Miksi kuvantunnistus on tärkeää?

Noin 80 % verkossa olevasta aineesta on visuaalista. Voisit jo alkaa selvittää, miksi kuvamerkinnät voivat pitää paikkansa aineen taulukon herrana. Riippumatta siitä, onko kyse ihmisistä tai organisaatioista, tekoälykuvantunnistus on mahdollistanut visuaalien erottamisen verkossa merkityksettömästä esineestä. Joka vuosi noin 657 miljardia valokuvaa julkaistaan ​​huolellisesti, ja suurin osa näkyy verkkomedian kautta. Kunnollinen osa näistä kuvista on yksilöitä, jotka siirtävät esineitä, riippumatta siitä, tekevätkö he niin vahingossa. Asiakkaiden tuottama sisältö (UGC) täydellisimmässä rakenteessa on loistava voimaannuttava vaikutus brändeille, sillä se antaa ihanteellisen edistyksen.

On olemassa mainosvälineitä, jotka hälyttävät organisaatioita, kun verkkomedian kautta tulee ostajailmoitus, mutta eikö kuitenkaan pitäisi sanoa jotain siitä, kun brändien eteneminen tapahtuu ilman, että kukaan mainitse heidän nimeään sosiaalisessa mediassa? Tämä on paikka, jossa tekoälykuvantunnistus osoittaa arvonsa. Jos tekniikka on hoidettu oikeista tietojoukoista, tekoäly pystyy erottamaan kuvan ilman nimenomaista viittausta. Tulokset ovat tärkeitä, jotta brändit voivat seurata ja seurata sosiaalisia huomautuksiaan.

Miten kuvantunnistus toimii?

Kuten luultavasti tiedämme, tekoäly voi selata verkkopohjaisia ​​mediavaiheita ja etsiä valokuvia ja verrata niitä laajoihin tietokokoelmiin. Siinä vaiheessa se valitsee asiaankuuluvan kuvan, joka sopii yhteen paljon nopeammin kuin ihmiset pystyvät tekemään. Brändit käyttävät kuvatunnustusta löytääkseen omanlaisensa sisältöä verkkomedian kautta. Tämä tarkoittaa brändin logon erottamista tai luonnollisesti sijoitetun esinetilan havaitsemista web-pohjaisten media-asiakkaiden keskuudessa. Ihmisten pyytäminen kalastamaan niin paljon dataa tehokkaasti väsyttää. Simuloitu älykkyys ei stressaa ihmisen tekemästä virheestä, ja se tuottaa tarkat tulokset vertaansa vailla. Tekoälykuvan kuittaus näyttää, mitä ihmiset sanovat brändistä ilman tekstivaatimusta. Brändit, jotka ovat valmiita seuraamaan heidän sosiaalisia ilmoituksiaan ilman, että asiakkaat odottavat kirjoittavan organisaation nimeä, päätyvät korvaamattomaan asemaan. Mahdollisuus hyödyntää omaa online-osuuttaan yksinomaan tekoälyn havaittujen tunnisteiden avulla on valtava ja tarjoaa vertaansa vailla olevan osallisuuden.

Tässä on joitain yleisiä kuvantunnistuksen tehtäviä: -

Meidän on alusta alkaen päätettävä, sisältävätkö kuvatiedot jotakin tiettyä artikkelia, kohokohtaa tai liikettä. Tämä tehtävä voidaan tyypillisesti käsitellä sydämellisesti ja ilman ponnistuksia ihmisen toimesta, mutta sitä ei ole vielä käsitelty riittävästi PC-näkemyksessä yleisessä tapauksessa: itsevarmuutta vaativissa artikkeleissa harkinnanvaraisissa olosuhteissa. Nykyiset tekniikat tämän ongelman hallintaan soveltuvat parhaiten vain selkeisiin artikkeleihin, kuten matemaattisiin peruskohteisiin (esim. monitahoinen), ihmiskasvot, painetut tai litteroidut merkit tai ajoneuvot, ja eksplisiittisissä olosuhteissa yleensä kuvattuna noin ominaista kirkkautta, perustaa ja asentoa kohteen verrattuna kameraan. Kirjoituksessa on kuvattu erilaisia ​​tunnustusongelman valikoimaa:

• Objektin tunnistus

Yksi tai muutama ennalta määrätty tai opittu artikkeli tai esineluokka voidaan havaita normaalisti yhdessä niiden 2D-tilanteen kanssa kuvassa tai 3D-asennon kanssa kohtauksessa.

• Henkilöllisyystodistus

Yksittäinen artikkelin tapaus havaitaan. Mallit ovat todiste tietyn henkilön kasvoista tai yksilöllisestä merkistä tai tietyn ajoneuvon tunnuksesta.

• Tunnistus

Kuvatiedot tutkitaan tietyn tilan varalta. Mallit ovat kuviteltavissa olevien outojen solujen tai kudosten löytämistä kliinisistä kuvista tai ajoneuvon tunnistamista ohjelmoidussa katukustannuskehyksessä. Kohtalaisen suoraviivaisista ja nopeista laskelmista riippuvaa löytöä hyödynnetään siellä täällä etsimään vaatimattomampia kiehtovan kuvainformaation alueita, jotka voidaan lisäksi hajottaa laskennallisemmin pyytämällä strategioita oikean käännöksen luomiseksi.

On olemassa muutamia erityisiä sitoumuksia, jotka riippuvat hyväksymisestä, esimerkiksi

• Sisältöpohjainen kuvan palautus

Täältä löydät kaikki kuvat suuremmassa järjestelyssä kuvia, joissa on tiettyä ainetta. Aine voidaan määrittää odottamattomalla tavalla, esimerkiksi objektiivisen kuvan samankaltaisuuden osalta (anna minulle kaikki kuvat, kuten kuva X), tai niin pitkälle kuin tekstisyötteenä annetaan merkittävän tason tavoittelustandardit (antakaa minulle kaikki kuvat, jotka sisältävät useita taloja, otetaan talvella, eikä niissä ole ajoneuvoja).

• Asennon arviointi

meidän on mitattava tietyn artikkelin sijainti tai suunta kameraan verrattuna. Tämän strategian mallisovellus auttaisi robottia keräämään tavaroita kuljetuslinjalta mekaanisen tuotantojärjestelmän olosuhteissa.

• Optinen merkin kuittaus

OCR, joka erottaa merkit painetun tai manuaalisesti kirjoitetun sisällön kuvissa. Päämääränä on suurimmaksi osaksi koodata sisältöä organisaatiossa enemmän ja antaa mahdollisuus muuttaa tai tilata Michigan State Universityn tietojenkäsittelytieteen ja -tekniikan laitos. Strategioita luodaan kohteiden havaitsemiseksi, sen selvittämiseksi, mitkä niiden kohokohdista tunnistavat ne muilta, ja suunnitella laskelmia, joita kone voi hyödyntää karakterisoinnin tekemisessä. Tärkeitä sovelluksia ovat kasvojen kuittaus, sormenjäljen tunnistettava näyttö, tallennekuvatutkimus, 3D-artikkelimallin kehittäminen, robotin reitti ja 3D-tilavuustietojen esittäminen/tutkiminen. Ebb- ja flow-tutkimuksen aiheet sisältävät biometrisen vahvistuksen, ohjelmoidun havainnoinnin ja seuraamisen, kahvattoman HCI:n, kasvojen näyttämisen, tietokoneistetun vesileiman ja online-arkistojen suunnittelun. Laboratorion myöhäiset alumnit ovat käsitelleet kirjoitustaidon tunnustamista, allekirjoitusten tarkistusta, visuaalista oppimista ja kuvan palauttamista."

Malli:

Meidän pitäisi nähdä, että MIT:n asiantuntijan ohjaama ryhmä on havainnut, että tarvitaan järkyttävän pari pikseliä dataa, jotta pystymme tunnistamaan kuvan kohteen. Paljastus voi saada aikaan poikkeuksellisia edistysaskeleita verkkokuvien mekanisoidussa tunnistettavissa todisteissa ja vihdoinkin antaa tietokoneille lähtökohdan nähdä kuten ihmiset. Erityisen lyhyen kuvauksen päättäminen olisi merkittävä edistysaskel kohti Internetissä olevien miljardien kuvien luetteloimista. Toistaiseksi kuvien etsimisen yksinäiset lähestymistavat riippuvat sisältökirjoituksista, jotka yksilöt ovat syöttäneet käsin kullekin kuvalle, ja monet kuvat tarvitsevat tällaista tietoa. Ohjelmoitu ID antaisi myös lähestymistavan tiedostokuviin, jotka yksilöt lataavat tietokoneisista kameroista tietokoneilleen ilman, että jokainen kokee ja tekstittää niitä käsin. Lisäksi se voisi vihdoin saada aikaan aitoa konenäköä, joka voisi joskus antaa roboteille mahdollisuuden selvittää kameroistaan ​​tulevaa tietoa ja selvittää missä he ovat. Joten jos kahdella kuvalla on vertailukelpoinen [lukujen] ryhmä, ne ovat oletettavasti vertailukelpoisia tehty yleensä samanlaisesta esineestä, yleensä samanlaisessa järjestelyssä." Jos yksi kuva on liittynyt kirjoitukseen tai otsikkoon, silloin eri kuvissa, jotka koordinoivat sen matemaattista koodia, näyttäisi todennäköisesti samankaltainen esine (esimerkiksi ajoneuvo, puu tai yksilö), jolloin yhteen kuvaan liittyvä nimi voi olla muutti muiden luo. "Kuvien suurella määrällä jopa yleispätevät laskelmat voivat toimia todella hyvin" kuvien tunnistamisessa näin.

⦁ Kasvojen tunnistus

Ymmärrämme, että kasvojen tunnustamiskehykset ovat jatkuvasti tulossa kuuluisiksi menetelminä biometristen tietojen poistamiseen. Kasvojentunnistus on perusosa biometrisissa kehyksissä, ja se on houkutteleva erilaisiin sovelluksiin, mukaan lukien visuaalinen tiedustelu ja turvallisuus. Kun otetaan huomioon, että kasvokuvat ovat yleisesti hyväksyneet väestön eri raporteissa, kasvojen tunnustamisella on uskomaton potentiaali muuttua päätöksenteon huippuluokan biometriseksi innovaatioksi.

Kuvantunnistusjärjestelmät

⦁ Liiketutkimus

Muutamat tehtävät yhtyvät liikearviointiin, jossa kuvaperäkkäin valmistellaan mittari joko kuvan kunkin tarkennuksen tai 3D-kohtauksen tai jopa kuvia lähettävän kameran nopeudesta. Esimerkkejä tällaisista toimeksiannoista ovat:

⦁ egoliike

Kameran joustamattoman 3D-liikkeen (pivot ja tulkinta) päättäminen kameran luomasta kuvasarjasta.

⦁ Seuranta

Seuraavassa seurataan (yleensä) vaatimattomamman kiinnostuksen kohteiden tai protestien (esim. ajoneuvojen tai ihmisten) järjestelyn kehitystä kuvaperäisyydessä.

⦁ Optinen virta

Tällä päätetään kuvan kullekin pisteelle, kuinka piste liikkuu verrattuna kuvatasoon, eli sen ilmeinen liike. Tämä liike on seurausta sekä siitä, kuinka vertaileva 3D-piste liikkuu kohtauksessa ja kuinka kamera liikkuu verrattuna kohtaukseen.

⦁ Kohtauksen uusinta

Kun annetaan yksi tai (tavallisesti) useampi kuva kohtauksesta tai video, kohtauksen toistokohteet rekisteröivät kohtauksen 3D-mallin. Helpoimmassa tapauksessa malli voi olla joukko 3D-tarkennuksia. Tarkemmat strategiat tuottavat kokonaisen 3D-pintamallin

⦁ Kuvan uudelleenrakentaminen

Kuvan uudelleenrakentamisen tarkoitus on hälinän (anturin melu, liikkeen hämärtyminen ja niin edelleen) poistaminen kuvista. Vähiten monimutkaisin ajateltavissa oleva menetelmä hälinän poistamiseen on erilaiset kanavat, esimerkiksi alipäästökanavat tai keskikanavat. Nykyaikaisemmat strategiat odottavat mallia siitä, kuinka naapuruston kuvarakenteet muistuttavat, mallia, joka tunnistaa ne hälinästä. Tutkimalla ensin kuvainformaatiota jonkin aikaa läheisistä kuvarakenteista, esimerkiksi viivoista tai reunoista, ja sen jälkeen ohjaamalla naapuritiedoista riippuvaa erottelua tutkimusvaiheesta, saadaan yleensä ylivoimainen hälinän evakuointiaste verrattuna pienempään. monimutkaiset menetelmät. Mallina tällä alalla on heidän maalauksensa. Jotkut viitekehykset ovat itsenäisiä sovelluksia, jotka käsittelevät tiettyä estimointi- tai tunnistusongelmaa, kun taas toiset käsittävät suuremman suunnitelman alijärjestelyn, joka sisältää myös alikehykset mekaanisten toimilaitteiden ohjaamiseen, järjestelyyn, tietokantoihin, ihmisiin. konerajapinnat ja niin edelleen PC-vision kehyksen erityinen toteutus riippuu myös siitä, onko sen käyttökelpoisuus ennalta määrätty tai voidaanko jokin osa siitä erittäin hyvin oppia tai muokata toiminnan aikana. On, olipa se, säännöllisiä kapasiteettia, joita löytyy lukuisista PC-näöistä