Perché è importante il riconoscimento delle immagini?

Circa l’80% dei contenuti presenti su Internet sono visivi. Puoi già iniziare a capire perché il tagging delle immagini potrebbe ricoprire il ruolo di re della tabella dei contenuti. Che si tratti di privati ​​o aziende, il riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale ha reso possibile identificare le immagini online con il minimo sforzo. Ogni anno vengono pubblicate digitalmente circa 657 miliardi di foto, la maggior parte delle quali appare sui social media. Una buona parte di queste immagini sono persone che promuovono prodotti, anche se lo fanno inconsapevolmente. I contenuti generati dagli utenti (UGC) nella loro forma più pura sono un eccellente abilitatore per i brand in quanto forniscono il miglior tipo di promozione.
Esistono strumenti di marketing per avvisare le aziende quando viene menzionato un consumatore sui social media, ma cosa succede quando la promozione del marchio avviene senza che nessuno tagghi il suo nome nel post social? È qui che il riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale dimostra il suo valore. Se alla tecnologia vengono forniti i set di dati corretti, l’intelligenza artificiale può identificare un’immagine senza menzioni specifiche nei tag. I risultati sono preziosi per i marchi per tracciare e rintracciare le loro menzioni sui social.

Come funziona il riconoscimento delle immagini?

Come sappiamo, l’intelligenza artificiale può cercare foto nelle piattaforme di social media e confrontarle con ampi set di dati. Quindi decide l'immagine pertinente che corrisponde a una velocità molto più rapida di quella di cui sono capaci gli esseri umani. I marchi utilizzano il riconoscimento delle immagini per trovare contenuti simili ai propri sui social media. Ciò significa identificare il logo di un marchio o riconoscere il posizionamento organico del prodotto tra gli utenti dei social media. Chiedere agli esseri umani di vagliare così tante informazioni diventa facilmente stancante. L'intelligenza artificiale non si preoccupa dell'errore umano e restituisce risultati precisi a livelli senza precedenti. Il riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale monitora ciò che le persone dicono di un marchio senza bisogno di testo. I brand in grado di tracciare le proprie menzioni social senza che gli utenti debbano digitare il nome dell’azienda si troveranno in una posizione vantaggiosa. Il potenziale per sfruttare la propria copertura online esclusivamente tramite identificatori riconosciuti dall’intelligenza artificiale è enorme e offre una copertura senza pari.

Ecco alcune attività tipiche del riconoscimento delle immagini: -

Innanzitutto dobbiamo determinare se i dati dell'immagine contengono o meno qualche oggetto, caratteristica o attività specifica. Questo compito può normalmente essere risolto in modo robusto e senza sforzo da un essere umano, ma non è ancora risolto in modo soddisfacente nella visione artificiale per il caso generale: oggetti arbitrari in situazioni arbitrarie. I metodi esistenti per affrontare questo problema possono essere risolti al meglio solo per oggetti specifici, come semplici oggetti geometrici (ad esempio poliedri), volti umani, caratteri stampati o scritti a mano o veicoli, e in situazioni specifiche, tipicamente descritte in termini di illuminazione, sfondo e posa ben definiti dell'oggetto rispetto alla fotocamera. In letteratura sono descritte diverse varietà del problema del riconoscimento:

• Riconoscimento degli oggetti

È possibile riconoscere uno o più oggetti o classi di oggetti predefiniti o appresi, solitamente insieme alle loro posizioni 2D nell'immagine o pose 3D nella scena.

• Identificazione
Viene riconosciuta una singola istanza di un oggetto. Alcuni esempi sono l'identificazione del volto o dell'impronta digitale di una persona specifica oppure l'identificazione di un veicolo specifico.

• Rilevamento
I dati dell'immagine vengono scansionati per una condizione specifica. Esempi sono il rilevamento di possibili cellule o tessuti anomali nelle immagini mediche o il rilevamento di un veicolo in un sistema di pedaggio stradale automatico. Il rilevamento basato su calcoli relativamente semplici e veloci viene talvolta utilizzato per trovare regioni più piccole di dati di immagine interessanti che possono essere ulteriormente analizzati mediante tecniche più impegnative dal punto di vista computazionale per produrre un'interpretazione corretta.

Esistono diversi compiti specializzati basati sul riconoscimento, come ad esempio:

• Recupero di immagini basato sul contenuto
Qui trovi tutte le immagini in un insieme più ampio di immagini che hanno un contenuto specifico. Il contenuto può essere specificato in diversi modi, ad esempio in termini di somiglianza relativa a un'immagine di destinazione (dammi tutte le immagini simili all'immagine X), o in termini di criteri di ricerca di alto livello forniti come input di testo (dammi tutte le immagini che contengono molte case vengono occupate durante l'inverno e non contengono automobili).

• Stima della posa
dobbiamo stimare la posizione o l'orientamento di un oggetto specifico rispetto alla telecamera. Un esempio di applicazione di questa tecnica potrebbe essere l'assistenza a un robot nel recupero di oggetti da un nastro trasportatore in una situazione di catena di montaggio.

• Riconoscimento ottico dei caratteri
OCR che identifica i caratteri nelle immagini di testo stampato o scritto a mano, solitamente con l'obiettivo di codificare il testo in un formato diverso e consentire la modifica o l'indicizzazione Dipartimento di Informatica e Ingegneria, Michigan State University. “I docenti e gli studenti del laboratorio PRIP (Pattern Recognition and Image Processing) studiano l'uso delle macchine per riconoscere modelli o oggetti. Vengono sviluppati metodi per percepire gli oggetti, per scoprire quali delle loro caratteristiche li distinguono dagli altri e per progettare algoritmi che possono essere utilizzati da una macchina per effettuare la classificazione. Applicazioni importanti includono il riconoscimento facciale, l'identificazione delle impronte digitali, l'analisi delle immagini dei documenti, la costruzione di modelli di oggetti 3D, la navigazione robotica e la visualizzazione/esplorazione di dati volumetrici 3D. Gli attuali problemi di ricerca includono l'autenticazione biometrica, la sorveglianza e il tracciamento automatici, l'HCI senza mani, la modellazione del volto, la filigrana digitale e l'analisi della struttura dei documenti online. I neolaureati del laboratorio hanno lavorato sul riconoscimento della grafia, sulla verifica della firma, sull’apprendimento visivo e sul recupero delle immagini”.

⦁ Riconoscimento facciale
sappiamo che i sistemi di riconoscimento facciale stanno progressivamente diventando popolari come mezzi per estrarre informazioni biometriche. Il riconoscimento facciale ha un ruolo fondamentale nei sistemi biometrici ed è interessante per numerose applicazioni, tra cui la sorveglianza visiva e la sicurezza. A causa dell’accettazione generale da parte del pubblico delle immagini dei volti su vari documenti, il riconoscimento facciale ha un grande potenziale per diventare la tecnologia biometrica preferita di prossima generazione.

Sistemi di riconoscimento delle immagini

⦁ Analisi del movimento
Diversi compiti riguardano la stima del movimento in cui una sequenza di immagini viene elaborata per produrre una stima della velocità in ciascun punto dell'immagine o nella scena 3D, o anche della telecamera che produce le immagini. Esempi di tali compiti sono:

⦁  Movimento dell'Io
Determinazione del movimento rigido 3D (rotazione e traslazione) della fotocamera da una sequenza di immagini prodotta dalla fotocamera.

⦁ Monitoraggio
Il tracciamento segue i movimenti di un insieme (solitamente) più piccolo di punti di interesse o oggetti (ad esempio veicoli o esseri umani) nella sequenza di immagini.

⦁ Flusso ottico
Questo serve a determinare, per ciascun punto dell'immagine, come quel punto si muove rispetto al piano dell'immagine, cioè il suo movimento apparente. Questo movimento è il risultato sia di come si muove il punto 3D corrispondente nella scena sia di come si muove la telecamera rispetto alla scena.

⦁ Ricostruzione della scena
Data una o (tipicamente) più immagini di una scena, o di un video, la ricostruzione della scena mira a calcolare un modello 3D della scena. Nel caso più semplice il modello può essere un insieme di punti 3D. Metodi più sofisticati producono un modello di superficie 3D completo

⦁ Restauro dell'immagine
Lo scopo del restauro delle immagini è la rimozione del rumore (rumore del sensore, sfocatura del movimento, ecc.) dalle immagini. L'approccio più semplice possibile per la rimozione del rumore prevede vari tipi di filtri come filtri passa-basso o filtri mediani. Metodi più sofisticati presuppongono un modello di come appaiono le strutture dell'immagine locale, un modello che le distingue dal rumore. Analizzando prima i dati dell'immagine in termini di strutture locali dell'immagine, come linee o bordi, e quindi controllando il filtraggio in base alle informazioni locali dalla fase di analisi, si ottiene solitamente un migliore livello di rimozione del rumore rispetto agli approcci più semplici. Un esempio in questo campo è la loro pittura. Alcuni sistemi sono applicazioni autonome che risolvono uno specifico problema di misurazione o rilevamento, mentre altri costituiscono un sottosistema di un progetto più ampio che, ad esempio, contiene anche sottosistemi per il controllo di attuatori meccanici, pianificazione, database di informazioni, gestione interfacce macchina, ecc. L'implementazione specifica di un sistema di visione artificiale dipende anche dal fatto che la sua funzionalità sia prespecificata o che alcune parti di esso possano essere apprese o modificate durante il funzionamento. Esistono tuttavia funzioni tipiche che si trovano in molti sistemi di visione artificiale.

 

Apprendimento più approfondito con il riconoscimento delle immagini

Il riconoscimento delle immagini esisteva prima dell’intelligenza artificiale. Eppure il fattore machine learning sta rivoluzionando i metodi per identificare un oggetto o il volto di una persona. Tuttavia, l’apprendimento automatico è efficace solo quando sono disponibili dati per alimentarlo. Per tutta l'automazione dell'intelligenza artificiale, incaricarla di identificare le immagini non è una richiesta semplice. La nostra comprensione delle immagini è una seconda natura; è qualcosa che siamo programmati per fare fin dalla giovane età. Chiedere lo stesso a una macchina non è un processo semplice. Per questo motivo, una delle forme più popolari di riconoscimento dell’intelligenza artificiale sono le reti neurali convoluzionali (CNN). La CNN è un metodo che si concentra sui pixel posizionati uno accanto all'altro. È più probabile che le immagini ravvicinate siano correlate, il che significa che un oggetto o un volto vengono abbinati a un'immagine con maggiore trasparenza.
Sebbene i marchi che cercano di monetizzare i social media attraverso il riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale portino chiari vantaggi, i suoi casi d’uso sono molto più profondi. Le auto a guida autonoma stanno per diventare la prossima grande novità nel mondo automobilistico e la tecnologia di riconoscimento delle immagini basata sull’intelligenza artificiale sta contribuendo a potenziarle. Un'auto a guida autonoma in grado di rilevare oggetti e persone sulla strada in modo da non scontrarsi con loro non avviene automaticamente. Ha bisogno di riconoscere le immagini per prendere decisioni informate. Ogni auto a guida autonoma è dotata di diversi sensori in modo da poter identificare altri veicoli in movimento, ciclisti, persone – praticamente tutto ciò che potrebbe rappresentare un pericolo. Un’auto automatizzata deve gestire i pericoli della strada nello stesso modo in cui lo fa un guidatore esperto. Ci sono ancora alcuni aspetti da risolvere prima che le auto a guida autonoma arrivino sulle strade nel 2020. Ma quando l’automazione dei veicoli entrerà in azione, il riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale sarà uno dei principali fattori che permetteranno loro di lavorare in sicurezza.
⦁ Acquisizione di immagini
Un'immagine digitale viene prodotta da uno o più sensori di immagine, che oltre a diversi tipi di fotocamere sensibili alla luce comprendono sensori di distanza, dispositivi di tomografia, radar, fotocamere a ultrasuoni, ecc. A seconda del tipo di sensore, i dati di immagine risultanti è una normale immagine 2D, un volume 3D o una sequenza di immagini. I valori dei pixel corrispondono tipicamente all'intensità della luce in una o più bande spettrali (immagini in grigio o immagini a colori), ma possono anche essere correlati a varie misure fisiche, come profondità, assorbimento o riflettanza di onde soniche o elettromagnetiche o risonanza magnetica nucleare.
⦁ Pre-elaborazione:
Prima che un metodo di visione artificiale possa essere applicato ai dati di immagine per estrarre alcune informazioni specifiche, è solitamente necessario elaborare i dati per garantire che soddisfino determinati presupposti impliciti nel metodo. Gli esempi sono
1. Ricampionamento per garantire che il sistema di coordinate dell'immagine sia corretto.
2. Riduzione del rumore per garantire che il rumore del sensore non introduca false informazioni.
3. Miglioramento del contrasto per garantire che le informazioni rilevanti possano essere rilevate.
4. Rappresentazione dello spazio di scala per migliorare le strutture dell'immagine a scale localmente appropriate.
⦁ Estrazione delle funzionalità:
Dai dati dell'immagine vengono estratte le caratteristiche dell'immagine a vari livelli di complessità. Esempi tipici di tali caratteristiche sono linee, bordi e creste
Punti di interesse localizzati come angoli, macchie o punti. Funzionalità più complesse possono essere correlate alla trama, alla forma o al movimento.
⦁ Rilevamento/segmentazione:
Ad un certo punto dell'elaborazione si decide quali punti o regioni dell'immagine sono rilevanti per l'ulteriore elaborazione. Gli esempi sono
1. Selezione di un insieme specifico di punti di interesse
2. Segmentazione di una o più regioni dell'immagine che contengono uno specifico oggetto di interesse.
⦁ Elaborazione di alto livello:
In questa fase l'input è tipicamente un piccolo insieme di dati, ad esempio un insieme di punti o una regione dell'immagine che si presume contenga un oggetto specifico. I restanti trattamenti riguardano, ad esempio:
1. Verifica che i dati soddisfino i presupposti basati sul modello e sulle specifiche applicative.
2. Stima dei parametri specifici dell'applicazione, come la posa dell'oggetto o la dimensione dell'oggetto.
3. Classificare un oggetto rilevato in diverse categorie. Pertanto, l'elaborazione delle immagini aiuta l'intelligenza artificiale a identificare l'immagine e rispondere in base all'identificazione dell'immagine.

Un futuro senza soluzione di continuità delle immagini

Man mano che la tecnologia migliora, il riconoscimento delle immagini restituirà risultati ancora maggiori. Il responsabile del machine learning presso Lobster, Vladimir Pavlov, afferma: “Le basi matematiche per il riconoscimento degli oggetti esistono da molto tempo, ma recentemente sono apparse le possibilità tecnologiche di utilizzare algoritmi di visione artificiale. Le reti neurali consentono già di realizzare rilevatori perfetti in grado di funzionare meglio degli esseri umani. Un grosso strappo frena la presenza di set di dati di immagini contrassegnati per l'addestramento, ma nel prossimo futuro questo non sarà un problema. Gli ingegneri della visione artificiale stanno lavorando attivamente su algoritmi di autoapprendimento”. Con un futuro così fortemente influenzato dalla comunicazione visiva, il riconoscimento delle immagini sarà il fattore chiave dietro molte delle immagini che vediamo. Sia nella vita reale che online.