Miért fontos a képfelismerés?

A weben található anyag körülbelül 80%-a vizuális. Máris elkezdhetné kidolgozni, hogy a képcímkézés miért állhatja meg a helyét az anyagok uralma táblázatként. Függetlenül attól, hogy emberekről vagy szervezetekről van szó, a mesterséges intelligencia képfelismerése elképzelhetővé tette, hogy az interneten megkülönböztessük a látványelemeket a jelentéktelen objektumoktól. Évente körülbelül 657 milliárd fényképet tesznek közzé gondosan, amelyek nagy része az online médián keresztül jelenik meg. Ezeknek a képeknek egy tisztességes darabja olyan egyének, akik tárgyakat továbbítanak, függetlenül attól, hogy véletlenül teszik-e ezt. A kliens által készített tartalom (UGC) a maga legtökéletesebb struktúrájában ragyogó felhatalmazó hatással van a márkákra, mivel ez adja a legideálisabb előrelépést.

Vannak reklámeszközök a szervezetek riasztására, amikor az online médián keresztül vevői értesítés érkezik, de nem szabad-e mondani valamit arról, amikor a márka előretörése úgy történik, hogy a közösségi bejegyzésben senki nem tünteti fel a nevét? Ez az a hely, ahol az AI képfelismerés bizonyítja értékét. Abban az esetben, ha a technológiát a megfelelő adatkészletekről gondoskodják, a mesterséges intelligencia meg tud különböztetni egy képet anélkül, hogy kifejezett címke utalna rá. Az eredmények fontosak a márkák számára ahhoz, hogy nyomon tudják követni és követni tudják közösségi észrevételeiket.

Hogyan működik a képfelismerés?

Amint azt valószínűleg tudjuk, a mesterséges intelligencia a webalapú média szakaszokon keresztül képes fényképeket keresni, és szembeállítani őket széles információs gyűjteményekkel. Ekkor sokkal gyorsabban választja ki a megfelelő képet, amely sokkal gyorsabban illeszkedik, mint amennyire az emberek képesek. A márkák képelismerést használnak, hogy sajátjukhoz hasonló tartalmakat fedezzenek fel a webalapú médián keresztül. Ez azt jelenti, hogy meg kell különböztetni a márka logóját, vagy fel kell ismerni a természetesen elhelyezett tételhelyzetet a webalapú médiakliensek körében. Fárasztóvá válik, ha azt kívánjuk, hogy az emberek ilyen sok adaton keresztül halászjanak. A szimulált intelligencia nem stresszeli az emberi baklövést, és páratlan szinten pontos eredményeket ad vissza. A mesterséges intelligencia kép-elismerés képernyőkön jeleníti meg, hogy az egyének mit mondanak egy márkáról anélkül, hogy a szövegre lenne szükség. Azok a márkák, amelyek készek követni közösségi közleményeiket anélkül, hogy az ügyfelek elvárnák, hogy beírják a szervezet nevét, felbecsülhetetlen értékű pozícióba kerülnek. Óriási lehetőség van arra, hogy kizárólag a mesterséges intelligencia észlelt azonosítói révén kihasználják saját online befogadásukat, és páratlan befogadást kínálnak.

Íme néhány általános képfelismerési feladat: -

Kezdettől fogva el kell döntenünk, hogy a képinformáció tartalmaz-e valamilyen cikket, kiemelést vagy tételt. Ezt a feladatot az ember jellemzően szívből és megerőltetés nélkül meg tudja oldani, de a PC-látásban még nem oldják meg kellőképpen az általános esethez: önérvényesítő cikkek diszkrecionális körülmények között. A probléma kezelésének jelenlegi technikái a legjobban csak explicit cikkek, például alapvető matematikai tételek (pl. poliéder), emberi arcok, nyomtatott vagy átírt karakterek vagy járművek esetében alkalmazhatók, és explicit körülmények között általában minden esetben ábrázolják. körül jellemzi a tárgy kifényesedését, alapozását és testtartását a kamerával összehasonlítva. Az írás az elismerés kérdésének különböző választékát mutatja be:

• Tárgyfelismerés

Egy vagy néhány előre meghatározott vagy tanult cikk vagy elemosztály észlelhető, általában a képen látható 2D helyzetekkel vagy a jelenetben lévő 3D testhelyzetekkel együtt.

• Azonosítás

Egy cikk egyedi esetét érzékelik. A modellek egy adott személy arcának vagy egyedi jelének, vagy egy adott jármű azonosítójának megkülönböztető bizonyítékai.

• Észlelés

A képinformációkat egy adott állapotra vizsgálják. A modellek elképzelhető furcsa sejtek vagy szövetek felfedezése klinikai képeken, vagy jármű felismerése egy programozott utcai költségkeretben. A mérsékelten egyszerű és gyors számításokon alapuló felfedezést itt-ott arra használják fel, hogy szerényebb körzeteket találjanak az érdekfeszítő képinformációkban, amelyeket további számítási igényű stratégiákkal is le lehet bontani a megfelelő fordítás elkészítéséhez.

Létezik néhány elismert kötelezettségvállalás, pl.

• Tartalom alapú képhelyreállítás

Itt felfedezheti az összes képet a képek nagyobb elrendezésében, amelyek egy adott anyaggal rendelkeznek. A szubsztanciát váratlan módon is meg lehet határozni, például egy objektív képhez viszonyított hasonlóság tekintetében (adja meg az összes képet, mint az X kép), vagy a jelentős szintű követési szabványokig szövegbevitelként megadva (adjon meg minden képet, amely számos házak, télen veszik, és nincs bennük jármű).

• Póz értékelés

fel kell mérnünk egy adott cikk helyzetét vagy irányát a kamerával összehasonlítva. Ennek a stratégiának a modellalkalmazása segítene egy robotnak abban, hogy mechanikus gyártási rendszer körülményei között gyűjtse ki a szállítósorról árucikkeket.

• Optikai karakternyugtázás

OCR, amely megkülönbözteti a karaktereket a nyomtatott vagy manuálisan írt tartalom képeiben, többnyire azzal a céllal, hogy a szervezetben jobban kódolja a tartalmat, és lehetővé tegye a Michigani Állami Egyetem Számítástechnikai és Mérnöki Tanszékének megváltoztatását vagy elrendelését. Stratégiák jönnek létre az objektumok észlelésére, annak megállapítására, hogy melyik kiemelésük ismeri fel őket másoktól, és olyan számításokat terveznek, amelyeket egy gép felhasználhat a jellemzéshez. A jelentős alkalmazások magukban foglalják az arcfelismerést, az ujjlenyomat felismerhetőségét, a felvételi kép vizsgálatát, a 3D-s cikkmodell fejlesztését, a robot útvonalát és a 3D térfogati információk megjelenítését/vizsgálatát. Az Ebb és flow kutatási kérdések magukban foglalják a biometrikus megerősítést, a programozott megfigyelést és követést, a fogantyú nélküli HCI-t, az arcmegjelenítést, a számítógépes vízjelet és az online archívumok vizsgálati tervezését. A laboratórium késői öregdiákjai foglalkoztak a tollbamondás elismerésével, az aláírás-ellenőrzéssel, a vizuális tanulással és a kép helyreállításával.

Modell:

Látnunk kell, hogy megdöbbentően pár pixel adatra van szükség ahhoz, hogy a kép alanyát felismerjük – állapította meg az MIT szakembere által vezetett csoport. A leleplezés rendkívüli előrelépést idézhet elő az online képek gépiesen felismerhető bizonyítása terén, és végre előfeltételezheti a PC-k számára, hogy úgy lássanak, mint az emberek. Egy különösen rövid ábrázolás kikövetkeztetése jelentős előrelépést jelentene afelé, hogy elképzelhetővé váljon az interneten található több milliárd kép leltározása. Jelenleg a képek keresésének egyedüli módjai a tartalomfeliratokon múlnak, amelyeket az egyének kézzel írnak be minden egyes képhez, és számos képnek szüksége van ilyen adatokra. A programozott azonosító hasonlóképpen megközelítést ad az egyének számítógépes kameráiról számítógépükre letöltött fájlképekhez anélkül, hogy mindegyiket kézzel látnák és feliratoznák. Ezenkívül végre valódi gépi látást indíthat el, amely lehetővé teheti a robotok számára, hogy kiválogatják a kameráikból érkező információkat, és eldöntsék, hol vannak. így ha két képnek hasonló csoportosítása van [számokból], akkor feltehetően összehasonlíthatóak. általában hasonló cikkből készült, általában hasonló elrendezésben." Ha egy kép egy felirathoz vagy címhez kapcsolódott, akkor azon a ponton a matematikai kódját koordináló különböző képek valószínűleg egy hasonló tárgyat (például járművet, fát vagy egyént) mutatnak, így az egy képhez kapcsolódó név lehet átköltözött a többiekhez. „Rendkívül sok kép mellett az általában egyszerű számítások is igazán jól teljesíthetnek” a képek ilyen módon történő felismerésében.

⦁ Arcfelismerés

rájöttünk, hogy az arc-visszaigazolási keretrendszerek folyamatosan híresek a biometrikus adatok eltávolításának módszereiként. Az arcfelismerés alapvető része a biometrikus keretrendszernek, és csábító különféle alkalmazásokhoz, beleértve a vizuális felderítést és a biztonságot. Annak fényében, hogy a lakosság általánosan elismeri az arcképeket a különböző jelentésekben, az arcok elismerése hihetetlen potenciállal rendelkezik, hogy a döntéshozatal élvonalbeli biometrikus innovációjává váljon.

Képfelismerő rendszerek

⦁ Mozgásvizsgálat

Néhány feladat a mozgásértékeléssel azonosul, amikor egy képsort készítenek elő, hogy a kép minden egyes fókuszpontjában vagy a 3D-s jelenetben, vagy akár a képeket készítő kamerában sebességmérőt hozzon létre. Az ilyen megbízások esetei a következők:

⦁ Ego mozgás

A kamera 3D rugalmatlan mozgásának (pivot és interpretáció) eldöntése a kamera által létrehozott képsorból.

⦁ Nyomon követés

A következőkben egy (általában) szerényebb érdeklődési fókusz vagy tiltakozás (pl. járművek vagy emberek) alakulását követjük a képsorrendben.

⦁ Optikai adatfolyam

Ez azt jelenti, hogy a kép minden pontjára vonatkozóan eldönti, hogy az adott pont hogyan mozog a képsíkhoz képest, azaz nyilvánvaló mozgása. Ez a mozgás annak eredménye, hogy az összehasonlító 3D pont hogyan mozog a jelenetben, és hogyan mozog a kamera a jelenettel összehasonlítva.

⦁ Jelenet átdolgozása

Adott egy vagy (általában) több kép egy jelenetről vagy egy videóról, a jelenetreprodukciós célpontok rögzítik a jelenet 3D-s modelljét. A modell a legegyszerűbb esetben egy csomó 3D-s fókusz lehet. A finomabb stratégiák teljes 3D felületmodellt hoznak létre

⦁ Kép újjáépítése

A kép újjáépítésének lényege a zűrzavar (érzékelő lárma, mozgás homályos stb.) eltávolítása a képekről. A legkevésbé bonyolult elképzelhető módszer a zűrzavar kiűzésére a különféle csatornák, például az aluláteresztő csatornák vagy a középső csatornák. A modernebb stratégiák modellt várnak el arra vonatkozóan, hogy miként hasonlítanak a környék képi struktúrái, egy olyan modellt, amely felismeri őket a zűrzavarból. Ha először megvizsgáljuk a képinformációkat a közeli képstruktúrákról, például vonalakról vagy élekről, és ezt követően a szomszédsági adatoktól függő elválasztást vezéreljük a vizsgálati lépésből, általában jobb fokú zűrzavar-kiürítés kerül szembeállításra a kisebb méretű zajkiürítéssel. összetett módszertanok. E téren modell a festményük. Egyes keretrendszerek független alkalmazások, amelyek egy adott becslési vagy felismerési problémát oldanak meg, míg mások egy nagyobb terv al-elrendezését tartalmazzák, amely például szintén tartalmaz alkereteket a mechanikus aktuátorok vezérlésére, elrendezésére, adatbázis-információs bázisokra, emberre. gépi interfészek és így tovább A PC vision keretrendszer sajátos végrehajtása szintén attól függ, hogy a hasznossága előre meghatározott, vagy annak egy része nagyon jól megtanulható vagy módosítható-e a tevékenység során. Bárhogy is legyen, vannak olyan rendszeres kapacitások, amelyek számos PC-látásban megtalálhatók