Napa pangenalan gambar penting?

Kira-kira 80 persen isi ing internet iku visual. Sampeyan wis bisa miwiti ngerteni sebabe menehi tag gambar bisa dadi raja ing tabel konten. Apa individu utawa perusahaan, pangenalan gambar AI wis ngidini kanggo ngenali visual kanthi online kanthi gangguan minimal. Ana sekitar 657 milyar foto sing dikirim saben taun kanthi digital, kanthi mayoritas katon ing media sosial. Potongan gambar sing apik yaiku wong sing promosi produk, sanajan ora sengaja. Konten sing digawe pangguna (UGC) kanthi bentuk sing paling murni minangka panyedhiya sing apik kanggo merek amarga menehi promosi sing paling apik.
Ana alat marketing kanggo menehi tandha perusahaan nalika ana sing nyebutake konsumen ing media sosial, nanging kepiye nalika promosi merek ditindakake tanpa ana sing menehi tag jenenge ing postingan sosial? Iki minangka pangenalan gambar AI mbuktekake regane. Yen teknologi diwenehi set data sing bener, AI bisa ngenali gambar tanpa nyebutake tag tartamtu. Asil banget kanggo merek kanggo nglacak lan nglacak sebutan sosial.

Kepiye cara pangenalan gambar?

Kaya sing wis dingerteni, AI bisa nelusuri platform media sosial sing nggoleki foto lan mbandhingake karo set data sing ekstensif. Banjur mutusake gambar sing cocog sing cocog karo tingkat sing luwih cepet tinimbang sing bisa ditindakake manungsa. Merek nggunakake pangenalan gambar kanggo nemokake konten sing padha karo dhewe ing media sosial. Tegese ngenali logo merek utawa ngenali panggonan produk sing diselehake sacara organik ing antarane pangguna media sosial. Njaluk manungsa kanggo trawl liwat akeh informasi gampang dadi kesel. AI ora kuwatir babagan kesalahan manungsa, lan ngasilake asil sing tepat ing tingkat sing ora ana tandhingane. Pangenalan gambar AI ngawasi apa sing diomongake wong babagan merek tanpa perlu teks. Merek sing bisa nglacak sebutan sosial tanpa pangguna kudu ngetik jeneng perusahaan bakal nemokake posisi sing nguntungake. Potensi kanggo nggayuh jangkoan online dhewe mung liwat pengenal sing diakoni AI gedhe banget lan nawakake jangkoan sing ora ana tandhingane.

Mangkene sawetara tugas khas pangenalan gambar: -

Kaping pisanan, kita kudu nemtokake manawa data gambar kasebut ngemot obyek, fitur, utawa kegiatan tartamtu. Tugas iki biasane bisa ditanggulangi kanthi kuat lan tanpa gaweyan dening manungsa, nanging isih ora bisa ditanggulangi kanthi memuaskan ing visi komputer kanggo kasus umum: obyek sing sewenang-wenang ing kahanan sing sewenang-wenang. Cara sing ana kanggo ngatasi masalah iki mung bisa ditanggulangi mung kanggo obyek tartamtu, kayata obyek geometris prasaja (contone, polyhedra), pasuryan manungsa, karakter sing dicithak utawa ditulis tangan, utawa kendaraan, lan ing kahanan tartamtu, biasane diterangake kanthi istilah. katerangan, latar mburi, lan pose obyek sing wis ditemtokake kanthi jelas karo kamera. Macem-macem jinis masalah pangenalan diterangake ing literatur:

• Pangenalan obyek

Siji utawa sawetara obyek sing wis ditemtokake utawa sinau utawa kelas obyek bisa dikenali, biasane bebarengan karo posisi 2D ing gambar utawa pose 3D ing pemandangan.

• Identifikasi
Kayata individu saka obyek dikenali. Conto yaiku identifikasi pasuryan utawa bekas driji wong tartamtu, utawa identifikasi kendaraan tartamtu.

• Deteksi
Data gambar dipindai kanggo kondisi tartamtu. Conto yaiku deteksi sel utawa jaringan sing ora normal ing gambar medis utawa deteksi kendaraan ing sistem tol dalan otomatis. Deteksi adhedhasar komputasi sing relatif prasaja lan cepet kadhangkala dipigunakaké kanggo nemokake wilayah cilik saka data gambar sing menarik sing bisa dianalisis luwih lanjut kanthi teknik sing luwih komputasi kanggo ngasilake interpretasi sing bener.

Ana sawetara tugas khusus adhedhasar pangenalan, kayata:

• Pengambilan gambar adhedhasar isi
Ing kene nemokake kabeh gambar ing sakumpulan gambar sing luwih gedhe sing nduweni isi tartamtu. Isi kasebut bisa ditetepake kanthi cara sing beda-beda, contone saka segi persamaan relatif karo gambar target (menehi kabeh gambar sing padha karo gambar X), utawa ing syarat-syarat kritéria telusuran tingkat dhuwur sing diwenehake minangka input teks (menehi kabeh gambar sing ngemot akeh omah, dijupuk nalika mangsa, lan ora ana mobil).

• Estimasi pose
kita kudu ngira posisi utawa orientasi obyek tartamtu relatif kanggo kamera. Conto aplikasi kanggo teknik iki bakal mbantu robot njupuk obyek saka sabuk conveyor ing kahanan baris perakitan.

• Pangenalan karakter optik
OCR sing ngenali karakter ing gambar teks dicithak utawa tangan ditulis, biasane karo tampilan kanggo enkoding teks ing format liyane lan ngaktifake editing utawa indeksasi Departemen Ilmu lan Teknik Komputer, Michigan State University. "Pengenalan Pola lan Pengolahan Gambar (PRIP) Lab fakultas lan siswa nyelidiki panggunaan mesin kanggo ngenali pola utawa obyek. Metode dikembangake kanggo ngrasakake obyek, nemokake fitur sing mbedakake saka liyane, lan ngrancang algoritma sing bisa digunakake dening mesin kanggo nindakake klasifikasi. Aplikasi penting kalebu pangenalan pasuryan, identifikasi bekas driji, analisis gambar dokumen, konstruksi model obyek 3D, navigasi robot, lan visualisasi / eksplorasi data volumetrik 3D. Masalah riset saiki kalebu otentikasi biometrik, pengawasan lan pelacakan otomatis, HCI tanpa tangan, model pasuryan, watermarking digital lan nganalisa struktur dokumen online. Lulusan laboratorium anyar wis nggarap pangenalan tulisan tangan, verifikasi teken, sinau visual, lan njupuk gambar.

⦁ Pangenalan rai
kita ngerti manawa sistem pangenalan pasuryan saya suwe saya populer minangka sarana kanggo ngekstrak informasi biometrik. Pangenalan rai nduweni peran kritis ing sistem biometrik lan menarik kanggo akeh aplikasi kalebu pengawasan lan keamanan visual. Amarga umume ditampa gambar pasuryan ing macem-macem dokumen, pangenalan pasuryan duweni potensi gedhe kanggo dadi teknologi biometrik generasi sabanjure sing dipilih.

Sistem Pangenalan Gambar

⦁ Analisis gerak
Sawetara tugas ana hubungane karo estimasi gerakan ing ngendi urutan gambar diproses kanggo ngasilake perkiraan kecepatan ing saben titik ing gambar utawa ing adegan 3D, utawa malah kamera sing ngasilake gambar. Conto tugas kasebut yaiku:

⦁  Gerakan ego
Nemtokake gerakan kaku 3D (rotasi lan terjemahan) kamera saka urutan gambar sing diprodhuksi dening kamera.

⦁ Nelusuri
Nelusuri ngetutake obahe (biasane) titik kapentingan utawa obyek sing luwih cilik (umpamane, kendaraan utawa manungsa) ing urutan gambar.

⦁ Aliran optik
Iki kanggo nemtokake, kanggo saben titik ing gambar, carane titik kasebut obah relatif kanggo bidang gambar, IE, gerakan sing katon. Gerakan iki minangka asil saka cara obah titik 3D sing cocog ing pemandangan lan cara kamera obah relatif marang pemandangan.

⦁ Rekonstruksi pemandangan
Diwenehi siji utawa (biasane) luwih akeh gambar saka pemandangan, utawa video, rekonstruksi pemandangan ngarahake ngitung model 3D saka pemandangan. Ing kasus sing paling gampang, model kasebut bisa dadi set titik 3D. Cara sing luwih canggih ngasilake model permukaan 3D sing lengkap

⦁ Pamulihan gambar
Tujuan pemugaran gambar yaiku ngilangi gangguan (noise sensor, blur gerakan, lsp.) saka gambar. Pendekatan sing paling gampang kanggo ngilangi gangguan yaiku macem-macem jinis saringan kayata saringan low-pass utawa saringan median. Cara sing luwih canggih nganggep model carane struktur gambar lokal katon, model sing mbedakake saka gangguan. Kanthi nganalisa data gambar ing babagan struktur gambar lokal, kayata garis utawa pinggiran, banjur ngontrol panyaring adhedhasar informasi lokal saka langkah analisis, tingkat penghapusan swara sing luwih apik biasane dipikolehi dibandhingake karo pendekatan sing luwih prasaja. Conto ing lapangan iki yaiku lukisan. Sawetara sistem minangka aplikasi mandiri sing ngatasi masalah pangukuran utawa deteksi tartamtu, dene liyane minangka subsistem saka desain sing luwih gedhe, contone, uga ngemot subsistem kanggo ngontrol aktuator mekanik, perencanaan, basis data informasi, man- antarmuka mesin, etc. Implementasi tartamtu saka sistem sesanti komputer uga gumantung ing fungsi wis ditemtokake utawa sawetara bagéan saka iku bisa sinau utawa diowahi sak operasi. Nanging, ana fungsi khas sing ditemokake ing akeh sistem visi komputer.

 

Sinau luwih jero kanthi pangenalan gambar

Pangenalan gambar ana sadurunge AI. Nanging faktor machine learning yaiku cara revolusioner kanggo ngenali obyek utawa pasuryan wong. Learning machine mung efektif yen ana data kanggo feed, Nanging. Kanggo kabeh otomatisasi AI, tugas kanggo ngenali gambar dudu panjaluk sing gampang. Pangerten kita babagan visual minangka sifat kapindho; iku soko kita wis diprogram kanggo nindakake saka umur enom. Takon sing padha karo mesin dudu proses sing gampang. Kanggo alasan kasebut, salah sawijining bentuk pangenalan AI sing luwih populer yaiku jaringan saraf konvolusional (CNN). CNN minangka cara sing fokus ing piksel sing ana ing jejere saben liyane. Gambar sing cedhak-cedhak luwih cenderung ana hubungane, tegese obyek utawa pasuryan dicocogake karo gambar sing luwih transparan.
Nalika merek sing pengin monetisasi media sosial sanajan pangenalan gambar AI nggawa keuntungan sing jelas, kasus panggunaane luwih jero. Mobil sing nyopir dhewe bakal dadi barang gedhe sabanjure ing jagad mobil, lan teknologi pangenalan gambar AI mbantu nguatake. Mobil sing nyopir dhewe sing bisa ndeteksi obyek lan wong ing dalan supaya ora nabrak ora kedadeyan kanthi otomatis. Sampeyan kudu ngenali gambar kanggo nggawe keputusan sing tepat. Saben mobil sing nyopir dhewe dilengkapi sawetara sensor supaya bisa ngenali kendaraan liyane sing obah, pengendara sepeda, wong - kabeh sing bisa nyebabake bebaya. Mobil otomatis kudu ngolah bebaya ing dalan kanthi cara sing padha karo sopir berpengalaman. Isih ana sawetara aspek sing kudu ditindakake sadurunge mobil sing nyopir dhewe ing dalan ing taun 2020. Nanging nalika otomatisasi kendharaan diwiwiti, pangenalan gambar AI bakal dadi salah sawijining pembalap utama sing bisa digunakake kanthi aman.
⦁ Akuisisi gambar
Gambar digital diprodhuksi dening siji utawa sawetara sensor gambar, sing, saliyane macem-macem jinis kamera sing sensitif cahya, kalebu sensor jarak, piranti tomografi, radar, kamera ultra-sonik, lsp. Gumantung saka jinis sensor, data gambar sing diasilake. minangka gambar 2D biasa, volume 3D, utawa urutan gambar. Nilai piksel biasane cocog karo intensitas cahya ing siji utawa sawetara pita spektral (gambar abu-abu utawa gambar warna), nanging bisa uga ana hubungane karo macem-macem ukuran fisik, kayata ambane, panyerepan utawa pantulan gelombang sonik utawa elektromagnetik, utawa resonansi magnetik nuklir.
⦁ Pra-pengolahan:
Sadurunge metode visi komputer bisa diterapake ing data gambar kanggo ngekstrak sawetara informasi tartamtu, biasane perlu kanggo ngolah data kanggo njamin yen bisa nyukupi asumsi tartamtu sing diwenehake dening metode kasebut. Tuladhane yaiku
1. Re-sampling kanggo mesthekake yen sistem koordinat gambar bener.
2. Pengurangan gangguan kanggo njamin gangguan sensor ora ngenalake informasi palsu.
3. Peningkatan kontras kanggo njamin informasi sing cocog bisa dideteksi.
4. Perwakilan skala-ruang kanggo nambah struktur gambar ing skala sing cocog sacara lokal.
⦁ Ekstraksi fitur:
Fitur gambar ing macem-macem tingkat kerumitan diekstrak saka data gambar. Conto khas fitur kasebut yaiku garis, pinggir lan ridges
Titik kapentingan lokal kayata sudhut, gumpalan utawa titik. Fitur sing luwih rumit bisa uga ana hubungane karo tekstur, wujud utawa gerakan.
⦁ Deteksi/segmentasi:
Ing sawetara titik ing pangolahan, keputusan digawe babagan titik gambar utawa wilayah gambar sing cocog kanggo diproses luwih lanjut. Tuladhane yaiku
1. Pilihan saka pesawat tartamtu saka kapentingan TCTerms
2. Segmentasi saka siji utawa sawetara wilayah gambar sing ngemot obyek tartamtu saka kapentingan.
⦁ Pangolahan tingkat dhuwur:
Ing langkah iki, input biasane sakumpulan data cilik, contone sakumpulan titik utawa wilayah gambar sing dianggep ngemot obyek tartamtu. Proses sing isih ana, contone:
1. Verifikasi manawa data kasebut cocog karo asumsi khusus adhedhasar model lan aplikasi.
2. Estimasi parameter khusus aplikasi, kayata pose obyek utawa ukuran obyek.
3. Klasifikasi obyek sing dideteksi menyang macem-macem kategori.Dadi, pangolahan gambar mbantu AI kanggo ngenali gambar lan nanggapi miturut identifikasi gambar.

Citra masa depan sing mulus

Nalika teknologi saya apik, pangenalan gambar bakal ngasilake asil sing luwih gedhe. Kepala Pembelajaran Mesin ing Lobster, Vladimir Pavlov ujar, "Basis matematika kanggo pangenalan obyek wis suwe, nanging kemungkinan teknologi nggunakake algoritma visi komputer muncul bubar. Saiki, jaringan saraf ngidini nggawe detektor sampurna sing bisa digunakake luwih apik tinimbang manungsa. Wong bodho gedhe nahan anané set data gambar sing ditandhani kanggo latihan, nanging ing mangsa ngarep, iki ora bakal dadi masalah. Insinyur visi komputer aktif nggarap algoritma sinau mandiri". Kanthi masa depan sing dipengaruhi banget dening komunikasi visual, pangenalan gambar bakal dadi faktor kunci ing akeh gambar sing kita deleng. Loro-lorone ing urip nyata lan online.