Mengapa pengenalan gambar penting?

Sekitar 80% konten di web bersifat visual. Anda sudah dapat mulai mencari tahu mengapa pelabelan gambar dapat menempati posisinya sebagai penguasa tabel substansi. Terlepas dari apakah itu orang atau organisasi, pengenalan gambar AI telah memungkinkan untuk membedakan visual online dengan objek yang tidak penting. Ada sekitar 657 miliar foto yang diposting setiap tahunnya secara hati-hati, dan sebagian besar muncul melalui media online. Sebagian besar gambar ini adalah orang-orang yang memajukan item, terlepas dari apakah mereka melakukannya secara tidak sengaja. Konten buatan klien (UGC) dalam strukturnya yang paling sempurna merupakan pengaruh pemberdayaan yang brilian bagi merek karena memberikan jenis kemajuan yang paling ideal.

Ada alat periklanan untuk memperingatkan organisasi ketika ada pemberitahuan pembeli melalui media online, namun bukankah sesuatu harus dikatakan ketika pengembangan merek terjadi tanpa ada yang memberi label namanya di pos sosial? Di sinilah pengenalan gambar AI menunjukkan manfaatnya. Jika teknologinya dilengkapi dengan kumpulan data yang tepat, AI dapat membedakan gambar tanpa referensi label eksplisit. Hasilnya penting bagi merek untuk melacak dan mengikuti pemberitahuan sosial mereka.

Bagaimana cara kerja pengenalan gambar?

Seperti yang mungkin kita ketahui, AI dapat menelusuri tahapan media berbasis web untuk mencari foto dan membandingkannya dengan koleksi informasi yang luas. Ia kemudian memilih gambar terkait yang cocok dengan kecepatan yang jauh lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia. Merek menggunakan pengenalan gambar untuk menemukan konten seperti milik mereka melalui media berbasis web. Itu berarti membedakan logo merek atau melihat situasi produk yang diposisikan secara alami di antara klien media berbasis web. Meminta orang untuk mencari data sebanyak itu memang melelahkan. Kecerdasan yang disimulasikan tidak menekankan kesalahan manusia, dan memberikan hasil yang tepat pada tingkat yang tak tertandingi. Pengakuan gambar kecerdasan buatan menyaring apa yang dikatakan individu tentang suatu merek tanpa memerlukan teks. Merek yang siap mengikuti pemberitahuan sosial mereka tanpa klien berharap untuk mengetikkan nama organisasi akan mendapatkan posisi yang sangat berharga. Kemungkinan untuk memanfaatkan inklusi online mereka secara eksklusif melalui pengenal yang dirasakan oleh AI sangatlah besar dan menawarkan inklusi yang tak tertandingi.

Berikut adalah beberapa tugas umum pengenalan gambar: -

Sejak awal kita perlu memutuskan apakah informasi gambar tersebut berisi artikel, sorotan, atau gerakan tertentu. Tugas ini biasanya dapat ditangani dengan sungguh-sungguh dan tanpa usaha oleh manusia, namun masih belum cukup ditangani dalam visi PC untuk kasus keseluruhan: artikel yang bersifat asertif dalam keadaan yang bersifat kebijaksanaan. Teknik yang ada saat ini untuk menangani masalah ini paling baik ditangani hanya untuk artikel eksplisit, misalnya, objek matematika dasar (misalnya, polihedral), wajah manusia, karakter yang dicetak atau ditranskripsikan, atau kendaraan, dan dalam keadaan eksplisit, biasanya digambarkan sejauh mungkin. sekitar kecerahan, fondasi, dan postur objek yang dibandingkan dengan kamera. Berbagai macam persoalan pengakuan tergambar dalam tulisan:

• Pengenalan objek

Satu atau beberapa artikel atau kelas item yang telah ditentukan atau dipelajari dapat dirasakan, biasanya bersama dengan situasi 2D dalam gambar atau postur 3D dalam adegan.

• Identifikasi

Kasus individual dari sebuah artikel dirasakan. Model adalah bukti pembeda wajah atau tanda unik seseorang, atau ID kendaraan tertentu.

• Deteksi

Informasi gambar diperiksa untuk kondisi tertentu. Model adalah penemuan sel atau jaringan aneh yang mungkin terjadi dalam gambaran klinis atau pengenalan kendaraan dalam kerangka biaya jalan terprogram. Penemuan yang bergantung pada perhitungan yang cukup mudah dan cepat kadang-kadang digunakan untuk menemukan wilayah yang lebih kecil dari informasi gambar menarik yang juga dapat dipecah dengan metode permintaan komputasi yang lebih banyak untuk membuat terjemahan yang tepat.

Ada beberapa usaha tertentu yang bergantung pada pengakuan, misalnya,

• Pemulihan gambar berbasis konten

Di sini menemukan semua gambar dalam susunan gambar yang lebih besar yang memiliki substansi tertentu. Substansi dapat ditentukan dengan cara yang tidak terduga, misalnya sejauh kemiripan relatif dengan gambar obyektif (berikan saya semua gambar seperti gambar X), atau sejauh standar pengejaran tingkat signifikan yang diberikan sebagai masukan teks (berikan saya semua gambar yang berisi banyak rumah, diambil selama musim dingin, dan tidak ada kendaraan di dalamnya).

• Penilaian pose

kita perlu mengukur posisi atau arah suatu benda tertentu dibandingkan dengan kamera. Penerapan model untuk strategi ini akan membantu robot memulihkan barang dari jalur transportasi dalam keadaan sistem produksi mekanis.

• Pengenalan karakter optik

OCR yang membedakan karakter dalam gambar konten yang dicetak atau ditulis secara manual, sebagian besar dengan tujuan akhir menyandikan konten dalam suatu organisasi lebih banyak dan memberdayakan untuk mengubah atau mengatur Departemen Ilmu dan Teknik Komputer, Michigan State University. Strategi diciptakan untuk mendeteksi objek, untuk menemukan sorotan mana yang membedakannya dari objek lain, dan untuk merencanakan perhitungan yang dapat digunakan oleh mesin untuk melakukan karakterisasi. Aplikasi penting termasuk pengenalan wajah, bukti pengenalan sidik jari, pemeriksaan gambar rekaman, pengembangan model artikel 3D, rute robot, dan representasi/investigasi informasi volumetrik 3D. Masalah penelitian pasang surut mencakup konfirmasi biometrik, observasi dan pelacakan terprogram, HCI tanpa pegangan, tampilan wajah, penandaan air terkomputerisasi, dan desain pemeriksaan arsip online. Alumni lab yang terlambat telah menangani pengakuan tulisan tangan, pemeriksaan tanda tangan, pembelajaran visual, dan pemulihan gambar.”

Model:

Kita akan melihat bahwa dibutuhkan beberapa piksel data yang mengejutkan untuk dapat mengenali subjek gambar, demikian temuan sebuah kelompok yang dipimpin oleh seorang pakar MIT. Pengungkapan ini dapat mendorong kemajuan luar biasa dalam bukti gambar online yang dapat dikenali secara mekanis dan, pada akhirnya, memberikan dasar bagi PC untuk melihat seperti yang dilakukan manusia. Menyimpulkan gambaran yang sangat singkat akan menjadi kemajuan yang signifikan sehingga memungkinkan untuk menginventarisasi miliaran gambar di Internet sebagai hasilnya. Saat ini, satu-satunya cara untuk mencari gambar bergantung pada prasasti konten yang dimasukkan orang dengan tangan untuk setiap gambar, dan banyak gambar memerlukan data tersebut. ID terprogram juga akan memberikan pendekatan untuk mengarsipkan gambar yang diunduh orang dari kamera komputer ke PC mereka, tanpa mengalami dan memberi subtitle pada masing-masing gambar dengan tangan. Selain itu, pada akhirnya hal ini dapat memicu visi mesin yang nyata, yang suatu saat memungkinkan robot untuk memilah informasi yang berasal dari kamera mereka dan menentukan di mana mereka berada. Sehingga jika dua gambar memiliki pengelompokan [angka] yang serupa, mereka mungkin bersifat komparatif. umumnya dibuat dari artikel yang serupa, dengan susunan yang secara umum serupa.” Jika suatu gambar dikaitkan dengan sebuah prasasti atau judul, maka gambar-gambar lain yang sesuai dengan kode matematisnya mungkin akan menampilkan benda serupa, (misalnya, kendaraan, pohon, atau orang) sehingga nama yang terkait dengan satu gambar tersebut dapat menjadi dipindahkan ke yang lain. “Dengan gambar yang sangat banyak, bahkan perhitungan sederhana pun dapat bekerja dengan cukup baik” dalam mengenali gambar.

⦁ Pengenalan Wajah

kami menyadari bahwa kerangka pengenalan wajah semakin terkenal sebagai metode untuk menghapus data biometrik. Pengenalan wajah memiliki peran penting dalam kerangka biometrik dan menarik untuk berbagai aplikasi termasuk pengintaian visual dan keamanan. Mengingat keseluruhan populasi yang mengakui gambar wajah di berbagai laporan, pengenalan wajah memiliki potensi luar biasa untuk berubah menjadi inovasi pengambilan keputusan biometrik yang mutakhir.

Sistem Pengenalan Gambar

⦁ Pemeriksaan gerak

Beberapa tugas terkait dengan penilaian gerakan di mana rangkaian gambar disiapkan untuk membuat ukuran kecepatan baik pada setiap fokus dalam gambar atau dalam pemandangan 3D, atau bahkan pada kamera yang menghasilkan gambar. Contoh penugasan tersebut adalah:

⦁ Gerakan ego

Memutuskan gerakan tidak fleksibel 3D (poros dan interpretasi) kamera dari rangkaian gambar yang dibuat oleh kamera.

⦁ Pelacakan

Berikut ini adalah perkembangan (umumnya) susunan fokus kepentingan atau protes yang lebih sederhana (misalnya, kendaraan atau orang) dalam rangkaian gambar.

⦁ Aliran optik

Hal ini untuk menentukan, untuk setiap titik pada gambar, bagaimana titik tersebut bergerak secara komparatif dengan bidang gambar, yaitu pergerakan nyata titik tersebut. Pergerakan ini merupakan hasil dari bagaimana titik 3D pembanding bergerak dalam pemandangan dan bagaimana kamera bergerak sebanding dengan pemandangan.

⦁ Pembuatan ulang adegan

Dengan adanya satu atau (biasanya) lebih gambar suatu pemandangan, atau sebuah video, target reproduksi pemandangan akan mendaftarkan model 3D dari pemandangan tersebut. Dalam kasus yang paling mudah, modelnya dapat berupa sekumpulan fokus 3D. Strategi yang lebih halus menghasilkan model permukaan 3D total

⦁ Pembangunan kembali gambar

Inti dari pembangunan kembali gambar adalah untuk menghilangkan keributan (kebisingan sensor, gerakan tidak jelas, dan sebagainya) dari gambar. Metodologi yang paling rumit untuk mengusir keributan adalah berbagai jenis saluran, misalnya saluran low-pass atau saluran menengah. Strategi-strategi yang lebih modern mengharapkan sebuah model yang menyerupai struktur gambar lingkungan, sebuah model yang mengenali mereka dari keributan. Dengan terlebih dahulu menyelidiki informasi gambar dalam beberapa waktu pada struktur gambar terdekat, misalnya garis atau tepi, dan kemudian mengontrol pemisahan berdasarkan data lingkungan dari langkah pemeriksaan, tingkat evakuasi keributan yang lebih baik biasanya diperoleh dibandingkan dengan yang lebih sedikit. metodologi yang kompleks. Model dalam bidang ini adalah lukisan mereka. Beberapa kerangka kerja merupakan aplikasi independen yang menangani masalah estimasi atau pengenalan tertentu, sementara yang lain terdiri dari sub-susunan dari rencana yang lebih besar yang, misalnya, juga berisi sub-kerangka untuk kontrol aktuator mekanis, pengaturan, basis informasi data, manajemen, dan manajemen. antarmuka mesin, dan sebagainya. Eksekusi khusus dari kerangka visi PC juga bergantung pada apakah kegunaannya telah ditentukan sebelumnya atau apakah sebagian darinya dapat dipelajari atau disesuaikan dengan baik selama aktivitas. Namun, ada fungsi umum yang ditemukan di banyak PC vision