Miks pildituvastus on oluline?

Umbes 80% veebis leiduvast ainest on visuaalne. Saate juba hakata välja mõtlema, miks pildimärgistus võib aine isandana oma koha hoida. Olenemata sellest, kas tegemist on inimeste või organisatsioonidega, on tehisintellekti pildituvastus muutnud visuaalide eristamise veebis tähtsusetu objektiga mõeldavaks. Igal aastal postitatakse hoolikalt umbes 657 miljardit fotot, millest suurem osa kuvatakse veebimeedia kaudu. Korralik osa neist piltidest on üksikisikud, kes liigutavad esemeid, olenemata sellest, kas nad teevad seda kogemata. Kliendi toodetud sisu (UGC) oma kõige täiuslikumas struktuuris on brändidele suurepärane mõjujõud, kuna see annab ideaalseima edenemise.

Kui veebimeedia kaudu ostjateadet saab, on organisatsioonidele reklaamiseadmed, kuid kas ei tohiks midagi öelda selle kohta, kui kaubamärgi edenemine toimub ilma, et keegi nende nime sotsiaalmeediasse märgiks? See on koht, kus AI pildituvastus näitab oma väärtust. Kui tehnoloogia on õigete andmekogumite eest hoolitsetud, suudab tehisintellekt pilti eristada ilma selgesõnalise viiteta. Tulemused on olulised, et kaubamärgid saaksid jälgida ja järgida oma sotsiaalseid teateid.

Kuidas pildituvastus töötab?

Nagu me arvatavasti teame, suudab tehisintellekt fotode otsimisel läbi vaadata veebipõhiseid meediumietappe ja võrrelda neid laiaulatuslike teabekogudega. Sel hetkel valib see asjakohase pildi, mis ühtib palju kiiremini, kui inimesed seda teha suudavad. Brändid kasutavad veebipõhise meedia kaudu omale sarnase sisu avastamiseks pilditunnustust. See tähendab kaubamärgi logo eristamist või loomulikult positsioneeritud eseme olukorra tajumist veebipõhiste meediaklientide seas. Nõudmine, et inimesed püüaksid nii palju andmeid, väsitab tõhusalt. Simuleeritud intelligentsus ei tekita stressi inimeste eksimuste pärast ja annab täpseid tulemusi võrreldamatul tasemel. Tehisintellekti pildikinnitus kuvab, mida inimesed brändi kohta ütlevad, ilma et oleks vaja teksti. Brändid, mis on valmis järgima oma sotsiaalseid teateid, ilma et kliendid ootaksid organisatsiooni nime sisestamist, satuvad hindamatusse positsiooni. Võimalus kasutada oma veebipõhist kaasatust eranditult tehisintellekti tajutavate identifikaatorite kaudu on tohutu ja pakub ületamatut kaasatust.

Siin on mõned tavalised pildituvastuse toimingud:

Algusest peale peame otsustama, kas pilditeave sisaldab mõnda konkreetset artiklit, esiletõstmist või liikumist. Selle ülesandega saab tavaliselt tegeleda südamega ja ilma pingutuseta, kuid see pole veel piisavalt lahendatud PC-nägemuses üldise juhtumi jaoks: enesekehtestavad artiklid suvalistes olukordades. Praeguseid selle probleemi lahendamise tehnikaid saab kõige paremini kasutada ainult selgesõnaliste artiklite puhul, näiteks põhilised matemaatilised elemendid (nt hulktahukas), inimnäod, trükitud või transkribeeritud tähemärgid või sõidukid, ning selgesõnalistel asjaoludel, mida tavaliselt kujutatakse eseme iseloomustatud heledamaks muutmine, aluspind ja asend võrreldes kaameraga. Kirjanduses on kujutatud tunnustusküsimuse erinevaid sortimente:

• Objekti tuvastamine

Tajuda saab ühte või mõnda ettemääratud või õpitud artiklit või esemeklassi, tavaliselt koos nende 2D-olukordadega pildil või 3D-asenditega stseenis.

• Identifitseerimine

Tajutakse artikli üksikjuhtumit. Mudelid on eristavad tõendid konkreetse isiku näo või unikaalse märgi või konkreetse sõiduki ID kohta.

• Märkamine

Pildi teavet uuritakse konkreetse seisundi jaoks. Mudelid on mõeldavate kummaliste rakkude või kudede avastamine kliinilistes piltides või sõiduki tuvastamine programmeeritud tänavakulude raamistikus. Mõõdukalt sirgjoonelistest ja kiiretest arvutustest sõltuvat avastamist kasutatakse siin-seal, et leida tagasihoidlikumad piirkonnad intrigeeriva pilditeabega, mida saab täiendavalt lagundada arvutuslikumalt nõudvate strateegiate abil õige tõlke loomiseks.

On olemas mõned konkreetsed tunnustamisest sõltuvad kohustused, näiteks

• Sisupõhine pildi taastamine

Siin avastame kõik pildid suuremas järjestuses piltidest, millel on konkreetne aine. Aine saab määrata ootamatul viisil, näiteks objektiivse pildi sarnasuse osas (andke mulle kõik pildid nagu pilt X) või tekstisisestusena antud oluliste püüdluste standardite osas (andke mulle kõik pildid, mis sisaldavad palju majad, võetakse talvel ja neis ei ole sõidukeid).

• Poosi hindamine

peame mõõtma konkreetse artikli asukohta või suunda võrreldes kaameraga. Selle strateegia mudelrakendus aitaks robotil mehaanilise tootmissüsteemi tingimustes transpordiliinilt esemeid taastada.

• Optiline märgi kinnitus

OCR, mis eristab trükitud või käsitsi kirjutatud sisu piltidel tegelasi, enamasti eesmärgiga sisu rohkem kodeerida organisatsioonis ja võimaldada muuta või tellida Michigani osariigi ülikooli arvutiteaduse ja -tehnika osakonda. Objektide tuvastamiseks luuakse strateegiad, et leida, millised nende esiletõstmised neid teiste seast ära tunnevad, ja arvutuste kavandamiseks, mida masin saab iseloomustamiseks kasutada. Olulised rakendused hõlmavad näo kinnitamist, sõrmejälje tuvastamise tõendamist, salvestatud pildi uurimist, 3D-artikli mudeli väljatöötamist, roboti marsruuti ja 3D-mahuteabe esitamist/uurimist. Ebbi ja voolu uurimise küsimused hõlmavad biomeetrilist kinnitust, programmeeritud jälgimist ja jälgimist, käepidemeta HCI-d, näo kuvamist, arvutipõhist vesimärki ja veebiarhiivide kujunduse uurimist. Hilised labori vilistlased on tegelenud kirjaoskuse tunnustamise, allkirjade kontrollimise, visuaalse õppimise ja pildi taastamisega.

Mudel:

Peaksime nägema, et pildiobjekti äratundmiseks kulub šokeerivalt paar pikslit andmemahtu, leidis MIT-i spetsialisti juhitud rühm. Ilmutus võib tuua kaasa erakordseid edusamme veebipiltide mehhaniseeritud äratuntavas tõestuses ja lõpuks anda arvutitele eelduse näha nagu inimesed. Eriti lühikese kujutamise järeldamine oleks märkimisväärne edusamm, mis muudaks mõeldavaks miljardite Internetis olevate piltide inventuuri järelikult. Praeguse seisuga sõltuvad üksikud piltide otsimise viisid sisu pealdistest, mille üksikisikud on iga pildi jaoks käsitsi sisestanud, ja paljud pildid vajavad selliseid andmeid. Programmeeritud ID võimaldaks samuti läheneda failidele, mille üksikisikud arvutikaameratest arvutisse alla laadivad, ilma et nad saaksid neid käsitsi kogeda ja subtiitrida. Lisaks võib see lõpuks käivitada tõelise masinnägemise, mis võimaldaks robotitel kunagi oma kaameratest tuleva teabe välja sorteerida ja määrata, kus nad asuvad. Nii et kui kahel pildil on võrreldav [numbrite] rühmitus, on need eeldatavasti võrdlevad. valmistatud üldiselt sarnasest artiklist, üldiselt sarnase paigutusega. Kui üks pilt on olnud seotud pealdise või pealkirjaga, siis sellel hetkel näitavad erinevad selle matemaatilist koodi koordineerivad pildid tõenäoliselt sarnast eset (näiteks sõidukit, puud või üksikisikut), seega võib ühe pildiga seotud nime kolis teiste juurde. "Kui pilte on väga palju, võivad isegi üldiselt lihtsad arvutused toimida tõeliselt hästi" piltide sellisel äratundmisel.

⦁ Näotuvastus

mõistame, et näotuvastuse raamistikud muutuvad pidevalt kuulsaks kui meetodid biomeetriliste andmete eemaldamiseks. Näotuvastusel on biomeetriliste raamistike põhiosa ja see on ahvatlev mitmesuguste rakenduste jaoks, sealhulgas visuaalne tutvumine ja turvalisus. Arvestades üldist elanikkonna tunnustust näopiltide kohta erinevates aruannetes, on näotuvastusel uskumatu potentsiaal muutuda otsuste tegemise tipptasemel biomeetriliseks uuenduseks.

Pildituvastussüsteemid

⦁ Liikumiskontroll

Mõned ülesanded on seotud liikumise hindamisega, mille puhul valmistatakse ette piltide järjestus, et luua kiiruse mõõtmine kas pildi igas fookuses või 3D-stseenis või isegi pilte edastava kaamera kiirusest. Sellised ülesanded on järgmised:

⦁ Ego liikumine

Kaamera 3D paindumatu liikumise (pivot ja tõlgendus) otsustamine kaamera loodud pildijärjestuse põhjal.

⦁ Jälgimine

Järgnevalt jälgitakse (üldiselt) tagasihoidlikuma huvifookuste või protestide paigutuse (nt sõidukid või inimesed) arenguid pildijärjestuses.

⦁ Optiline voog

Selle eesmärk on otsustada iga pildi punkti puhul, kuidas see punkt liigub võrreldes pildi tasapinnaga, st selle ilmne liikumine. See liikumine tuleneb nii sellest, kuidas võrdlev 3D-punkt stseenis liigub, kui ka sellest, kuidas kaamera stseeniga võrreldes liigub.

⦁ Stseeni ümbertegemine

Kui on antud üks või (tavaliselt) mitu stseeni pilti või videot, registreerivad stseeni reprodutseerimise sihtmärgid stseeni 3D-mudeli. Lihtsamal juhul võib mudeliks olla hunnik 3D-fookuseid. Rafineeritumad strateegiad loovad kogu 3D pinnamudeli

⦁ Pildi taastamine

Pildi taastamise mõte on segaduse (anduri kära, liikumise hägu jne) eemaldamine piltidelt. Kõige vähem keerukas mõeldav meetod segaduse väljasaatmiseks on erinevat tüüpi kanalid, näiteks madalpääskanalid või keskmised kanalid. Moodsamad strateegiad eeldavad mudelit selle kohta, kuidas naabruskonna pildistruktuurid sarnanevad, mudelit, mis tunneb need ära segamisest. Uurides esmalt pilditeavet üsna pika aja jooksul lähedalasuvatest pildistruktuuridest, näiteks joontest või servadest, ja seejärel kontrollides naabruskonna andmetest sõltuvat eraldumist uurimisetapist, vastandub üldiselt suurem segaduse evakueerimise tase väiksemale. keerulised metoodikad. Selle valdkonna mudeliks on nende maalimine. Mõned raamistikud on sõltumatud rakendused, mis käsitlevad konkreetset hinnangu- või tuvastamisprobleemi, samas kui teised hõlmavad suurema plaani alamkorraldust, mis näiteks sisaldab samuti alamraamistikke mehaaniliste täiturmehhanismide juhtimiseks, paigutuseks, andmebaaside ja inimeste juhtimiseks. masinaliidesed ja nii edasi Arvuti visiooni raamistiku konkreetne täitmine sõltub samuti sellest, kas selle kasulikkus on eelnevalt kindlaks määratud või kui mõnda selle osa saab tegevuse käigus väga hästi õppida või kohandada. Igal juhul on tavalisi võimsusi, mida leidub paljudes arvutinägemises