למה זיהוי תמונה חשוב?

בסביבות 80% מהחומר ברשת הוא ויזואלי. אתה כבר תוכל להתחיל להבין מדוע תיוג תמונות עשוי להחזיק את מקומו כאדון טבלת החומרים. לא משנה אם זה אנשים או ארגונים, זיהוי תמונות בינה מלאכותית עשה את זה אפשרי להבחין בין חזותיים מקוונים עם אובייקט לא משמעותי. שם כ-657 מיליארד תצלומים מתפרסמים מדי שנה בקפידה, כאשר החלק הגדול יותר מופיע במדיה מקוונת. חלק הגון מהתמונות האלה הם אנשים שמקדמים פריטים, ללא קשר אם הם עושים זאת בטעות. תוכן מיוצר על ידי לקוח (UGC) במבנה המושלם ביותר שלו מהווה השפעה מבריקה ומעצימה עבור מותגים מכיוון שהוא נותן את הסוג האידיאלי ביותר של קידום.

ישנם מכשירי פרסום כדי להזעיק ארגונים כאשר יש הודעת קונה באמצעות מדיה מקוונת, אולם האם לא צריך לומר משהו על מתי מתרחשת קידום מותגים מבלי שמישהו ציין את שמם בפוסט החברתי? זה המקום שבו זיהוי תמונות בינה מלאכותית מדגים את ערכו. אם הטכנולוגיה מטפלת במערך הנתונים הנכונים, AI יכול להבחין בתמונה ללא תווית מפורשת שמתייחסת אליה. התוצאות חשובות למותגים לעקוב ולעקוב אחר ההודעות החברתיות שלהם.

איך עובד זיהוי תמונה?

כפי שוודאי ידוע לנו, בינה מלאכותית יכולה להסתכל דרך שלבי מדיה מבוססי אינטרנט בחיפוש אחר תמונות ולהעמיד אותם מול אוספי מידע רחבים. בשלב זה הוא בוחר תמונה רלוונטית שתואמת בקצב הרבה יותר מהיר ממה שאנשים מסוגלים לעשות. מותגים משתמשים באישור תמונה כדי לגלות תוכן כמו שלהם באמצעות מדיה מבוססת אינטרנט. זה מרמז על הבחנה בלוגו של מותג או תפיסת מצב פריט במיקום טבעי בקרב לקוחות מדיה מבוססי אינטרנט. לבקש מאנשים לדוג דרך כל כך הרבה נתונים ביעילות הופכת לעייפה. אינטליגנציה מדומה אינה מלחיצה את הטעות האנושית, ומחזירה תוצאות מדויקות ברמות שאין כמותה. אישור תמונה של אינטליגנציה מלאכותית מסנן את מה שאנשים מצהירים על מותג ללא הדרישה לטקסט. מותגים שמוכנים לעקוב אחר ההודעות החברתיות שלהם מבלי שלקוחות יצפו להקליד את שם הארגון יגיעו לעמדה שלא יסולא בפז. האפשרות לנצל את ההכללה המקוונת שלהם באופן בלעדי באמצעות מזהים נתפסים בינה מלאכותית היא עצומה ומציעה הכללה ללא תחרות.

הנה כמה שליחויות שגרתיות של זיהוי תמונות:

מלכתחילה עלינו להחליט אם מידע התמונה מכיל מאמר מסוים, הדגשה או תנועה מסוימת. משימה זו יכולה להיות מטופלת בלב לב וללא מאמץ על ידי אדם, אך עדיין לא התמודדה מספיק בראיית PC עבור המקרה הכולל: מאמרים תקיפים בנסיבות שיקול דעת. הטכניקות הנוכחיות לניהול בעיה זו ניתנות לטיפול הטוב ביותר רק עבור מאמרים מפורשים, למשל, פריטים מתמטיים בסיסיים (למשל, פוליהדרלים), פרצופים אנושיים, דמויות מודפסות או מתומללות, או כלי רכב, ובנסיבות מפורשות, מתוארים בדרך כלל ככל האפשר. סביב הבהרה מאופיינת, בסיס ויציבה של הפריט בהשוואה למצלמה. מגוון רחב של סוגיית ההכרה מתוארים בכתב:

• זיהוי אובייקט

ניתן לתפוס אחד או כמה מאמר או שיעורי פריט שנקבעו מראש או נלמדים, בדרך כלל יחד עם המצבים הדו-ממדיים שלהם בתמונה או תנוחות התלת-ממד בסצנה.

• זיהוי

מקרה בודד של מאמר נתפס. דגמים הם הוכחה מבדלת לפנים או סימן ייחודי של אדם מסוים, או מזהה של רכב מסוים.

• איתור

מידע התמונה נבדק עבור מצב מסוים. מודלים הם גילוי של תאים או רקמות מוזרים שניתן להעלות על הדעת בתמונות קליניות או זיהוי של רכב במסגרת עלות רחוב מתוכנתת. גילוי התלוי בחישובים פשוטים ומהירים למדי מנוצל פה ושם למציאת מחוזות צנועים יותר של מידע תמונה מסקרן, שניתן לפרק בנוסף על ידי אסטרטגיות בקשות חישוביות יותר ליצירת תרגום נכון.

קיימות כמה התחייבויות מסוימות התלויות בהכרה, למשל,

• שחזור תמונה מבוסס תוכן

כאן מגלים את כל התמונות בסידור גדול יותר של תמונות שיש להן חומר מסוים. ניתן לקבוע את החומר בצורה בלתי צפויה, למשל באשר לדמיון ביחס לתמונה אובייקטיבית (תן לי את כל התמונות כמו תמונה X), או ככל שתקני רדיפה משמעותיים הניתנים כקלט טקסט (תן לי את כל התמונות המכילות מספר רב של בתים, נלקחים במהלך החורף, ואין בהם כלי רכב).

• הערכת תנוחה

אנחנו צריכים לאמוד את המיקום או הכיוון של מאמר מסוים בהשוואה למצלמה. יישום מודל לאסטרטגיה זו יעזור לרובוט לשחזר פריטים מקו הובלה בנסיבות של מערכת ייצור מכנית.

• אישור תווים אופטי

OCR אשר מבחין בין תווים בתמונות של תוכן מודפס או כתוב ידני, לרוב במטרה סופית לקודד את התוכן בארגון יותר ולהעצים לשנות או להזמין את המחלקה למדעי המחשב והנדסת המחשב, אוניברסיטת מישיגן סטייט. נוצרות אסטרטגיות כדי לזהות אובייקטים, למצוא אילו מהדגשים שלהם מזהים אותם מאחרים, ולתכנן חישובים שניתן להשתמש בהם על ידי מכונה כדי לבצע את האפיון. יישומים משמעותיים משלבים זיהוי פנים, הוכחה לזיהוי רושם באצבע, בדיקת תמונת שיא, פיתוח מודלים של מאמר תלת מימד, מסלול רובוט, וייצוג/חקירה של מידע נפחי תלת מימדי. נושאי מחקר גאות ושפל משלבים אישור ביומטרי, תצפית מתוכנתת ומעקב, HCI ללא ידיות, הצגת פנים, סימון מים ממוחשב ובחינת עיצוב של ארכיונים מקוונים. בוגרי המעבדה המאוחרים עסקו בהכרה בכתב, בדיקת חתימות, למידה חזותית ושחזור תמונות".

דֶגֶם:

אנחנו צריכים לראות שנדרשים כמה פיקסלים של נתונים כדי לקבל את האפשרות לזהות את נושא התמונה, כך מצאה קבוצה שנסעה על ידי מומחה MIT. הגילוי עשוי לעורר התקדמות יוצאת דופן בהוכחה הממוכנת לזיהוי של תמונות מקוונות, ולבסוף לתת הנחת יסוד למחשבים אישיים לראות כמו שאנשים עושים. הסקת תיאור קצר במיוחד תהווה התקדמות משמעותית לקראת הפיכתו לאפשרי למלא את מיליארדי התמונות באינטרנט כתוצאה מכך. נכון לעכשיו, הגישות הבודדות לחיפוש תמונות תלויות בכתובות תוכן שאנשים הזינו ביד עבור כל תמונה, ותמונות רבות זקוקות לנתונים כאלה. מזהה מתוכנת ייתן גם גישה לתיוק תמונות שאנשים מורידים ממצלמות ממוחשבות למחשבים האישיים שלהם, מבלי לחוות ולכתוב כתוביות כל אחת ביד. כמו כן, סוף סוף זה יכול לעורר ראיית מכונה אמיתית, מה שיכול לאפשר מתישהו לרובוטים למיין את המידע המגיע מהמצלמות שלהם ולברר היכן הם נמצאים. כך שאם לשתי תמונות יש קיבוץ [של מספרים] דומה, יש להניח שהן השוואתיות עשוי בדרך כלל ממאמר דומה, בדרך כלל בסידור דומה." אם תמונה אחת הייתה קשורה לכתובת או לכותרת, בנקודה זו תמונות שונות שמתואמות את הקוד המתמטי שלה כנראה יציגו פריט דומה, (לדוגמה, רכב, עץ או יחיד), ולכן השם הקשור לתמונה אחת יכול להיות עבר לאחרים. "עם הרבה מאוד תמונות, אפילו חישובים פשוטים בדרך כלל יכולים לפעול בצורה ממש טובה" בזיהוי תמונות כך.

⦁ זיהוי פנים

אנו מבינים כי מסגרות לזיהוי פנים מתפרסמות ללא הרף כשיטות להסרת נתונים ביומטריים. לזיהוי פנים יש חלק בסיסי במסגרות ביומטריות והוא מפתה עבור יישומים שונים כולל סיור ויזואלי ואבטחה. לאור ההכרה הכוללת של האוכלוסייה בתמונות פנים בדוחות שונים, לזיהוי פנים יש פוטנציאל מדהים להפוך לחדשנות הביומטרית החדישה של החלטה.

מערכות זיהוי תמונות

⦁ בדיקת תנועה

כמה מטלות מזדהות עם הערכת תנועה שבה מכינים רצף תמונות כדי ליצור מד של המהירות בכל מיקוד בתמונה או בסצנה התלת מימדית, או אפילו של המצלמה שמספקת את התמונות. מקרים של מטלות כאלה הם:

⦁ תנועת אגו

החלטה על התנועה הבלתי גמישה בתלת מימד (ציר ופרשנות) של המצלמה מתוך רצף תמונות שנוצרו על ידי המצלמה.

⦁ מעקב

בהמשך יעקוב אחר ההתפתחויות של הסדר צנוע יותר (בדרך כלל) של מוקדי עניין או מחאות (למשל, כלי רכב או אנשים) ברצף התמונה.

⦁ זרם אופטי

זה כדי להחליט, עבור כל נקודה בתמונה, כיצד הנקודה הזו נעה בהשוואה למישור התמונה, כלומר, התנועה הברורה שלה. תנועה זו היא תוצאה הן של האופן שבו נקודת התלת-ממד המשווה נעה בסצנה והן כיצד המצלמה נעה בהשוואה לסצינה.

⦁ יצירת סצנה מחדש

בהינתן תמונה אחת או (בדרך כלל) יותר של סצנה, או סרטון, מטרות לשעתוק סצנה שרושמות מודל תלת מימד של הסצנה. במקרה הקל ביותר המודל יכול להיות חבורה של פוקוסים תלת מימדיים. אסטרטגיות מעודנות יותר מייצרות מודל משטח תלת מימדי כולל

⦁ בנייה מחדש של תמונה

נקודת הבנייה מחדש של התמונה היא פינוי המהומה (קולת חיישן, תנועה סתומה וכדומה) מתמונות. המתודולוגיה הפחות מורכבת שניתן להעלות על הדעת לגירוש מהומה היא סוגים שונים של ערוצים, למשל, ערוצים נמוכים או ערוצים אמצעיים. אסטרטגיות מודרניות יותר מצפות למודל של דמיון מבני תמונת השכונה, מודל שמזהה אותם מההמולה. על ידי חקירה תחילה של מידע התמונה בתוך זמן מה של מבני התמונה הסמוכים, למשל, קווים או קצוות, ולאחר מכן שליטה על ההפרדה התלויה בנתוני השכונה משלב הבדיקה, בדרך כלל מתקבלת מידה מעולה של פינוי מהומה לעומת הפחות מתודולוגיות מורכבות. מודל בתחום זה הוא הציור שלהם. כמה מסגרות הן יישומים עצמאיים המטפלים בסוגיית הערכה או הכרה מסוימת, בעוד שאחרות מהוות תת-הסדר של תוכנית גדולה יותר, אשר, למשל, מכילה גם כן תת-מסגרות לבקרה על מפעילים מכניים, סידור, בסיסי מידע, אדם- ממשקי מכונות, וכן הלאה. הביצוע המסוים של מסגרת ראיית PC מסתמכת גם על אם התועלת שלה נקבעה מראש או אם חלק ממנה עשוי ללמוד או להתאים במהלך הפעילות. ישנן, ככל שיהיה, יכולות קבועות שנמצאות בהרבה ראיית מחשב