چرا تشخیص تصویر مهم است؟

حدود 80 درصد از مواد موجود در وب بصری هستند. شما از قبل می توانید شروع به بررسی این موضوع کنید که چرا برچسب گذاری تصویر ممکن است جای خود را به عنوان ارباب جدول مواد حفظ کند. صرف نظر از اینکه مردم یا سازمان ها هستند، تشخیص تصویر هوش مصنوعی باعث شده است که بتوان تصاویر را به صورت آنلاین با یک شی ناچیز تشخیص داد. هر ساله حدود 657 میلیارد عکس با دقت پست می‌شود که بخش بزرگ‌تر آن از طریق رسانه‌های آنلاین نمایش داده می‌شود. بخش مناسبی از این تصاویر، افرادی هستند که آیتم‌ها را به جلو می‌برند، صرف نظر از اینکه آنها به طور تصادفی این کار را انجام می‌دهند یا خیر. محتوای تولید شده توسط مشتری (UGC) در کامل‌ترین ساختار خود، تأثیر قدرتمندی برای برندها دارد زیرا ایده‌آل‌ترین نوع پیشرفت را ارائه می‌دهد.

هنگامی که یک اطلاعیه خریدار از طریق رسانه‌های آنلاین دریافت می‌شود، دستگاه‌های تبلیغاتی برای هشدار سازمان‌ها وجود دارد، اما آیا نباید در مورد زمانی که پیشرفت برندها اتفاق می‌افتد بدون اینکه کسی نام آن‌ها را در پست اجتماعی برچسب‌گذاری کند، چیزی گفته شود؟ اینجا جایی است که تشخیص تصویر هوش مصنوعی ارزش خود را نشان می دهد. در صورتی که فناوری از مجموعه داده‌های مناسب مراقبت شود، هوش مصنوعی می‌تواند تصویری را بدون اشاره به برچسب صریح تشخیص دهد. نتایج برای برندها مهم است که اعلان‌های اجتماعی خود را پیگیری و دنبال کنند.

تشخیص تصویر چگونه کار می کند؟

همانطور که احتمالاً می‌دانیم هوش مصنوعی می‌تواند در مراحل رسانه‌های مبتنی بر وب در جستجوی عکس‌ها نگاه کند و آن‌ها را با مجموعه‌های اطلاعاتی گسترده مقایسه کند. در آن مرحله تصویر مربوطه را انتخاب می کند که با سرعتی بسیار سریعتر از آنچه مردم قادر به انجام آن هستند مطابقت دارد. برندها از تصدیق تصویر برای کشف محتوایی شبیه به خودشان از طریق رسانه های مبتنی بر وب استفاده می کنند. این امر مستلزم تمایز لوگوی یک برند یا درک موقعیت طبیعی اقلام در میان مشتریان رسانه مبتنی بر وب است. درخواست از مردم از طریق چنین داده های زیادی به طور موثر خسته کننده می شود. هوش شبیه‌سازی‌شده بر اشتباهات انسانی فشار نمی‌آورد و نتایج دقیق را در سطوح بی‌نظیر باز می‌گرداند. تصدیق تصویر هوش مصنوعی آنچه را که افراد در مورد یک برند بیان می‌کنند بدون نیاز به متن نمایش می‌دهد. برندهایی که آماده پیگیری اطلاعیه های اجتماعی خود هستند بدون اینکه مشتریان انتظار داشته باشند نام سازمان را تایپ کنند، در موقعیت ارزشمندی قرار خواهند گرفت. امکان استفاده از گنجاندن آنلاین خود منحصراً از طریق شناسه های درک شده هوش مصنوعی بسیار زیاد است و گنجاندن بی نظیری را ارائه می دهد.

در اینجا برخی از کارهای رایج در تشخیص تصویر آورده شده است:

از همان ابتدا باید تصمیم بگیریم که آیا اطلاعات تصویر حاوی مقاله، برجسته یا حرکت خاصی است یا خیر. این تکلیف معمولاً می‌تواند صمیمانه و بدون تلاش توسط انسان انجام شود، اما هنوز به اندازه کافی در بینش رایانه شخصی برای پرونده کلی مورد بررسی قرار نگرفته است: مقالات خوداظهار در شرایط اختیاری. تکنیک‌های کنونی برای مدیریت این موضوع را می‌توان فقط برای مقاله‌های صریح، به عنوان مثال، آیتم‌های ریاضی پایه (مانند چند وجهی)، چهره‌های انسان، کاراکترهای چاپ شده یا رونویسی‌شده، یا وسایل نقلیه، و در شرایط صریح، معمولاً تا آنجایی که همه به تصویر کشیده می‌شوند، به بهترین شکل حل کرد. روشن شدن، فونداسیون و وضعیت بدن مورد در مقایسه با دوربین مشخص می شود. مجموعه های مختلفی از مسئله قدردانی در نوشته به تصویر کشیده شده است:

• تشخیص شی

یک یا چند مقاله یا کلاس آیتم از پیش تعیین شده یا آموخته شده را می توان به طور معمول همراه با موقعیت های دو بعدی آنها در تصویر یا وضعیت های سه بعدی در صحنه درک کرد.

• شناسایی

یک مورد فردی از یک مقاله درک می شود. مدل ها مدرک متمایز کننده چهره یک فرد خاص یا علامت منحصر به فرد یا شناسه یک وسیله نقلیه خاص هستند.

• تشخیص

اطلاعات تصویر برای یک وضعیت خاص بررسی می شود. مدل‌ها کشف سلول‌ها یا بافت‌های عجیب و غریب قابل تصور در تصاویر بالینی یا تشخیص یک وسیله نقلیه در چارچوب هزینه‌های خیابانی برنامه‌ریزی‌شده هستند. کشف وابسته به محاسبات نسبتاً ساده و سریع اینجا و آنجا برای یافتن مناطق متوسط ​​​​تر از اطلاعات تصویری جذاب استفاده می شود که می تواند علاوه بر این با استراتژی های محاسباتی بیشتر برای ایجاد ترجمه درست تجزیه شود.

چند تعهد خاص وابسته به تصدیق وجود دارد، برای مثال،

• بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا

در اینجا همه تصاویر را در آرایش بزرگتری از تصاویر که دارای یک ماده خاص هستند، کشف می کنیم. ماده را می توان به روشی غیرمنتظره تعیین کرد، به عنوان مثال تا آنجایی که شبیه به یک تصویر عینی است (همه تصاویر را مانند تصویر X به من بدهید)، یا تا آنجا که استانداردهای پیگیری سطح قابل توجهی که به عنوان ورودی متن داده شده است (همه تصاویر را به من بدهید که حاوی تعداد زیادی عکس هستند. خانه ها، در فصل زمستان گرفته می شوند و هیچ وسیله نقلیه ای در آنها وجود ندارد).

• ارزیابی ژست

ما باید موقعیت یا جهت یک مقاله خاص را در مقایسه با دوربین بسنجیم. یک برنامه کاربردی مدل برای این استراتژی به یک ربات کمک می کند تا اقلام را از یک خط حمل و نقل در شرایط سیستم تولید مکانیکی بازیابی کند.

• تصدیق کاراکتر نوری

OCR که کاراکترهای متمایز کننده در تصاویر محتوای چاپ شده یا دستی نوشته شده است، در بیشتر موارد با هدف نهایی رمزگذاری بیشتر محتوا در یک سازمان و قدرت تغییر یا سفارش گروه علوم و مهندسی کامپیوتر، دانشگاه ایالتی میشیگان. استراتژی‌ها برای شناسایی اشیاء، یافتن اینکه کدام یک از نقاط برجسته آن‌ها آن‌ها را از دیگران تشخیص می‌دهند، و برای برنامه‌ریزی محاسباتی ایجاد می‌شوند که می‌تواند توسط یک ماشین برای انجام خصوصیات استفاده شود. برنامه های کاربردی مهم شامل تصدیق چهره، اثبات قابل تشخیص اثر انگشت، بررسی تصویر ضبط شده، توسعه مدل مقاله سه بعدی، مسیر ربات، و نمایش/بررسی اطلاعات حجمی سه بعدی است. مسائل تحقیقاتی Ebb و Flow شامل تایید بیومتریک، مشاهده برنامه ریزی شده و پیگیری، HCI بدون دسته، نمایش چهره، واترمارکینگ کامپیوتری و بررسی طراحی آرشیوهای آنلاین است. فارغ التحصیلان متاخر آزمایشگاه با تصدیق قلم، بررسی امضا، یادگیری بصری و بازیابی تصویر سروکار داشته اند.

مدل:

گروهی که توسط یک متخصص MIT هدایت می‌شوند، دریافته‌اند که به طور تکان‌دهنده‌ای نیاز به چند پیکسل داده برای داشتن گزینه تشخیص موضوع یک عکس است. این افشاگری می‌تواند پیشرفت‌های خارق‌العاده‌ای را در اثبات مکانیزه تشخیص تصاویر آنلاین ایجاد کند و در نهایت به رایانه‌های شخصی این امکان را بدهد که مانند مردم ببینند. استنباط یک تصویر به خصوص کوتاه پیشرفت قابل توجهی در جهت قابل تصور کردن موجودی میلیاردها عکس در اینترنت خواهد بود. در حال حاضر، رویکردهای تنها برای جستجوی تصاویر به کتیبه های محتوایی بستگی دارد که افراد با دست برای هر تصویر وارد کرده اند، و تصاویر متعددی به چنین داده هایی نیاز دارند. شناسه برنامه‌ریزی‌شده نیز رویکردی را برای فایل‌هایی که افراد از دوربین‌های رایانه‌ای روی رایانه شخصی خود دانلود می‌کنند، بدون تجربه کردن و زیرنویس کردن هر یک با دست، ارائه می‌دهد. همچنین، در نهایت می‌تواند بینایی ماشین واقعی را تحریک کند، که می‌تواند گاهی اوقات به ربات‌ها اجازه دهد تا اطلاعات دریافتی از دوربین‌های خود را مرتب کنند و مکان خود را مرتب کنند. به طوری که اگر دو تصویر دارای یک گروه‌بندی [اعداد] قابل مقایسه باشند، احتمالاً قابل مقایسه هستند. به طور کلی از یک مقاله مشابه، به طور کلی یک ترتیب مشابه ساخته شده است." اگر یک تصویر مربوط به یک کتیبه یا عنوان باشد، در آن نقطه تصاویر مختلفی که کد ریاضی آن را هماهنگ می کنند احتمالاً یک مورد مشابه را نشان می دهند (مثلاً یک وسیله نقلیه، درخت یا فرد) بنابراین نام مربوط به یک تصویر می تواند باشد. به سمت دیگران نقل مکان کرد. "با تعداد بسیار زیادی از تصاویر، حتی محاسبات به طور کلی ساده می توانند واقعاً خوب عمل کنند" در تشخیص اینگونه تصاویر.

⦁ تشخیص چهره

ما متوجه می شویم که چارچوب های تصدیق چهره به طور مداوم به عنوان روش هایی برای حذف داده های بیومتریک معروف می شوند. تصدیق چهره نقش اساسی در چارچوب های بیومتریک دارد و برای کاربردهای مختلف از جمله شناسایی بصری و امنیت جذاب است. با توجه به تصدیق کلی جمعیت از تصاویر چهره در گزارش های مختلف، تصدیق چهره پتانسیل باورنکردنی برای تبدیل شدن به نوآوری بیومتریک تصمیم گیری پیشرفته دارد.

سیستم های تشخیص تصویر

⦁ معاینه حرکت

تعدادی از تکالیف با ارزیابی حرکت شناسایی می شوند که در آن یک تصویر متوالی برای ایجاد یک سنج از سرعت در هر فوکوس در تصویر یا در صحنه سه بعدی یا حتی دوربینی که تصاویر را ارائه می دهد، آماده می شود. نمونه هایی از چنین تکالیفی عبارتند از:

⦁ حرکت نفس

تصمیم گیری در مورد حرکت سه بعدی انعطاف ناپذیر (محور و تفسیر) دوربین از روی توالی تصویر ایجاد شده توسط دوربین.

⦁ ردیابی

در ادامه، پیشرفت‌های (به طور کلی) ترتیبات معتدل‌تر از کانون‌های علایق یا اعتراضات (مثلاً وسایل نقلیه یا افراد) در عکس دنبال خواهد شد.

⦁ جریان نوری

این برای تصمیم گیری برای هر نقطه در تصویر، نحوه حرکت آن نقطه در مقایسه با صفحه تصویر، یعنی حرکت آشکار آن است. این حرکت هم نتیجه حرکت نقطه سه بعدی مقایسه کننده در صحنه و هم نحوه حرکت دوربین در مقایسه با صحنه است.

⦁ بازسازی صحنه

با توجه به یک یا (معمولا) چند عکس از یک صحنه، یا یک ویدیو، بازتولید صحنه هدف ثبت یک مدل سه بعدی از صحنه است. در ساده ترین حالت، مدل می تواند مجموعه ای از فوکوس های سه بعدی باشد. استراتژی‌های دقیق‌تر یک مدل سطح سه‌بعدی کلی تولید می‌کنند

⦁ بازسازی تصویر

نقطه بازسازی تصویر، تخلیه هیاهو (صدای حسگر، مبهم حرکت و غیره) از تصاویر است. کمترین پیچیدگی روش قابل تصور برای اخراج غوغا، انواع مختلف کانال ها است، به عنوان مثال، کانال های پایین گذر یا کانال های میانی. استراتژی‌های مدرن‌تر انتظار مدلی از شباهت ساختارهای تصویر محله را دارند، مدلی که آنها را از هیاهو تشخیص می‌دهد. ابتدا با بررسی اطلاعات تصویر در مدت زمان زیادی از ساختارهای تصویر مجاور، به عنوان مثال، خطوط یا لبه‌ها، و سپس کنترل جداسازی وابسته به داده‌های محله از مرحله معاینه، به طور کلی درجه بالاتری از تخلیه شلوغی در تضاد با موارد کمتر به دست می‌آید. روش های پیچیده یک الگو در این زمینه نقاشی آنهاست. برخی از چارچوب‌ها برنامه‌های مستقلی هستند که به یک مسئله تخمین یا تشخیص خاص می‌پردازند، در حالی که برخی دیگر شامل یک آرایش فرعی از یک طرح بزرگ‌تر هستند که به‌عنوان مثال، به‌طور مشابه شامل چارچوب‌های فرعی برای کنترل محرک‌های مکانیکی، تنظیم، پایگاه‌های اطلاعات داده، انسان واسط های ماشین و غیره اجرای خاص یک چارچوب دید رایانه شخصی نیز به این بستگی دارد که مفید بودن آن از پیش تعیین شده باشد یا اینکه ممکن است بخشی از آن به خوبی در طول فعالیت یاد گرفته یا تنظیم شود. به هر حال، ظرفیت‌های منظمی وجود دارد که در بسیاری از رایانه‌های شخصی یافت می‌شود