Perché è importante il riconoscimento delle immagini?

Circa l'80% del contenuto presente sul web è visivo. Saresti già in grado di iniziare a capire perché l'etichettatura delle immagini può mantenere il suo posto come signore della tabella delle sostanze. Non importa se si tratta di persone o organizzazioni, il riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale ha reso possibile distinguere le immagini online da oggetti insignificanti. Ogni anno vengono pubblicate attentamente circa 657 miliardi di fotografie, la maggior parte delle quali viene pubblicata tramite i media online. Una parte decente di quelle immagini sono le persone che avanzano oggetti, indipendentemente dal fatto che lo facciano accidentalmente. Il contenuto prodotto dal cliente (UGC) nella sua struttura più perfetta ha un'influenza brillante e potenziante per i marchi poiché fornisce il tipo di progresso più ideale.

Esistono strumenti pubblicitari per allarmare le organizzazioni quando c'è un avviso dell'acquirente tramite i media online, tuttavia non si dovrebbe dire qualcosa quando il progresso dei marchi avviene senza che nessuno etichetti il ​​proprio nome nei post social? È qui che il riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale dimostra il suo valore. Se la tecnologia si prende cura dei set di dati corretti, l'intelligenza artificiale può distinguere un'immagine senza fare riferimento esplicito all'etichetta. I risultati sono importanti affinché i brand possano tracciare e seguire le loro comunicazioni sui social.

Come funziona il riconoscimento delle immagini?

Come probabilmente sappiamo, l'intelligenza artificiale può esaminare i livelli multimediali basati sul Web alla ricerca di fotografie e confrontarle con ampie raccolte di informazioni. A quel punto sceglie l'immagine pertinente che corrisponde a una velocità molto più rapida di quanto le persone siano in grado di fare. I marchi utilizzano il riconoscimento delle immagini per scoprire contenuti simili ai propri tramite media basati sul web. Ciò implica distinguere il logo di un marchio o percepire la situazione degli articoli posizionati in modo naturale tra i clienti dei media basati sul web. Richiedere che le persone esplorino così tanti dati diventa effettivamente stancante. L'intelligenza simulata non si preoccupa dell'errore umano e restituisce risultati esatti a livelli ineguagliabili. Il riconoscimento delle immagini dell'intelligenza artificiale analizza ciò che le persone dicono su un marchio senza la necessità di inserire testo. I marchi pronti a seguire le loro comunicazioni social senza che i clienti si aspettino di digitare il nome dell'organizzazione si ritroveranno in una posizione preziosa. La possibilità di trarre vantaggio dalla propria inclusione online esclusivamente attraverso gli identificatori percepiti dall’intelligenza artificiale è immensa e offre un’inclusione senza rivali.

Ecco alcune commissioni comuni relative al riconoscimento delle immagini: -

Fin dall'inizio dobbiamo decidere se le informazioni sull'immagine contengono qualche articolo, punto saliente o movimento particolare. Questo compito può in genere essere affrontato con entusiasmo e senza sforzo da un essere umano, ma non è ancora sufficientemente affrontato nella visione PC per il caso generale: articoli autoaffermativi in ​​circostanze discrezionali. Le tecniche attuali per gestire questo problema possono essere affrontate meglio solo per articoli espliciti, ad esempio, elementi matematici di base (ad esempio poliedrici), volti umani, caratteri stampati o trascritti o veicoli e, in circostanze esplicite, normalmente rappresentati per quanto riguarda tutti intorno caratterizzano la luminosità, il fondotinta e la postura dell'oggetto rispetto alla fotocamera. Vari assortimenti della questione dei riconoscimenti sono descritti nella scrittura:

• Riconoscimento degli oggetti

È possibile percepire uno o più articoli o classi di oggetti predeterminati o appresi, normalmente insieme alle loro situazioni 2D nell'immagine o alle posture 3D nella scena.

• Identificazione

Viene percepito un caso individuale di un articolo. I modelli sono la prova distintiva del volto di un particolare individuo, del marchio univoco o dell'ID di un particolare veicolo.

• Rilevamento

Le informazioni sull'immagine vengono esaminate per una condizione particolare. I modelli sono la scoperta di possibili cellule o tessuti strani in quadri clinici o il riconoscimento di un veicolo in un contesto di traffico stradale programmato. La scoperta basata su calcoli relativamente semplici e rapidi viene talvolta utilizzata per trovare aree più modeste di informazioni sull'immagine intriganti che possono essere ulteriormente suddivise da strategie più computazionalmente complesse per creare una traduzione corretta.

Esistono alcuni impegni specifici dipendenti dal riconoscimento, ad esempio,

• Recupero di immagini basato sul contenuto

Qui scopriamo tutte le immagini in una disposizione più ampia di immagini che hanno una sostanza particolare. La sostanza può essere determinata in un modo inaspettato, ad esempio per quanto riguarda la somiglianza relativa a un'immagine oggettiva (dammi tutte le immagini come l'immagine X), o per quanto riguarda gli standard di perseguimento di livello significativo forniti come input di testo (dammi tutte le immagini che contengono numerosi case, vengono occupate durante l'inverno e non contengono veicoli).

• Valutazione della posa

dobbiamo valutare la posizione o la direzione di un particolare articolo rispetto alla fotocamera. Un'applicazione modello per questa strategia aiuterebbe un robot a recuperare oggetti da una linea di trasporto in una circostanza di sistema di produzione meccanica.

• Riconoscimento ottico dei caratteri

OCR che distingue i caratteri nelle immagini di contenuti stampati o scritti manualmente, per la maggior parte con l'obiettivo finale di codificare maggiormente il contenuto in un'organizzazione e consentire di alterare o ordinare il Dipartimento di Informatica e Ingegneria, Michigan State University. Vengono create strategie per rilevare oggetti, per scoprire quali dei loro punti salienti li riconoscono dagli altri e per pianificare calcoli che possono essere utilizzati da una macchina per eseguire la caratterizzazione. Applicazioni significative includono il riconoscimento facciale, la prova riconoscibile delle impronte digitali, l'esame delle immagini registrate, lo sviluppo di modelli di articoli 3D, il percorso del robot e la rappresentazione/investigazione dei dati volumetrici 3D. I problemi di ricerca sui flussi e riflussi includono la conferma biometrica, l'osservazione e il monitoraggio programmati, l'HCI senza mani, la visualizzazione dei volti, la filigrana computerizzata e la progettazione di analisi degli archivi online. Gli ultimi alunni del laboratorio si sono occupati del riconoscimento della calligrafia, del controllo della firma, dell'apprendimento visivo e del recupero delle immagini.

Modello:

Dovremmo vedere che sono necessari incredibilmente pochi pixel di dati per essere in grado di riconoscere il soggetto di un'immagine, ha scoperto un gruppo guidato da uno specialista del MIT. La rivelazione potrebbe portare a progressi straordinari nella prova meccanizzata e riconoscibile delle immagini online e, finalmente, dare ai computer la possibilità di vedere come fanno le persone. Dedurre una rappresentazione particolarmente breve rappresenterebbe un progresso significativo verso la possibilità di catalogare di conseguenza i miliardi di immagini su Internet. A partire da ora, gli unici metodi per cercare le immagini dipendono dalle iscrizioni dei contenuti che le persone hanno inserito manualmente per ciascuna immagine e molte immagini necessitano di tali informazioni. L'ID programmato fornirebbe anche un modo per archiviare le immagini che le persone scaricano da fotocamere computerizzate sui propri PC, senza sperimentarle e sottotitolarle manualmente. Inoltre, alla fine potrebbe favorire una vera e propria visione artificiale, che a volte potrebbe consentire ai robot di selezionare le informazioni provenienti dalle loro fotocamere e di individuare dove si trovano. In modo che se due immagini hanno un raggruppamento [di numeri] comparabile, sono presumibilmente comparative. fatto generalmente di un articolo simile, in genere di una disposizione simile”. Se un'immagine è stata collegata a un'iscrizione o a un titolo, a quel punto diverse immagini che coordinano il suo codice matematico mostrerebbero probabilmente un oggetto simile (ad esempio, un veicolo, un albero o un individuo), quindi il nome correlato a un'immagine può essere si è trasferito agli altri. "Con moltissime immagini, anche i calcoli generalmente semplici possono funzionare davvero bene" nel riconoscere le immagini in questo modo.

⦁ Riconoscimento facciale

ci rendiamo conto che i sistemi di riconoscimento facciale stanno diventando sempre più famosi come metodi per rimuovere i dati biometrici. Il riconoscimento facciale ha un ruolo fondamentale nei sistemi biometrici ed è interessante per varie applicazioni, tra cui la ricognizione visiva e la sicurezza. Alla luce del riconoscimento da parte della popolazione complessiva delle immagini dei volti in diversi rapporti, il riconoscimento dei volti ha un incredibile potenziale per trasformarsi in un’innovazione biometrica all’avanguardia nella decisione.

Sistemi di riconoscimento delle immagini

⦁ Esame del movimento

Alcuni compiti si identificano con la valutazione del movimento in cui viene preparata una successione di immagini per creare un indicatore della velocità su ciascun fuoco nell'immagine o nella scena 3D, o anche della fotocamera che fornisce le immagini. Esempi di tali incarichi sono:

⦁ Movimento dell'ego

Decidere il movimento rigido 3D (perno e interpretazione) della fotocamera da una successione di immagini creata dalla fotocamera.

⦁ Monitoraggio

Di seguito verranno seguiti gli sviluppi di una disposizione (generalmente) più modesta di focus di interesse o proteste (ad esempio veicoli o persone) nella successione delle immagini.

⦁ Flusso ottico

Si tratta di decidere, per ciascun punto dell'immagine, come quel punto si muove rispetto al piano dell'immagine, cioè il suo movimento evidente. Questo movimento è il risultato sia del modo in cui il punto 3D di confronto si muove nella scena sia del modo in cui la telecamera si muove rispetto alla scena.

⦁ Rifacimento della scena

Data una o (normalmente) più immagini di una scena, o di un video, la riproduzione della scena mira a registrare un modello 3D della scena. Nel caso più semplice il modello può essere costituito da un insieme di focus 3D. Strategie più raffinate producono un modello di superficie 3D totale

⦁ Ricostruzione dell'immagine

Lo scopo della ricostruzione dell'immagine è l'evacuazione del turbamento (clamore dei sensori, movimento oscuro e così via) dalle immagini. Il metodo meno complesso concepibile per l'espulsione del rumore è costituito da diversi tipi di canali, ad esempio canali passa-basso o canali medi. Strategie più moderne richiedono un modello di come si assomigliano le strutture del quadro di quartiere, un modello che le riconosca dalla confusione. Esaminando prima i dati dell'immagine in un lungo periodo delle strutture dell'immagine vicine, ad esempio linee o bordi, e poi controllando la separazione in base ai dati del vicinato dalla fase di esame, si ottiene generalmente un livello superiore di evacuazione di confusione rispetto a quello inferiore metodologie complesse. Un modello in questo campo è la loro pittura. Alcuni quadri sono applicazioni indipendenti che affrontano un particolare problema di stima o riconoscimento, mentre altri comprendono una sottostruttura di un piano più ampio che, ad esempio, contiene anche sottoquadri per il controllo di attuatori meccanici, organizzazione, banche dati, gestione interfacce macchina, ecc. L'esecuzione specifica di un sistema di visione per PC dipende anche dal fatto che la sua utilità sia predeterminata o che alcune parti di esso possano essere apprese o modificate durante l'attività. Ci sono, tuttavia, capacità regolari che si trovano in numerosi PC Vision