible distinguir imágenes en línea de objetos insignificantes. Cada año se publican cuidadosamente alrededor de 657 mil millones de fotografías, y la mayor parte aparece a través de medios en línea. Una buena parte de esas imágenes son personas que avanzan objetos, incluso si lo hacen accidentalmente. El contenido producido por el cliente (CGU) en su estructura más perfecta es una brillante influencia empoderadora para las marcas, ya que brinda el tipo de avance más ideal.

Existen dispositivos publicitarios para alarmar a las organizaciones cuando hay un aviso de comprador a través de medios en línea, pero ¿no debería decirse algo sobre cuándo ocurre el avance de las marcas sin que nadie etiquete su nombre en la publicación social? Este es el lugar donde el reconocimiento de imágenes por IA demuestra su valor. Si la tecnología cuenta con los conjuntos de datos correctos, la IA puede distinguir una imagen sin una etiqueta explícita a la que se haga referencia. Los resultados son importantes para que las marcas rastreen y sigan sus avisos sociales.

¿Cómo funciona el reconocimiento de imágenes?

Como probablemente sabemos, la IA puede explorar los escenarios de los medios basados ​​en la web en busca de fotografías y contrastarlas con amplias colecciones de información. Luego elige la imagen pertinente que coincide a un ritmo mucho más rápido de lo que la gente puede hacerlo. Las marcas utilizan el reconocimiento de imágenes para descubrir contenido como el suyo a través de medios basados ​​en la web. Esto implica distinguir el logotipo de una marca o percibir la situación de los productos en una posición natural entre los clientes de medios basados ​​en la web. Solicitar que la gente revise tanta cantidad de datos resulta agotador. La inteligencia simulada no se preocupa por los errores humanos y ofrece resultados exactos a niveles inigualables. El reconocimiento de imágenes de inteligencia artificial filtra lo que las personas dicen sobre una marca sin necesidad de texto. Las marcas dispuestas a seguir sus avisos sociales sin que los clientes esperen escribir el nombre de la organización terminarán en una posición invaluable. La posibilidad de aprovechar su propia inclusión en línea exclusivamente a través de identificadores percibidos por IA es inmensa y ofrece una inclusión incomparable.

Aquí hay algunas tareas comunes del reconocimiento de imágenes: -

De entrada debemos decidir si la información de la imagen contiene algún artículo, resaltado o movimiento en particular. Por lo general, un ser humano puede abordar esta tarea con entusiasmo y sin esfuerzo, pero aún no se aborda lo suficiente en la visión de PC para el caso general: artículos de autoafirmación en circunstancias discrecionales. Las técnicas actuales para abordar este problema pueden abordarse mejor solo para artículos explícitos, por ejemplo, elementos matemáticos básicos (por ejemplo, poliédricos), rostros humanos, caracteres impresos o transcritos, o vehículos, y en circunstancias específicas, normalmente representados en la medida de lo posible. alrededor del brillo caracterizado, la base y la postura del elemento en comparación con la cámara. En el escrito se describen varias variantes del tema del reconocimiento:

• Reconocimiento de objetos

Se pueden percibir uno o varios artículos o clases de elementos predeterminados o aprendidos, normalmente junto con sus situaciones 2D en la imagen o posturas 3D en la escena.

• Identificación

Se percibe un caso individual de un artículo. Los modelos son una prueba distintiva del rostro o la marca única de un individuo en particular, o la identificación de un vehículo en particular.

• Detección

La información de la imagen se examina para detectar una condición particular. Los modelos son el descubrimiento de posibles células o tejidos extraños en cuadros clínicos o el reconocimiento de un vehículo en un marco de costes callejeros programado. El descubrimiento basado en cálculos bastante sencillos y rápidos se utiliza en ocasiones para encontrar áreas más modestas de datos de imágenes interesantes que también pueden desglosarse mediante estrategias más exigentes computacionalmente para crear una traducción correcta.

Existen algunas empresas particulares que dependen del reconocimiento, por ejemplo,

• Recuperación de imágenes basada en contenido

Aquí descubrirá todas las imágenes en una disposición más grande de imágenes que tienen una sustancia particular. La sustancia se puede determinar de una manera inesperada, por ejemplo en cuanto a la similitud con una imagen objetiva (dame todas las imágenes como la imagen X), o en cuanto a los estándares de búsqueda de nivel significativo dados como entrada de texto (dame todas las imágenes que contienen numerosos casas, son tomadas durante el invierno y no tienen vehículos en ellas).

• Evaluación de pose

Necesitamos medir la posición o dirección de un artículo en particular en comparación con la cámara. Una aplicación modelo para esta estrategia ayudaría a un robot a recuperar artículos de una línea de transporte en una situación de sistema de producción mecánico.

• Reconocimiento óptico de caracteres

OCR, que distingue caracteres en imágenes de contenido impreso o escrito manualmente, en su mayor parte con el objetivo final de codificar más el contenido en una organización y permitir alterar u ordenar el Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad Estatal de Michigan. Se crean estrategias para detectar objetos, encontrar cuáles de sus aspectos más destacados los distinguen de otros y planificar cálculos que pueden ser utilizados por una máquina para realizar la caracterización. Las aplicaciones importantes incluyen reconocimiento facial, prueba reconocible de huellas dactilares, examen de imágenes de registros, desarrollo de modelos de objetos en 3D, ruta de robots y representación/investigación de datos volumétricos en 3D. Los problemas de investigación de flujo y reflujo incluyen confirmación biométrica, observación y seguimiento programados, HCI sin manija, visualización de rostros, marcas de agua computarizadas y diseño de examen de archivos en línea. Los antiguos alumnos del laboratorio se han ocupado del reconocimiento de caligrafía, la verificación de firmas, el aprendizaje visual y la recuperación de imágenes”.

Modelo:

Deberíamos ver que se necesitan sorprendentemente pocos píxeles de datos para poder reconocer el sujeto de una imagen, descubrió un equipo dirigido por un especialista del MIT. La revelación podría impulsar avances extraordinarios en la visualización mecanizada y reconocible de imágenes en línea y, finalmente, dar a las PC la posibilidad de ver como lo hacen las personas. Inferir una descripción particularmente breve sería un avance significativo para hacer posible inventariar los miles de millones de imágenes en Internet en consecuencia. Actualmente, las únicas formas de buscar imágenes dependen de las inscripciones de contenido que las personas han ingresado a mano para cada imagen, y muchas imágenes necesitan esa información. La identificación programada también ofrecería una forma de almacenar imágenes que las personas descargan desde cámaras digitales a sus PC, sin necesidad de experimentarlas ni subtitularlas a mano. Además, por fin podría generar visión artificial genuina, que en algún momento podría permitir a los robots clasificar la información proveniente de sus cámaras y determinar dónde están. De modo que si dos imágenes tienen una agrupación [de números] comparable, presumiblemente son comparativas. hecho generalmente de un artículo similar, en general en una disposición similar”. Si una imagen se ha relacionado con una inscripción o título, en ese momento diferentes imágenes que coordinan su código matemático probablemente mostrarían un elemento similar (por ejemplo, un vehículo, un árbol o un individuo), por lo que el nombre relacionado con una imagen puede ser se trasladó a los demás. "Con una gran cantidad de imágenes, incluso los cálculos generalmente sencillos pueden funcionar muy bien" para reconocer imágenes.

⦁ Reconocimiento facial

Nos damos cuenta de que los marcos de reconocimiento facial se están volviendo cada vez más famosos como métodos para eliminar datos biométricos. El reconocimiento facial tiene un papel fundamental en los sistemas biométricos y resulta atractivo para diversas aplicaciones, incluido el reconocimiento visual y la seguridad. A la luz del reconocimiento de la población general de imágenes de rostros en diferentes informes, el reconocimiento de rostros tiene un potencial increíble para convertirse en la innovación biométrica de vanguardia en la toma de decisiones.

Sistemas de reconocimiento de imágenes

⦁ Examen de movimiento

Algunas tareas se identifican con la evaluación del movimiento donde se prepara una sucesión de imágenes para crear un indicador de la velocidad ya sea en cada foco de la imagen o en la escena 3D, o incluso de la cámara que emite las imágenes. Ejemplos de tales asignaciones son:

⦁ Movimiento del ego

Decidir el movimiento rígido 3D (pivote e interpretación) de la cámara a partir de una sucesión de imágenes creadas por la cámara.

⦁ Seguimiento

A continuación se seguirá la evolución de una disposición (generalmente) más modesta de focos de interés o protestas (por ejemplo, vehículos o personas) en la sucesión de imágenes.

⦁ Flujo óptico

Se trata de decidir, para cada punto de la imagen, cómo se mueve ese punto en comparación con el plano de la imagen, es decir, su movimiento evidente. Este movimiento es el resultado tanto de cómo se mueve el punto 3D de comparación en la escena como de cómo se mueve la cámara en comparación con la escena.

⦁ Rehacer escena

Dadas una o (normalmente) más imágenes de una escena, o un vídeo, la reproducción de la escena tiene como objetivo registrar un modelo 3D de la escena. En el caso más sencillo, el modelo puede ser un conjunto de focos 3D. Estrategias más refinadas producen un modelo de superficie total en 3D

⦁ Reconstrucción de imágenes

El objetivo de la reconstrucción de imágenes es eliminar la conmoción (clamor de sensores, movimiento oscuro, etc.) de las imágenes. El método más sencillo imaginable para expulsar el ruido son diferentes tipos de canales, por ejemplo canales de paso bajo o canales medios. Las estrategias más modernas esperan un modelo de cómo se parecen las estructuras de las imágenes del barrio, un modelo que las reconozca a partir de la conmoción. Al investigar primero la información de la imagen en bastante tiempo de las estructuras de la imagen cercanas, por ejemplo, líneas o bordes, y luego controlar la separación dependiendo de los datos del vecindario desde el paso de examen, generalmente se obtiene un mayor grado de evacuación de conmoción en comparación con los menos Metodologías complejas. Un modelo en este campo es su pintura. Algunos marcos son aplicaciones independientes que abordan un problema particular de estimación o reconocimiento, mientras que otros comprenden un subconjunto de un plan más amplio que, por ejemplo, también contiene subconjuntos para el control de actuadores mecánicos, disposición, bases de información de datos, gestión. interfaces de máquina, etc. La ejecución particular de un marco de visión de PC también depende de si su utilidad está predeterminada o si alguna parte del mismo puede aprenderse o ajustarse durante la actividad. Sin embargo, existen capacidades estándar que se encuentran en numerosos dispositivos de visión para PC.