Zašto je prepoznavanje slike važno?

Otprilike 80% sadržaja na webu je vizualno. Već biste mogli početi shvaćati zašto označavanje slika može zadržati svoje mjesto kao gospodar tablice tvari. Bez obzira radi li se o ljudima ili organizacijama, AI prepoznavanje slika omogućilo je razlikovanje vizualnih sadržaja na mreži od beznačajnih objekata. Ondje se svake godine pomno objavi oko 657 milijardi fotografija, a veći dio se pojavi putem internetskih medija. Pristojan dio tih slika su pojedinci koji pomiču predmete, bez obzira čine li to slučajno. Sadržaj proizveden od strane klijenata (UGC) u svojoj najsavršenijoj strukturi briljantan je osnažujući utjecaj za robne marke jer daje najidealniju vrstu napretka.

Postoje reklamni uređaji koji alarmiraju organizacije kada postoji obavijest o kupcu putem internetskih medija, ali ne bi li trebalo nešto reći o tome kada se napredak robne marke dogodi bez da je itko označio svoje ime u objavi na društvenim mrežama? Ovo je mjesto gdje AI prepoznavanje slika pokazuje svoju vrijednost. U slučaju da se tehničar pobrine za prave skupove podataka, umjetna inteligencija može razlikovati sliku bez eksplicitne oznake. Rezultati su važni za marke kako bi pratili i pratili svoje društvene obavijesti.

Kako funkcionira prepoznavanje slike?

Kao što vjerojatno znamo, AI može pregledavati medijske faze temeljene na webu tražeći fotografije i usporediti ih sa širokim zbirkama informacija. U tom trenutku odabire relevantnu sliku koja se podudara brzinom puno bržom nego što to ljudi mogu učiniti. Brendovi koriste slikovnu potvrdu za otkrivanje sadržaja poput svog vlastitog putem medija temeljenih na webu. To podrazumijeva razlikovanje logotipa marke ili uočavanje prirodno pozicionirane situacije među medijskim klijentima na webu. Zahtijevanje od ljudi da istražuju toliko mnogo podataka postaje zamorno. Simulirana inteligencija ne opterećuje se ljudskom greškom i vraća točne rezultate na neusporedivim razinama. Potvrda slike umjetne inteligencije prikazuje što pojedinci govore o marki bez potrebe za tekstom. Marke spremne pratiti njihove društvene obavijesti bez da klijenti očekuju da utipkaju naziv organizacije završit će u neprocjenjivoj poziciji. Mogućnost iskorištavanja prednosti vlastite online uključenosti isključivo putem identifikatora percipiranih umjetnom inteligencijom je golema i nudi uključivanje bez premca.

Evo nekih uobičajenih zadataka prepoznavanja slika: -

Od samog početka moramo odlučiti sadrže li informacije o slici neki određeni članak, istaknuti dio ili pokret. Ljudski se zadatak obično može riješiti srdačno i bez napora, ali još uvijek nije dovoljno obrađen u viziji računala za cjelokupni slučaj: samouvjereni članci u diskrecijskim okolnostima. Trenutačne tehnike za rješavanje ovog problema mogu se najbolje riješiti samo za eksplicitne članke, na primjer, osnovne matematičke stavke (npr. poliedar), ljudska lica, tiskane ili transkribirane znakove ili vozila, a u eksplicitnim okolnostima, obično prikazane što se tiče svih oko karakteriziranog osvjetljenja, temelja i položaja predmeta u usporedbi s kamerom. Različiti izbori pitanja priznanja prikazani su u tekstu:

• Prepoznavanje predmeta

Mogu se percipirati jedan ili nekoliko unaprijed određenih ili naučenih članaka ili klasa predmeta, obično zajedno s njihovim 2D situacijama na slici ili 3D položajima u sceni.

• Identifikacija

Uočava se pojedinačni slučaj članka. Modeli su prepoznatljivi dokaz lica određene osobe ili jedinstvene oznake, ili ID određenog vozila.

• Otkrivanje

Podaci o slici ispituju se za određeno stanje. Modeli su otkrivanje zamislivih neobičnih stanica ili tkiva u kliničkim slikama ili prepoznavanje vozila u programiranom okviru uličnih troškova. Otkriće koje ovisi o umjereno jednostavnim i brzim izračunima tu i tamo se koristi za pronalaženje skromnijih područja intrigantnih slikovnih informacija koje se mogu dodatno raščlaniti računalno zahtjevnijim strategijama za stvaranje pravog prijevoda.

Postoji nekoliko posebnih obveza koje ovise o priznanju, na primjer,

• Oporavak slike na temelju sadržaja

Ovdje otkrivamo sve slike u većem rasporedu slika koje imaju određenu supstancu. Supstanca se može odrediti na neočekivan način, na primjer što se tiče sličnosti u odnosu na objektivnu sliku (daj mi sve slike kao što je slika X), ili što se tiče značajnih standarda potrage danih kao unos teksta (daj mi sve slike koje sadrže brojne kuće, uzimaju se zimi i u njima nema vozila).

• Procjena poze

moramo procijeniti položaj ili smjer određenog članka u usporedbi s kamerom. Primjena modela za ovu strategiju pomogla bi robotu da povrati predmete s transportne linije u okolnostima mehaničkog proizvodnog sustava.

• Optička potvrda znakova

OCR koji je razlikovanje znakova na slikama tiskanog ili ručno pisanog sadržaja, većinom s krajnjim ciljem da se više kodira sadržaj u organizaciji i omogući mijenjanje ili naručivanje Odjel za računalne znanosti i inženjerstvo, Sveučilište države Michigan. Stvorene su strategije za otkrivanje objekata, pronalaženje koji ih od njihovih istaknutih dijelova prepoznaje od drugih i planiranje izračuna koje stroj može koristiti za karakterizaciju. Značajne primjene uključuju prepoznavanje lica, dokaz prepoznatljivosti otiska prsta, ispitivanje snimanja slike, razvoj 3D modela artikla, rutu robota i predstavljanje/istraživanje 3D volumetrijskih informacija. Problemi istraživanja oseke i oseke uključuju biometrijsku potvrdu, programirano promatranje i praćenje, HCI bez ruku, prikazivanje lica, računalni vodeni žig i pregledni dizajn online arhiva. Kasni alumni laboratorija bavili su se priznavanjem pisma, provjerom potpisa, vizualnim učenjem i obnavljanjem slike.”

Model:

Trebali bismo vidjeti da je potrebno šokantno nekoliko piksela podataka da bismo mogli prepoznati subjekt slike, otkrila je grupa koju je vodio stručnjak s MIT-a. Otkriće bi moglo potaknuti izniman napredak u mehaniziranom prepoznatljivom dokazu online slika i, konačno, dati premisu osobnim računalima da vide kao ljudi. Zaključak o posebno kratkom prikazu bio bi značajan napredak prema tome da se posljedično napravi inventar milijardi slika na Internetu. Od sada, jedini pristupi traženju slika ovise o natpisima sadržaja koje su pojedinci unijeli rukom za svaku sliku, a brojne slike trebaju takve podatke. Programirani ID također bi omogućio pristup datotekama slika koje pojedinci preuzimaju s računalnih kamera na svoja računala, bez ručnog pregledavanja i titlovanja svake od njih. Također, konačno bi mogao potaknuti pravi strojni vid, koji bi ponekad mogao omogućiti robotima da razvrstaju informacije koje dolaze iz njihovih kamera i razvrstaju gdje se nalaze. tako da ako dvije slike imaju usporedivo grupiranje [brojeva], one su vjerojatno usporedne izrađeno od općenito sličnog predmeta, općenito sličnog rasporeda.” Ako je jedna slika bila povezana s natpisom ili naslovom, u tom bi trenutku različite slike koje koordiniraju njezin matematički kod vjerojatno pokazivale sličnu stavku (na primjer, vozilo, stablo ili pojedinac), stoga naziv povezan s jednom slikom može biti prešao na ostale. "S izuzetno velikim brojem slika, čak i općenito jednostavni izračuni mogu biti uistinu dobri" u prepoznavanju slika.

⦁ Prepoznavanje lica

shvaćamo da okviri za prepoznavanje lica neprestano postaju poznati kao metode za uklanjanje biometrijskih podataka. Prepoznavanje lica ima osnovnu ulogu u biometrijskim okvirima i primamljivo je za različite primjene uključujući vizualno izviđanje i sigurnost. U svjetlu sveukupnog priznavanja slika lica u različitim izvješćima, prepoznavanje lica ima nevjerojatan potencijal da se pretvori u vrhunsku biometrijsku inovaciju odlučivanja.

Sustavi za prepoznavanje slike

⦁ Pregled pokreta

Nekoliko se zadataka poistovjećuje s procjenom kretanja gdje se niz slika priprema za stvaranje mjerača brzine bilo kod svakog fokusa na slici ili u 3D sceni, ili čak kamere koja isporučuje slike. Primjeri takvih dodjela su:

⦁ Kretanje ega

Odlučivanje o 3D nefleksibilnom kretanju (okretanje i interpretacija) kamere iz niza slika koje je stvorila kamera.

⦁ Praćenje

Slijedi praćenje razvoja (općenito) skromnijeg rasporeda fokusa interesa ili protesta (npr. vozila ili ljudi) u nizu slika.

⦁ Optički tok

Ovo je da se odluči, za svaku točku na slici, kako se ta točka kreće u usporedbi s ravninom slike, tj. njeno evidentno kretanje. Ovo kretanje je rezultat kako se usporedna 3D točka kreće u sceni i kako se kamera kreće usporedno sa scenom.

⦁ Prerada scene

S obzirom na jednu ili (obično) više slika scene ili videozapisa, cilj reprodukcije scene je registracija 3D modela scene. U najlakšem slučaju model može biti hrpa 3D fokusa. Rafiniranije strategije proizvode potpuni 3D model površine

⦁ Obnova slike

Smisao ponovne izgradnje slike je evakuacija komešanja (buka senzora, nejasno kretanje i tako dalje) iz slika. Najmanje složena zamisliva metodologija za izbacivanje komocije su različite vrste kanala, na primjer, niskopropusni kanali ili srednji kanali. Suvremenije strategije očekuju model kako izgledaju strukture slike susjedstva, model koji ih prepoznaje iz meteža. Prvim istraživanjem informacija o slici u dužem vremenu o obližnjim strukturama slike, na primjer, linijama ili rubovima, i naknadnom kontrolom odvajanja ovisno o podacima o susjedstvu iz koraka ispitivanja, superiorni stupanj evakuacije uznemirenosti općenito se dobiva u kontrastu s manjim složene metodologije. Uzor na tom polju je njihovo slikarstvo. Nekoliko okvira su neovisne aplikacije koje se bave određenim problemom procjene ili prepoznavanja, dok drugi sadržavaju pod-okvire većeg plana koji, na primjer, također sadrži pod-okvire za kontrolu mehaničkih pokretača, raspoređivanje, baze podataka podataka, man- strojna sučelja, i tako dalje. Određeno izvođenje PC vision frameworka također se oslanja na to je li njegova korisnost unaprijed određena ili ako se neki njegov dio može dobro naučiti ili prilagoditi tijekom aktivnosti. Postoje, kako god bilo, redoviti kapaciteti koji se nalaze u brojnim računalnim vizijama