Mengapa pengenalan gambar penting?

Sekitar 80 persen konten di internet bersifat visual. Anda sudah dapat mulai mencari tahu mengapa penandaan gambar dapat menempati posisinya sebagai raja tabel konten. Baik itu individu atau perusahaan, pengenalan gambar AI telah memungkinkan untuk mengidentifikasi visual secara online dengan sedikit kerumitan. Ada sekitar 657 miliar foto yang diposting setiap tahun secara digital, dengan mayoritas muncul di media sosial. Sebagian besar gambar tersebut adalah orang-orang yang mempromosikan produk, meskipun mereka melakukannya tanpa disadari. Konten buatan pengguna (UGC) dalam bentuknya yang paling murni merupakan pendukung yang sangat baik bagi merek karena menyediakan jenis promosi terbaik.
Ada alat pemasaran untuk memperingatkan perusahaan ketika ada konsumen yang disebutkan di media sosial, tetapi bagaimana jika promosi merek dilakukan tanpa ada yang menandai nama mereka di postingan sosial? Di sinilah pengenalan gambar AI membuktikan nilainya. Jika teknologi tersebut diberi kumpulan data yang benar, AI dapat mengidentifikasi gambar tanpa menyebutkan tag tertentu. Hasilnya sangat berharga bagi merek untuk melacak dan menelusuri sebutan sosial mereka.

Bagaimana cara kerja pengenalan gambar?

Seperti yang kita ketahui, AI dapat mencari platform media sosial untuk mencari foto dan membandingkannya dengan kumpulan data yang luas. Ia kemudian memutuskan gambar relevan yang cocok dengan kecepatan yang jauh lebih cepat daripada kemampuan manusia. Merek menggunakan pengenalan gambar untuk menemukan konten yang serupa dengan miliknya di media sosial. Itu berarti mengidentifikasi logo merek atau mengenali penempatan produk yang ditempatkan secara organik di antara pengguna media sosial. Meminta manusia untuk menelusuri begitu banyak informasi dengan mudah menjadi hal yang melelahkan. AI tidak mengkhawatirkan kesalahan manusia, dan memberikan hasil yang akurat pada tingkat yang tak tertandingi. Pengenalan gambar AI memantau apa yang dikatakan orang tentang suatu merek tanpa memerlukan teks. Merek yang dapat melacak sebutan sosial mereka tanpa pengguna perlu mengetikkan nama perusahaan akan berada dalam posisi yang menguntungkan. Potensi untuk memanfaatkan jangkauan online mereka hanya melalui pengidentifikasi yang diakui AI sangatlah besar dan menawarkan jangkauan yang tak tertandingi.

Berikut adalah beberapa tugas khas pengenalan gambar: -

Pertama-tama kita harus menentukan apakah data gambar berisi objek, fitur, atau aktivitas tertentu atau tidak. Tugas ini biasanya dapat diselesaikan dengan baik dan tanpa usaha oleh manusia, namun masih belum dapat diselesaikan secara memuaskan dalam visi komputer untuk kasus umum: objek arbitrer dalam situasi arbitrer. Metode yang ada saat ini untuk menangani masalah ini dapat menjadi solusi terbaik hanya untuk objek tertentu, seperti objek geometris sederhana (misalnya polihedra), wajah manusia, karakter cetakan atau tulisan tangan, atau kendaraan, dan dalam situasi tertentu, biasanya dijelaskan dalam istilah pencahayaan, latar belakang, dan pose objek yang terdefinisi dengan baik relatif terhadap kamera. Berbagai jenis masalah pengenalan dijelaskan dalam literatur:

• Pengenalan objek

Satu atau beberapa objek atau kelas objek yang telah ditentukan sebelumnya atau dipelajari dapat dikenali, biasanya bersama dengan posisi 2D-nya dalam gambar atau pose 3D dalam pemandangan.

• Identifikasi
Sebuah contoh individual dari suatu objek dikenali. Contohnya adalah identifikasi wajah atau sidik jari orang tertentu, atau identifikasi kendaraan tertentu.

• Deteksi
Data gambar dipindai untuk kondisi tertentu. Contohnya adalah deteksi kemungkinan sel atau jaringan abnormal pada citra medis atau deteksi kendaraan pada sistem jalan tol otomatis. Deteksi berdasarkan komputasi yang relatif sederhana dan cepat terkadang digunakan untuk menemukan wilayah lebih kecil dari data gambar menarik yang dapat dianalisis lebih lanjut dengan teknik komputasi yang lebih menuntut untuk menghasilkan interpretasi yang benar.

Ada beberapa tugas khusus berdasarkan pengakuan, seperti:

• Pengambilan gambar berbasis konten
Di sini menemukan semua gambar dalam kumpulan gambar yang lebih besar yang memiliki konten tertentu. Konten dapat ditentukan dengan cara yang berbeda, misalnya dalam hal kesamaan relatif terhadap gambar target (berikan saya semua gambar yang mirip dengan gambar X), atau dalam hal kriteria pencarian tingkat tinggi yang diberikan sebagai input teks (berikan saya semua gambar yang berisi banyak rumah, ditempati saat musim dingin, dan tidak ada mobil di dalamnya).

• Estimasi pose
kita harus memperkirakan posisi atau orientasi suatu objek tertentu relatif terhadap kamera. Contoh penerapan teknik ini adalah membantu robot mengambil benda dari ban berjalan dalam situasi jalur perakitan.

• Pengenalan karakter optik
OCR yaitu mengidentifikasi karakter dalam gambar teks cetak atau tulisan tangan, biasanya dengan tujuan untuk menyandikan teks dalam format yang lebih banyak dan memungkinkan untuk mengedit atau mengindeks Departemen Ilmu dan Teknik Komputer, Michigan State University. “Dosen dan mahasiswa Lab Pengenalan Pola dan Pemrosesan Gambar (PRIP) menyelidiki penggunaan mesin untuk mengenali pola atau objek. Metode dikembangkan untuk merasakan objek, untuk menemukan fitur mana yang membedakannya dari objek lain, dan untuk merancang algoritma yang dapat digunakan oleh mesin untuk melakukan klasifikasi. Aplikasi penting meliputi pengenalan wajah, identifikasi sidik jari, analisis gambar dokumen, konstruksi model objek 3D, navigasi robot, dan visualisasi/eksplorasi data volumetrik 3D. Masalah penelitian saat ini meliputi otentikasi biometrik, pengawasan dan pelacakan otomatis, HCI tanpa tangan, pemodelan wajah, penandaan air digital, dan analisis struktur dokumen online. Lulusan laboratorium baru-baru ini telah mengerjakan pengenalan tulisan tangan, verifikasi tanda tangan, pembelajaran visual, dan pengambilan gambar.”

⦁ Pengenalan Wajah
kita tahu bahwa sistem pengenalan wajah semakin populer sebagai sarana untuk mengekstraksi informasi biometrik. Pengenalan wajah memiliki peran penting dalam sistem biometrik dan menarik untuk berbagai aplikasi termasuk pengawasan dan keamanan visual. Karena penerimaan masyarakat umum terhadap gambar wajah pada berbagai dokumen, pengenalan wajah mempunyai potensi besar untuk menjadi pilihan teknologi biometrik generasi berikutnya.

Sistem Pengenalan Gambar

⦁ Analisis gerak
Beberapa tugas berkaitan dengan estimasi gerakan di mana urutan gambar diproses untuk menghasilkan perkiraan kecepatan baik pada setiap titik dalam gambar atau dalam pemandangan 3D, atau bahkan pada kamera yang menghasilkan gambar. Contoh tugas tersebut adalah:

⦁  Gerakan ego
Menentukan gerak kaku 3D (rotasi dan translasi) kamera dari suatu rangkaian gambar yang dihasilkan kamera.

⦁ Pelacakan
Pelacakan mengikuti pergerakan (biasanya) sekumpulan titik atau objek yang lebih kecil (misalnya kendaraan atau manusia) dalam urutan gambar.

⦁ Aliran optik
Hal ini untuk menentukan, untuk setiap titik dalam gambar, bagaimana titik tersebut bergerak relatif terhadap bidang gambar, yaitu gerak semunya. Gerakan ini merupakan hasil dari bagaimana titik 3D yang bersangkutan bergerak dalam pemandangan dan bagaimana kamera bergerak relatif terhadap pemandangan tersebut.

⦁ Rekonstruksi pemandangan
Dengan adanya satu atau (biasanya) lebih gambar suatu pemandangan, atau video, rekonstruksi pemandangan bertujuan untuk menghitung model 3D dari pemandangan tersebut. Dalam kasus paling sederhana, model dapat berupa sekumpulan titik 3D. Metode yang lebih canggih menghasilkan model permukaan 3D yang lengkap

⦁ Restorasi gambar
Tujuan restorasi gambar adalah menghilangkan noise (noise sensor, blur, dll) dari gambar. Pendekatan paling sederhana untuk menghilangkan kebisingan adalah berbagai jenis filter seperti filter low-pass atau filter median. Metode yang lebih canggih mengasumsikan model bagaimana struktur gambar lokal terlihat, model yang membedakannya dari noise. Dengan terlebih dahulu menganalisis data gambar dalam kaitannya dengan struktur gambar lokal, seperti garis atau tepi, dan kemudian mengontrol pemfilteran berdasarkan informasi lokal dari langkah analisis, biasanya diperoleh tingkat penghilangan noise yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan yang lebih sederhana. Contoh dalam bidang ini adalah lukisan mereka. Beberapa sistem merupakan aplikasi yang berdiri sendiri yang menyelesaikan masalah pengukuran atau pendeteksian tertentu, sementara sistem lainnya merupakan sub-sistem dengan desain yang lebih besar yang, misalnya, juga berisi sub-sistem untuk pengendalian aktuator mekanis, perencanaan, basis data informasi, man- antarmuka mesin, dll. Implementasi spesifik sistem visi komputer juga bergantung pada apakah fungsinya telah ditentukan sebelumnya atau apakah beberapa bagiannya dapat dipelajari atau dimodifikasi selama pengoperasian. Namun demikian, fungsi khas yang ditemukan di banyak sistem visi komputer.

 

Pembelajaran lebih dalam dengan pengenalan gambar

Pengenalan gambar sudah ada sebelum AI. Namun faktor pembelajaran mesin merevolusi metode untuk mengidentifikasi objek atau wajah seseorang. Namun, pembelajaran mesin hanya efektif jika ada data yang dapat digunakan. Untuk semua otomatisasi AI, menugaskannya untuk mengidentifikasi gambar bukanlah permintaan yang mudah. Pemahaman kita tentang visual adalah kebiasaan; itu adalah sesuatu yang diprogram untuk kita lakukan sejak usia muda. Meminta hal yang sama pada mesin bukanlah proses yang mudah. Oleh karena itu, salah satu bentuk pengenalan AI yang lebih populer adalah jaringan saraf konvolusional (CNN). CNN adalah metode yang berfokus pada piksel yang terletak bersebelahan. Gambar yang letaknya dekat lebih mungkin terkait, yang berarti suatu objek atau wajah dicocokkan dengan gambar yang lebih transparan.
Meskipun merek yang ingin memonetisasi media sosial melalui pengenalan gambar AI memiliki manfaat yang jelas, namun kasus penggunaannya jauh lebih dalam. Mobil self-driving akan menjadi tren besar berikutnya di dunia otomotif, dan teknologi pengenalan gambar AI akan membantu memberdayakannya. Mobil self-driving yang dapat mendeteksi benda dan orang di jalan agar tidak menabraknya tidak terjadi secara otomatis. Ia perlu mengenali gambar-gambar tersebut untuk membuat keputusan yang tepat. Setiap mobil self-driving dilengkapi dengan beberapa sensor sehingga dapat mengidentifikasi kendaraan lain yang bergerak, pengendara sepeda, orang – pada dasarnya segala sesuatu yang dapat menimbulkan bahaya. Mobil otomatis perlu menangani bahaya di jalan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan pengemudi berpengalaman. Masih ada beberapa aspek yang harus diselesaikan sebelum mobil self-driving diluncurkan pada tahun 2020. Namun ketika otomatisasi kendaraan mulai diterapkan, pengenalan gambar AI akan menjadi salah satu pendorong utama di belakang mereka bekerja dengan aman.
⦁ Akuisisi gambar
Gambar digital dihasilkan oleh satu atau beberapa sensor gambar, yang selain berbagai jenis kamera peka cahaya, juga mencakup sensor jangkauan, perangkat tomografi, radar, kamera ultra-sonik, dll. Tergantung pada jenis sensor, data gambar yang dihasilkan adalah gambar 2D biasa, volume 3D, atau rangkaian gambar. Nilai piksel biasanya sesuai dengan intensitas cahaya dalam satu atau beberapa pita spektral (gambar abu-abu atau gambar berwarna), namun juga dapat dikaitkan dengan berbagai ukuran fisik, seperti kedalaman, penyerapan atau reflektansi gelombang sonik atau elektromagnetik, atau resonansi magnetik nuklir.
⦁ Pra-pemrosesan:
Sebelum metode visi komputer dapat diterapkan pada data gambar untuk mengekstrak beberapa informasi tertentu, biasanya data perlu diproses untuk memastikan bahwa data tersebut memenuhi asumsi tertentu yang tersirat dalam metode tersebut. Contohnya adalah
1. Pengambilan sampel ulang untuk memastikan bahwa sistem koordinat gambar sudah benar.
2. Pengurangan kebisingan untuk memastikan bahwa kebisingan sensor tidak menimbulkan informasi palsu.
3. Peningkatan kontras untuk memastikan bahwa informasi yang relevan dapat dideteksi.
4. Representasi skala-ruang untuk menyempurnakan struktur gambar pada skala yang sesuai secara lokal.
⦁ Ekstraksi fitur:
Fitur gambar pada berbagai tingkat kompleksitas diekstraksi dari data gambar. Contoh umum dari fitur tersebut adalah garis, tepi, dan punggung bukit
Titik minat yang dilokalkan seperti sudut, gumpalan, atau titik. Fitur yang lebih kompleks mungkin terkait dengan tekstur, bentuk, atau gerakan.
⦁ Deteksi/segmentasi:
Pada titik tertentu dalam pemrosesan, keputusan dibuat tentang titik atau wilayah gambar mana yang relevan untuk diproses lebih lanjut. Contohnya adalah
1. Pemilihan sekumpulan titik minat tertentu
2. Segmentasi satu atau beberapa wilayah gambar yang berisi objek tertentu yang menarik.
⦁ Pemrosesan tingkat tinggi:
Pada langkah ini masukan biasanya berupa sekumpulan kecil data, misalnya sekumpulan titik atau wilayah gambar yang diasumsikan berisi objek tertentu. Pemrosesan yang tersisa berkaitan dengan, misalnya:
1. Verifikasi bahwa data memenuhi asumsi berbasis model dan spesifik aplikasi.
2. Estimasi parameter spesifik aplikasi, seperti pose objek atau ukuran objek.
3. Mengklasifikasikan objek yang terdeteksi ke dalam kategori yang berbeda. Jadi, pemrosesan gambar membantu AI untuk mengidentifikasi gambar dan merespons sesuai dengan identifikasi gambar tersebut.

Masa depan pencitraan yang mulus

Seiring dengan kemajuan teknologi, pengenalan gambar akan memberikan hasil yang lebih baik lagi. Kepala Pembelajaran Mesin di Lobster, Vladimir Pavlov mengatakan, “Dasar matematika untuk pengenalan objek telah ada sejak lama, namun kemungkinan teknologi untuk menggunakan algoritma visi komputer muncul baru-baru ini. Jaringan saraf sudah memungkinkan pembuatan detektor sempurna yang mampu bekerja lebih baik daripada manusia. Sebuah terobosan besar menghambat keberadaan kumpulan data gambar yang ditandai untuk pelatihan, tetapi dalam waktu dekat, ini tidak akan menjadi masalah. Insinyur visi komputer secara aktif mengerjakan algoritma pembelajaran mandiri”. Dengan masa depan yang sangat dipengaruhi oleh komunikasi visual, pengenalan gambar akan menjadi faktor kunci di balik banyak gambar yang kita lihat. Baik dalam kehidupan nyata maupun online.