Hvers vegna myndgreining mikilvæg?

Um það bil 80% af efninu á vefnum er sjónrænt. Þú gætir nú þegar byrjað að finna út hvers vegna myndamerkingar gætu haldið sess sem herra efnistöflunnar. Óháð því hvort um er að ræða fólk eða stofnanir, hefur gervigreind myndgreining gert það mögulegt að greina myndefni á netinu með óverulegum hlut. Þar eru um 657 milljarðar ljósmynda birtar á hverju ári vandlega, en meirihlutinn birtist í gegnum netmiðla. Ágætis hluti af þessum myndum eru einstaklingar sem koma hlutum fram, óháð því hvort þeir gera það óvart. Efni sem framleitt er af viðskiptavinum (UGC) í fullkomnustu uppbyggingu sinni er frábær styrkjandi áhrif fyrir vörumerki þar sem það gefur tilvalinustu framfarir.

Það eru til auglýsingatæki til að vekja athygli á fyrirtækjum þegar tilkynning er um kaupendur í gegnum netmiðla, en ætti ekki að segja eitthvað um það hvenær vörumerkjaframfarir eiga sér stað án þess að nokkur merki nafn þeirra í samfélagsfærslunni? Þetta er staðurinn þar sem gervigreind myndgreining sýnir gildi sitt. Ef það er möguleiki á því að tækninni sé gætt að réttum gagnasöfnum, getur gervigreind greint mynd án þess að merkimiði sé vísað til. Niðurstöðurnar eru mikilvægar fyrir vörumerki til að fylgjast með og fylgjast með félagslegum tilkynningum þeirra.

Hvernig virkar myndgreining?

Eins og okkur er líklega kunnugt getur gervigreind flett í gegnum vefmiðlastig til að leita að ljósmyndum og andstæða þeim við víðtæk upplýsingasöfn. Það velur á þeim tímapunkti viðeigandi mynd sem passar á hraða miklu hraðar en fólk getur gert. Vörumerki nota myndviðurkenningu til að uppgötva efni eins og þeirra eigin í gegnum netmiðla. Það felur í sér að greina merki vörumerkis eða skynja náttúrulega staðlaða hluti meðal viðskiptavina á netinu. Það verður í raun þreytandi að fara fram á að fólk fiski í gegnum svona mikið af gögnum. Hermt greind leggur ekki áherslu á mannleg mistök og skilar nákvæmum útkomum á óviðjafnanlegum stigum. Myndaviðurkenning gervigreindar skimar það sem einstaklingar segja um vörumerki án þess að krafist sé texta. Vörumerki sem eru tilbúin til að fylgja félagslegum tilkynningum sínum án þess að viðskiptavinir búist við að slá inn nafn fyrirtækisins munu lenda í ómetanlegri stöðu. Möguleikinn á að nýta sér sína eigin þátttöku á netinu eingöngu í gegnum AI skynjuð auðkenni er gríðarlegur og býður upp á óviðjafnanlega þátttöku.

Hér eru nokkur algeng erindi við myndgreiningu: -

Frá upphafi þurfum við að ákveða hvort myndupplýsingarnar innihaldi einhverja sérstaka grein, hápunkt eða hreyfingu. Venjulega er hægt að taka á þessu verkefni af einlægni og án áreynslu af manni, en er enn ekki nægilega tekist á í tölvusýn fyrir heildarmálið: sjálfsábyrgðar greinar við geðþótta aðstæður. Núverandi tækni til að stjórna þessu máli er best hægt að takast á við bara fyrir skýrar greinar, til dæmis, grunnstærðfræðilega hluti (td marghliða), andlit manna, prentaða eða afritaða stafi, eða farartæki, og við skýrar aðstæður, venjulega sýndar eins langt og allir í kringum einkennandi bjartingu, grunn og stellingu hlutarins í samanburði við myndavélina. Ýmis úrval af viðurkenningarmálinu er lýst í skrifunum:

• Hlutaþekking

Hægt er að skynja eina eða nokkrar fyrirfram ákveðnar eða lærðar greinar eða hlutaflokka, venjulega ásamt tvívíddaraðstæðum þeirra á myndinni eða þrívíddarstellingum í senunni.

• Auðkenning

Einstaka tilfelli greinar er skynjað. Líkön eru aðgreind sönnun fyrir andliti tiltekins einstaklings eða einstakt merki, eða auðkenni tiltekins farartækis.

• Uppgötvun

Myndupplýsingarnar eru skoðaðar með tilliti til tiltekins ástands. Líkön eru uppgötvun á hugsanlegum undarlegum frumum eða vefjum í klínískum myndum eða viðurkenning á farartæki í forrituðum götukostnaðarramma. Uppgötvun sem er háð hóflega einföldum og skjótum útreikningum er hér og þar nýtt til að finna hófsamari hverfi af forvitnilegum myndupplýsingum sem hægt er að sundurliða að auki með því að krefjast útreikningslegra aðferða til að búa til rétta þýðingu.

Nokkur sérstök fyrirtæki sem eru háð viðurkenningu eru til, td.

• Endurheimt myndar sem byggir á efni

Hér að uppgötva allar myndir í stærra fyrirkomulagi mynda sem hafa ákveðið efni. Hægt er að ákvarða efnið á óvæntan hátt, td að því er varðar líkingu miðað við hlutlæga mynd (gefðu mér allar myndir eins og mynd X), eða að því marki sem verulegir staðlar eftir leit sem eru gefnir sem textainnsláttur (gefðu mér allar myndir sem innihalda fjölmargar hús, eru tekin á veturna og hafa engin farartæki í þeim).

• Stöðumat

við þurfum að meta staðsetningu eða stefnu tiltekinnar greinar í samanburði við myndavélina. Fyrirmyndarforrit fyrir þessa stefnu myndi hjálpa vélmenni að endurheimta hluti úr flutningslínu í vélrænu framleiðslukerfisaðstæðum.

• Optísk táknaviðurkenning

OCR sem er að greina stafi í myndum af prentuðu eða handvirku efni, að mestu leyti með það að markmiði að kóða innihaldið í fyrirtæki meira og gera kleift að breyta eða panta tölvunarfræði- og verkfræðideild Michigan State University. Aðferðir eru búnar til til að greina hluti, finna hvaða af hápunktum þeirra þekkja þá frá öðrum og til að skipuleggja útreikninga sem hægt er að nota af vél til að gera persónulýsinguna. Mikilvæg forrit fela í sér andlitsviðurkenningu, auðþekkjanlega sönnun fyrir fingurhrifum, skoðun á myndum, þróun 3D greinarlíkana, vélmennaleið og framsetningu/rannsókn á 3D rúmmálsupplýsingum. Rannsóknir á straumhvörfum fela í sér staðfestingu líffræðilegra tölfræði, forritaða athugun og eftirfylgni, handlausa HCI, andlitssýningu, tölvustýrða vatnsmerki og skoðun á hönnun skjalasafna á netinu. Seint nemendur á rannsóknarstofunni hafa tekist á við viðurkenningu á rithöfundarfræði, undirskriftarskoðun, sjónrænt nám og endurheimt mynd.

Gerð:

Við ættum að sjá að það þarf átakanlega nokkra pixla af gögnum til að hafa möguleika á að þekkja viðfangsefni myndar, hefur hópur ökumaður MIT sérfræðings fundið. Opinberunin gæti leitt til óvenjulegra framfara í vélvæddri auðþekkjanlegri sönnun fyrir myndum á netinu og loksins gefið tölvur forsendu til að sjá eins og fólk gerir. Að draga þá ályktun um sérstaklega stutta lýsingu væri verulega framfarir í átt að því að gera það mögulegt að skrá milljarða mynda á Netinu í kjölfarið. Eins og staðan er núna eru einar aðferðir til að leita að myndum háðar innihaldsáletrunum sem einstaklingar hafa slegið inn með höndunum fyrir hverja mynd og fjölmargar myndir þurfa slík gögn. Forrituð auðkenni myndi sömuleiðis gefa aðferð til að skrá myndir sem einstaklingar hlaða niður úr tölvutækum myndavélum yfir á tölvur sínar, án þess að upplifa og texta hverja þeirra fyrir hönd. Loksins gæti það einnig leitt til ósvikinnar vélsjónar, sem gæti einhvern tíma gert vélmenni kleift að flokka upplýsingarnar sem koma frá myndavélum sínum og greina hvar þær eru. Þannig að ef tvær myndir eru með sambærilegan hóp [talna] eru þær væntanlega samanburðarhæfar. gerður úr almennt svipaðri grein, í almennu svipuðu fyrirkomulagi. Ef ein mynd hefur verið tengd áletrun eða titli, á þeim tímapunkti myndu mismunandi myndir sem samræma stærðfræðilegan kóða hennar líklega sýna svipaðan hlut, (til dæmis farartæki, tré eða einstakling) þannig að nafnið sem tengist einni mynd getur verið flutti til hinna. „Með afar mikið af myndum geta jafnvel almennt einfaldir útreikningar gengið mjög vel“ við að þekkja myndir þannig.

⦁ Andlitsþekking

við gerum okkur grein fyrir því að andlitsviðurkenningarrammar eru stöðugt að verða frægir sem aðferðir til að fjarlægja líffræðileg tölfræðigögn. Andlitsviðurkenning hefur grunnþátt í líffræðilegum tölfræðiramma og er aðlaðandi fyrir ýmis forrit, þar á meðal sjónræn könnun og öryggi. Í ljósi heildarviðurkenningar íbúa á andlitsmyndum í mismunandi skýrslum, hefur andlitsviðurkenning ótrúlega möguleika á að breytast í fremstu nýjungar í líffræðilegri tölfræði ákvörðunar.

Myndagreiningarkerfi

⦁ Hreyfiskoðun

Nokkur verkefni samræmast hreyfimati þar sem myndaröð er útbúin til að búa til mælikvarða á hraða annaðhvort við hvern fókus á myndinni eða í þrívíddarsenunni, eða jafnvel á myndavélinni sem skilar myndunum. Dæmi um slík verkefni eru:

⦁ Egó hreyfing

Ákvörðun um ósveigjanlega þrívíddarhreyfingu (snúning og túlkun) myndavélarinnar út frá myndaröð sem myndavélin hefur búið til.

⦁ Rekja

Eftirfarandi verður fylgst með þróuninni á (almennt) hóflegri fyrirkomulagi áhugasviða eða mótmæla (td farartækja eða fólks) í myndaröðinni.

⦁ Optískur straumur

Þetta er til að ákveða, fyrir hvern punkt á myndinni, hvernig sá punktur hreyfist miðað við myndflötinn, þ.e. augljósa hreyfingu hans. Þessi hreyfing er niðurstaða bæði af því hvernig þrívíddarpunkturinn sem borinn er saman hreyfist í atriðinu og hvernig myndavélin hreyfist miðað við atriðið.

⦁ Endurgerð senu

Með einni eða (venjulega) fleiri myndum af senu, eða myndbandi, miðar senuafritun sem skráir þrívíddarlíkan af senu. Í auðveldasta tilvikinu getur líkanið verið fullt af þrívíddarfókusum. Fágaðari aðferðir framleiða heildar 3D yfirborðslíkan

⦁ Endurbygging mynd

Aðalatriðið við enduruppbyggingu myndar er að fjarlægja læti (skynjara, óljósa hreyfingu og svo framvegis) úr myndum. Minnst flóknasta aðferðafræðin sem hægt er að hugsa sér við útskúfun er mismunandi tegundir rása, til dæmis lágrásarrásir eða miðrásir. Nútímalegri aðferðir búast við líkani af því hvernig myndbyggingar hverfisins líkjast, fyrirmynd sem þekkir þau frá lætin. Með því að rannsaka fyrst myndupplýsingarnar eftir töluverðan tíma af nálægum myndbyggingum, td línum eða brúnum, og síðan stjórna aðskilnaði háð hverfisgögnum frá skoðunarþrepinu, er almennt séð yfirburða rýmingarflutningur í mótsögn við minni flókin aðferðafræði. Fyrirmynd á þessu sviði er málverk þeirra. Nokkrir rammar eru sjálfstæð forrit sem taka á tilteknu mats- eða viðurkenningaratriði, á meðan önnur fela í sér undirfyrirkomulag stærri áætlunar sem td inniheldur einnig undirramma fyrir stjórn á vélrænum stýribúnaði, uppröðun, gagnagrunnum, mann- vélaviðmót, og svo framvegis. Sérstök útfærsla tölvusjónarkerfis byggir sömuleiðis á því hvort notagildi þess er fyrirfram ákveðið eða ef hægt er að læra eða breyta einhverju af því mjög vel meðan á virkni stendur. Það er, hvort sem það er, regluleg getu sem er að finna í fjölmörgum tölvusjónum