რატომ არის მნიშვნელოვანი გამოსახულების ამოცნობა?

ინტერნეტში არსებული ნივთიერების დაახლოებით 80% ვიზუალურია. თქვენ უკვე შეძლებთ იმის გარკვევას, თუ რატომ შეიძლება დაიკავოს სურათის ეტიკეტირება, როგორც ნივთიერების ცხრილის მბრძანებელი. განურჩევლად იმისა, ხალხია ეს თუ ორგანიზაცია, ხელოვნური ინტელექტის გამოსახულებების ამოცნობამ შესაძლებელი გახადა ვიზუალის ონლაინში გამორჩევა უმნიშვნელო საგნით. ყოველწლიურად დაახლოებით 657 მილიარდი ფოტო ქვეყნდება ფრთხილად, უმეტესი ნაწილი კი ონლაინ მედიის საშუალებით. ამ სურათების ღირსეული ნაწილია პიროვნებები, რომლებიც აწვდიან ნივთებს, მიუხედავად იმისა, აკეთებენ თუ არა ამას შემთხვევით. კლიენტის მიერ წარმოებული კონტენტი (UGC) მისი ყველაზე სრულყოფილი სტრუქტურით არის ბრწყინვალე გამაძლიერებელი გავლენა ბრენდებისთვის, რადგან ის იძლევა ყველაზე იდეალურ სახის წინსვლას.

არსებობს სარეკლამო მოწყობილობები განგაშის ორგანიზაციებისთვის, როდესაც არის მყიდველის შეტყობინება ონლაინ მედიის საშუალებით, თუმცა არ უნდა ითქვას რაიმე იმის შესახებ, როდესაც ბრენდების წინსვლა ხდება ისე, რომ ვინმემ არ მოაწეროს მათი სახელი სოციალურ პოსტში? ეს არის ადგილი, სადაც AI გამოსახულების ამოცნობა აჩვენებს მის ღირებულებას. იმ შემთხვევაში, თუ ტექნოლოგია ზრუნავს მონაცემთა სწორ კომპლექტებზე, AI-ს შეუძლია განასხვავოს სურათი აშკარა ეტიკეტის მითითების გარეშე. შედეგები მნიშვნელოვანია ბრენდებისთვის, რომ თვალყური ადევნონ და დაიცვან მათი სოციალური შენიშვნები.

როგორ მუშაობს გამოსახულების ამოცნობა?

როგორც ჩვენ ალბათ ვიცით, AI-ს შეუძლია გადახედოს ვებ-ზე დაფუძნებულ მედია ეტაპებს ფოტოების მოძიებისას და დააპირისპიროს მათ ფართო საინფორმაციო კოლექციებთან. ამ დროს ის ირჩევს შესაბამის სურათს, რომელიც ემთხვევა ბევრად უფრო სწრაფად, ვიდრე ადამიანებს შეუძლიათ ამის გაკეთება. ბრენდები იყენებენ სურათების აღიარებას, რათა აღმოაჩინონ საკუთარი კონტენტი ვებ-მედიის საშუალებით. ეს გულისხმობს ბრენდის ლოგოს გარჩევას ან ბუნებრივად განლაგებული ნივთის სიტუაციის აღქმას ვებ-მედია კლიენტებს შორის. ხალხის მოთხოვნა ამხელა მონაცემების მეშვეობით თევზაობისთვის ეფექტურად დამღლელია. სიმულირებული ინტელექტი არ აქცევს სტრესს ადამიანის შეცდომაზე და აბრუნებს ზუსტ შედეგებს შეუსაბამო დონეზე. ხელოვნური ინტელექტის სურათის აღიარება ასახავს იმას, თუ რას აცხადებენ ადამიანები ბრენდის შესახებ ტექსტის მოთხოვნის გარეშე. ბრენდები, რომლებიც მზად არიან დაიცვან თავიანთი სოციალური შენიშვნები ისე, რომ კლიენტები არ მოელოდნენ ორგანიზაციის სახელის აკრეფას, ფასდაუდებელ მდგომარეობაში აღმოჩნდებიან. შესაძლებლობა ისარგებლოს საკუთარი ონლაინ ჩართვით ექსკლუზიურად ხელოვნური ინტელექტის აღქმის იდენტიფიკატორების საშუალებით, უზარმაზარია და გთავაზობთ შეუდარებელ ჩართვას.

აქ მოცემულია სურათების ამოცნობის რამდენიმე ჩვეულებრივი დავალება:

თავიდანვე უნდა გადავწყვიტოთ, შეიცავს თუ არა სურათის ინფორმაცია რაიმე კონკრეტულ სტატიას, ხაზგასმას ან მოძრაობას. ეს დავალება, როგორც წესი, შეიძლება განიხილებოდეს გულწრფელად და ძალისხმევის გარეშე ადამიანის მიერ, მაგრამ ჯერ კიდევ არ არის საკმარისად განხილული PC ხედვაში საერთო შემთხვევისთვის: თვითდამკვიდრებული სტატიები დისკრეციულ გარემოებებში. ამ საკითხის მართვის ამჟამინდელი ტექნიკები საუკეთესოდ გამოიყენება მხოლოდ ექსპლიციტური სტატიებისთვის, მაგალითად, ძირითადი მათემატიკური ერთეულები (მაგ., მრავალწახნაგოვანი), ადამიანის სახეები, დაბეჭდილი ან გადაწერილი სიმბოლოები, ან მანქანები, და აშკარა გარემოებებში, ჩვეულებრივ ასახული ირგვლივ ხასიათდება ნივთის გაღიავება, საფუძველი და პოზა კამერასთან შედარებით. ნაწერში ასახულია აღიარების საკითხის სხვადასხვა ასორტიმენტი:

• ობიექტების ამოცნობა

ერთი ან რამდენიმე წინასწარ განსაზღვრული ან ნასწავლი სტატია ან ნივთის კლასის აღქმა შესაძლებელია, ჩვეულებრივ, მათ 2D სიტუაციებთან ერთად სურათზე ან 3D პოზებთან ერთად სცენაზე.

• იდენტიფიკაცია

აღიქმება სტატიის ინდივიდუალური შემთხვევა. მოდელები არის კონკრეტული პიროვნების სახის ან უნიკალური ნიშნის ან კონკრეტული მანქანის პირადობის დამადასტურებელი საბუთი.

• გამოვლენა

სურათის ინფორმაცია განიხილება კონკრეტული მდგომარეობისთვის. მოდელები არის წარმოუდგენელი უცნაური უჯრედების ან ქსოვილების აღმოჩენა კლინიკურ სურათებში ან მანქანის ამოცნობა დაპროგრამებული ქუჩის ხარჯების ჩარჩოში. ზომიერად მარტივ და სწრაფ გამოთვლებზე დამოკიდებული აღმოჩენა აქ და იქ გამოიყენება დამაინტრიგებელი სურათის ინფორმაციის უფრო მოკრძალებული უბნების მოსაძებნად, რომელიც შეიძლება დამატებით დაიშალოს სწორი თარგმანის შესაქმნელად მეტი გამოთვლითი მოთხოვნით სტრატეგიებით.

არსებობს რამდენიმე კონკრეტული ვალდებულება, რომელიც დამოკიდებულია აღიარებაზე, მაგალითად,

• კონტენტზე დაფუძნებული სურათის აღდგენა

აქ აღმოვაჩენთ ყველა სურათს სურათების უფრო დიდ მოწყობაში, რომლებსაც აქვთ კონკრეტული ნივთიერება. სუბსტანცია შეიძლება განისაზღვროს მოულოდნელად, მაგალითად, ობიექტურ სურათთან შედარებით მსგავსებამდე (მომეცი ყველა სურათი, როგორიცაა სურათი X), ან რამდენადაც მნიშვნელოვანი დონის დევნის სტანდარტები მოცემულია ტექსტის შეყვანის სახით (მომეცი ყველა სურათი, რომელიც შეიცავს უამრავ სურათს სახლები, ზამთარშია აღებული და არ არის მანქანა).

• პოზის შეფასება

ჩვენ უნდა გავზომოთ კონკრეტული სტატიის პოზიცია ან მიმართულება კამერასთან შედარებით. ამ სტრატეგიის მოდელის აპლიკაცია დაეხმარება რობოტს სატრანსპორტო ხაზიდან ნივთების აღდგენაში მექანიკური წარმოების სისტემის ვითარებაში.

• სიმბოლოების ოპტიკური აღიარება

OCR, რომელიც განასხვავებს სიმბოლოებს ბეჭდური ან ხელით დაწერილი შინაარსის სურათებში, უმეტესწილად მიზნად ისახავს ორგანიზაციის შინაარსის უფრო მეტად დაშიფვრას და მიჩიგანის სახელმწიფო უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერებისა და ინჟინერიის დეპარტამენტის შეცვლის ან შეკვეთის უფლებას. სტრატეგიები იქმნება ობიექტების აღმოსაჩენად, იმის გასარკვევად, თუ რომელი მათგანი ცნობს მათ სხვებისგან და დაგეგმოს გამოთვლები, რომლებიც შეიძლება გამოიყენოს მანქანამ დახასიათების შესასრულებლად. მნიშვნელოვანი აპლიკაციები მოიცავს სახის აღიარებას, თითის შთაბეჭდილების ამოცნობას, სურათის ჩანაწერის გამოკვლევას, 3D სტატიის მოდელის შემუშავებას, რობოტის მარშრუტს და 3D მოცულობითი ინფორმაციის წარმოდგენას/გამოძიებას. Ebb და flow კვლევის საკითხები მოიცავს ბიომეტრიულ დადასტურებას, პროგრამირებულ დაკვირვებას და თვალყურს ადევნებენ, უსახელო HCI-ს, სახის ჩვენებას, კომპიუტერიზებულ წყლის მარკირებას და ონლაინ არქივების დიზაინს. ლაბორატორიის გვიანდელმა კურსდამთავრებულებმა განიხილეს წერის უნარის აღიარება, ხელმოწერის შემოწმება, ვიზუალური სწავლა და სურათების აღდგენა.

მოდელი:

უნდა დავინახოთ, რომ შოკისმომგვრელი ორი პიქსელი მონაცემებია საჭირო სურათის საგნის ამოცნობისთვის, აღმოაჩინა MIT-ის სპეციალისტმა ჯგუფმა. გამოცხადებამ შეიძლება გამოიწვიოს არაჩვეულებრივი წინსვლა ონლაინ სურათების მექანიზებულ ცნობად მტკიცებულებაში და, ბოლოს და ბოლოს, კომპიუტერებს მისცეს წინაპირობა, რომ დაინახონ ისე, როგორც ამას ადამიანები აკეთებენ. განსაკუთრებით მოკლე გამოსახულების დასკვნა მნიშვნელოვანი წინსვლა იქნება ინტერნეტში მილიარდობით სურათის ინვენტარიზაციის გასააზრებლად. ამ დროისთვის, სურათების მოსაძებნად მარტოხელა მიდგომები დამოკიდებულია შინაარსის წარწერებზე, რომლებიც ინდივიდებმა ხელით შეიტანეს თითოეული სურათისთვის და მრავალ სურათს სჭირდება ასეთი მონაცემები. დაპროგრამებული ID ასევე იძლევა მიდგომას ფაილების სურათების გადმოსაწერად, რომლებიც ინდივიდებმა კომპიუტერიზებული კამერებიდან გადმოწერენ თავიანთ კომპიუტერებზე, თითოეული მათგანის გამოცდილების და სუბტიტრების გარეშე. ასევე, ბოლოს და ბოლოს, ამან შეიძლება გამოიწვიოს ჭეშმარიტი მანქანური ხედვა, რამაც შეიძლება რობოტებს საშუალება მისცეს, დაალაგონ ინფორმაცია, რომელიც მოდის მათი კამერებიდან და დაალაგონ სად არიან. ასე რომ, თუ ორ სურათს აქვს შესადარებელი დაჯგუფება [ციფრების], ისინი სავარაუდოდ შედარებითი იქნება. შექმნილია ზოგადად მსგავსი სტატიისგან, ზოგადად მსგავსი მოწყობით. ” თუ ერთი სურათი დაკავშირებულია წარწერასთან ან სათაურთან, იმ მომენტში სხვადასხვა სურათი, რომელიც კოორდინაციას უწევს მის მათემატიკურ კოდს, სავარაუდოდ აჩვენებს მსგავს ნივთს, (მაგალითად, მანქანა, ხე ან ინდივიდი), ამიტომ ერთ სურათთან დაკავშირებული სახელი შეიძლება იყოს გადავიდა სხვებზე. ”ძალიან ბევრი სურათით, თუნდაც ზოგადად მარტივი გამოთვლები შეიძლება მართლაც კარგად გამოვიდეს” სურათების ამგვარად ამოცნობაში.

⦁ სახის ამოცნობა

ჩვენ ვაცნობიერებთ, რომ სახის აღიარების ჩარჩოები მუდმივად ხდება ცნობილი, როგორც ბიომეტრიული მონაცემების ამოღების მეთოდები. სახის აღიარებას აქვს ძირითადი ნაწილი ბიომეტრიულ ჩარჩოებში და მიმზიდველია სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის, მათ შორის ვიზუალური დაზვერვისა და უსაფრთხოებისთვის. სხვადასხვა მოხსენებებში სახის სურათების საერთო მოსახლეობის აღიარების ფონზე, სახის აღიარებას აქვს წარმოუდგენელი პოტენციალი გადაიქცევა გადაწყვეტილების უახლესი ბიომეტრიულ ინოვაციად.

სურათების ამოცნობის სისტემები

⦁ მოძრაობის ექსპერტიზა

რამდენიმე დავალება იდენტიფიცირებულია მოძრაობის შეფასებასთან, სადაც სურათების თანმიმდევრობა მზადდება სიჩქარის საზომის შესაქმნელად სურათზე ან 3D სცენაზე თითოეულ ფოკუსზე, ან თუნდაც კამერაზე, რომელიც აწვდის სურათებს. ასეთი დავალებების მაგალითებია:

⦁ ეგოს მოძრაობა

კამერის 3D მოუქნელი მოძრაობის გადაწყვეტა (პივოტი და ინტერპრეტაცია) კამერის მიერ შექმნილი სურათების თანმიმდევრობიდან.

⦁ თვალთვალი

შემდეგი იქნება თვალყური ადევნოთ (ზოგადად) უფრო მოკრძალებულ მოწყობას ინტერესთა ფოკუსების ან პროტესტის (მაგ. მანქანები ან ხალხი) სურათზე თანმიმდევრობით.

⦁ ოპტიკური ნაკადი

ეს უნდა გადაწყვიტოს, სურათის თითოეული წერტილისთვის, როგორ მოძრაობს ეს წერტილი სურათის სიბრტყესთან შედარებით, ანუ მისი აშკარა მოძრაობა. ეს მოძრაობა არის იმის შედეგი, თუ როგორ მოძრაობს შედარებითი 3D წერტილი სცენაზე და როგორ მოძრაობს კამერა სცენასთან შედარებით.

⦁ სცენის გადაკეთება

სცენის ან ვიდეოს ერთი ან (ჩვეულებრივ) მეტი სურათის გათვალისწინებით, სცენის რეპროდუცირება მიზნად ისახავს სცენის 3D მოდელის რეგისტრაციას. უმარტივეს შემთხვევაში მოდელი შეიძლება იყოს 3D ფოკუსების თაიგული. უფრო დახვეწილი სტრატეგიები აწარმოებს მთლიანი 3D ზედაპირის მოდელს

⦁ გამოსახულების აღდგენა

სურათის აღდგენის წერტილი არის არეულობის (სენსორული ხმაური, მოძრაობის ბუნდოვანი და ა.შ.) ევაკუაცია სურათებიდან. არეულობის განდევნის ყველაზე ნაკლებად რთული წარმოდგენა მეთოდოლოგიაა სხვადასხვა სახის არხები, მაგალითად, დაბალი გამტარი არხები ან შუა არხები. უფრო თანამედროვე სტრატეგიები მოელის მოდელს, თუ როგორ ჰგავს სამეზობლო სურათის სტრუქტურები, მოდელი, რომელიც ამოიცნობს მათ მღელვარებისგან. პირველად სურათის ინფორმაციის დიდი ხნის განმავლობაში ახლომდებარე სურათის სტრუქტურების შესწავლით, მაგალითად, ხაზები ან კიდეები, და შემდეგ სამეზობლო მონაცემებზე დამოკიდებული გამოყოფის კონტროლი საგამოცდო საფეხურიდან, არეულობის ევაკუაციის უმაღლესი ხარისხი, როგორც წესი, კონტრასტში ხდება ნაკლებად. რთული მეთოდოლოგიები. მოდელი ამ სფეროში მათი მხატვრობაა. რამდენიმე ჩარჩო არის დამოუკიდებელი აპლიკაცია, რომელიც ეხება შეფასების ან აღიარების კონკრეტულ საკითხს, ხოლო სხვები მოიცავს უფრო დიდი გეგმის ქვემოწყობას, რომელიც, მაგალითად, ასევე შეიცავს ქვეჩარჩოებს მექანიკური ამძრავების კონტროლისთვის, მოწყობა, მონაცემთა საინფორმაციო ბაზები, ადამიანური მანქანების ინტერფეისები და ა.შ. PC ხედვის ჩარჩოს კონკრეტული შესრულება ასევე დამოკიდებულია იმაზე, თუ მისი სარგებლობა წინასწარ არის განსაზღვრული ან თუ მისი ზოგიერთი ნაწილი ძალიან კარგად შეისწავლება ან დარეგულირდება აქტივობის დროს. როგორც ეს შეიძლება იყოს, არსებობს რეგულარული შესაძლებლობები, რომლებიც გვხვდება მრავალრიცხოვან კომპიუტერულ ხედვაში