Firwat Bild Unerkennung wichteg?

Ongeféier 80 Prozent vum Inhalt um Internet ass visuell. Dir kënnt scho ufänken erauszefannen firwat d'Bildtagging seng Plaz als Kinnek vum Inhaltstabelle behält. Egal ob et Individuen oder Firmen ass, AI Bilderkennung huet et méiglech gemaach Visuals online mat minimalem Opschwong z'identifizéieren. Do sinn ongeféier 657 Milliarde Fotoen all Joer digital gepost, mat der Majoritéit op sozialen Medien. E gudde Stéck vun dëse Biller si Leit déi Produkter promoten, och wa se dat onbewosst maachen. User-generéiert Inhalt (UGC) a senger purster Form ass en exzellenten Enabler fir Marken well et déi bescht Aart vu Promotioun ubitt.
Et gi Marketinginstrumenter fir Firmen ze alarméieren wann et Konsumenten op sozialen Medien ernimmt gëtt, awer wéi ass et wann Markepromotioun stattfënnt ouni datt iergendeen hiren Numm an der sozialer Post markéiert? Dëst ass wou AI Bilderkennung säi Wäert beweist. Wann den Tech déi richteg Datesätz gefüttert gëtt, kann AI e Bild identifizéieren ouni spezifesch Tag-Ernimmungen. D'Resultater si wäertvoll fir Marken fir hir sozial Ernimmungen ze verfolgen an ze verfolgen.

Wéi funktionnéiert d'Bilderkennung?

Wéi mir wëssen, kann AI Social Media Plattformen sichen no Fotoen a vergläichen se mat extensiv Datesets. Et entscheet dann iwwer relevant Bild dat mat engem Taux vill méi séier passt wéi d'Mënsche fäeg sinn. Marken benotzen d'Bilderkennung fir Inhalt ze fannen ähnlech wéi hir eege op sozialen Medien. Dat heescht de Logo vun enger Mark z'identifizéieren oder organesch plazéiert Produktplacement ënner soziale Medien Benotzer z'erkennen. D'Mënsche froen duerch sou vill Informatioun ze trawlen gëtt einfach midd. AI mécht sech keng Suergen iwwer de mënschleche Feeler, a bréngt präzis Resultater op eemolegen Niveauen zréck. AI Bilderkennung iwwerwaacht wat d'Leit iwwer eng Mark soen ouni de Besoin fir Text. Marken déi fäeg sinn hir sozial Ernimmungen ze verfollegen ouni datt d'Benotzer de Firmennumm mussen tippen, fanne sech an enger avantagéiser Positioun. D'Potenzial fir hir eegen Online Ofdeckung eleng duerch AI unerkannt Identifizéierer z'erreechen ass enorm a bitt enestaende Ofdeckung.

Hei sinn e puer typesch Aufgabe vun der Bilderkennung: -

Als éischt musse mir bestëmmen ob d'Bilddaten e spezifescht Objet, Feature oder Aktivitéit enthalen oder net. Dës Aufgab kann normalerweis robust an ouni Effort vun engem Mënsch geléist ginn, awer ass nach ëmmer net zefriddestellend an der Computervisioun fir den allgemenge Fall geléist: arbiträr Objeten an arbiträr Situatiounen. Déi bestehend Methode fir dëse Problem ze këmmeren kënnen am beschten nëmme fir spezifesch Objeten geléist ginn, sou wéi einfach geometresch Objeten (zB Polyhedra), mënschlech Gesiichter, gedréckte oder handgeschriwwe Personnagen, oder Gefierer, an a spezifesche Situatiounen, typesch a Begrëffer beschriwwen. vu gutt definéierter Beliichtung, Hannergrond a Pose vum Objet relativ zu der Kamera. Verschidde Varietéiten vum Unerkennungsproblem ginn an der Literatur beschriwwen:

• Objet Unerkennung

Een oder e puer virspezifizéiert oder geléiert Objeten oder Objektklassen kënnen unerkannt ginn, normalerweis zesumme mat hiren 2D Positiounen am Bild oder 3D Posen an der Szen.

• Identifikatioun
Eng individuell Instanz vun engem Objet gëtt unerkannt. Beispiller sinn d'Identifikatioun vum Gesiicht oder de Fangerofdrock vun enger spezifescher Persoun, oder Identifikatioun vun engem spezifesche Gefier.

• Detektioun
D'Bilddaten ginn fir eng spezifesch Konditioun gescannt. Beispiller sinn Erkennung vu méiglechen anormalen Zellen oder Stoffer a medizinesche Biller oder Detektioun vun engem Gefier an engem automatesche Stroossesystem. Detektioun baséiert op relativ einfachen a séiere Berechnungen gëtt heiansdo benotzt fir méi kleng Regioune vun interessante Bilddaten ze fannen, déi weider analyséiert kënne ginn duerch méi computationell erfuerderlech Techniken fir eng korrekt Interpretatioun ze produzéieren.

Verschidde spezialiséiert Aufgaben baséiert op Unerkennung existéieren, wéi:

• Inhalt-baséiert Bild retrieval
Hei fannt Dir all Biller an enger méi grousser Set vu Biller déi e spezifeschen Inhalt hunn. Den Inhalt kann op verschidde Manéiere spezifizéiert ginn, zum Beispill wat d'Ähnlechkeet relativ zu engem Zilbild ugeet (ginn mir all Biller ähnlech wéi Bild X), oder a punkto Héichniveau Sichkriterien, déi als Textinput ginn (ginn mir all Biller déi enthält vill Haiser, ginn am Wanter geholl an hu keng Autoen dran).

• Pose Estimatioun
mir mussen d'Positioun oder Orientéierung vun engem spezifeschen Objet relativ zu der Kamera schätzen. E Beispillapplikatioun fir dës Technik wier e Roboter ze hëllefen Objeten aus engem Fërderband an enger Versammlungslinn Situatioun ze recuperéieren.

• Optesch Charaktererkennung
OCR déi Zeechen a Biller vu gedréckten oder handgeschriwwenen Text z'identifizéieren, normalerweis mat enger Sicht fir den Text an engem Format méi ze kodéieren an z'erméiglechen, z'änneren oder z'indexéieren Departement fir Computerwëssenschaften an Ingenieuren, Michigan State University. "D'Mustererkennung a Bildveraarbechtung (PRIP) Labo Fakultéit a Studenten ënnersichen d'Benotzung vu Maschinnen fir Musteren oder Objeten ze erkennen. Methoden ginn entwéckelt fir Objeten ze senséieren, ze entdecken wéi eng vun hiren Features se vun aneren ënnerscheeden, an Algorithmen ze designen déi vun enger Maschinn kënne benotzt ginn fir d'Klassifikatioun ze maachen. Wichteg Uwendungen enthalen Gesiichtserkennung, Fangerofdrock Identifikatioun, Dokumentbildanalyse, 3D Objektmodellkonstruktioun, Roboternavigatioun, a Visualiséierung / Exploratioun vun 3D volumetresche Daten. Aktuell Fuerschungsprobleemer enthalen biometresch Authentifikatioun, automatesch Iwwerwaachung an Tracking, Handlos HCI, Gesiichtsmodelléierung, digital Waassermarkéierung an Analyse Struktur vun Online Dokumenter. Rezent Graduéierter vum Labo hunn un Handschrëfterkennung, Ënnerschrëftverifizéierung, visuellt Léieren a Bildopruff geschafft.

⦁ Gesiichtserkennung
mir wëssen datt Gesiichtserkennungssystemer progressiv populär ginn als Mëttel fir biometresch Informatioun ze extrahieren. Gesiichtserkennung huet eng kritesch Roll a biometresche Systemer an ass attraktiv fir vill Uwendungen dorënner visuell Iwwerwaachung a Sécherheet. Wéinst der allgemenger ëffentlecher Akzeptanz vu Gesiichtsbilder op verschiddenen Dokumenter, huet Gesiichtserkennung e grousst Potenzial fir déi nächst Generatioun biometresch Technologie vun der Wiel ze ginn.

Bild Unerkennung Systemer

⦁ Bewegungsanalyse
Verschidde Aufgabe bezéien sech op Bewegungsschätzung, wou eng Bildsequenz veraarbecht gëtt fir eng Schätzung vun der Geschwindegkeet entweder op all Punkt am Bild oder an der 3D Szen ze produzéieren, oder souguer vun der Kamera déi d'Biller produzéiert. Beispiller vun esou Aufgaben sinn:

⦁  Ego Bewegung
Bestëmmung vun der steifer 3D Bewegung (Rotatioun an Iwwersetzung) vun der Kamera aus enger Bildsequenz vun der Kamera produzéiert.

⦁ Tracking
Tracking ass d'Bewegunge vun engem (normalerweis) méi klenge Set vun Interessepunkten oder Objeten (zB Gefierer oder Mënschen) an der Bildsequenz no.

⦁ Optesch Flux
Dëst ass fir fir all Punkt am Bild ze bestëmmen, wéi dee Punkt sech relativ zu der Bildfläch bewegt, also seng visuell Bewegung. Dës Bewegung ass e Resultat souwuel wéi de entspriechende 3D Punkt an der Szen bewegt a wéi d'Kamera sech relativ zu der Szen bewegt.

⦁ Zeen Rekonstruktioun
Gitt een oder (typesch) méi Biller vun enger Szen, oder e Video, zielt d'Szenrekonstruktioun en 3D Modell vun der Szen ze berechnen. Am einfachsten Fall kann de Modell e Set vun 3D Punkte sinn. Méi sophistikéiert Methoden produzéieren e komplette 3D Uewerflächemodell

⦁ Bild Restauratioun
D'Zil vun der Bildrestauratioun ass d'Ewechhuele vu Geräischer (Sensorgeräischer, Bewegungsonschärft, etc.) vu Biller. Déi einfachst méiglech Approche fir Geräischerentfernung ass verschidden Aarte vu Filtere wéi Low-Passfilter oder Medianfilter. Méi sophistikéiert Methoden huelen e Modell un wéi déi lokal Bildstrukturen ausgesinn, e Modell deen se vum Kaméidi ënnerscheet. Andeems Dir d'Bilddaten als éischt analyséiert wat d'lokal Bildstrukturen ugeet, wéi Linnen oder Kanten, an dann d'Filterung op Basis vun der lokaler Informatioun vum Analyseschrëtt kontrolléiert, gëtt normalerweis e bessere Geräischerentfernungsniveau am Verglach mat de méi einfache Approche kritt. E Beispill an dësem Beräich ass hir Molerei. E puer Systemer si stand-alone Applikatiounen déi e spezifesche Miess- oder Detektiounsproblem léisen, anerer bilden en Ënnersystem vun engem gréisseren Design, deen zum Beispill och Ënnersystemer enthält fir mechanesch Aktuatoren ze kontrolléieren, Planung, Informatiounsdatenbanken, Mann- Maschinn Schnëttplazen, etc.. D'spezifesch Ëmsetzung vun engem Computer Visioun System hänkt och op ob seng Funktionalitéit pre-spezifizéiert ass oder wann en Deel vun et kann während Operatioun geléiert oder geännert ginn. Et ginn awer typesch Funktiounen déi a ville Computervisiounssystemer fonnt ginn.

 

Méi déif Léieren mat Bilderkennung

Bild Unerkennung war ronderëm virun AI. Awer de Maschinnléierfaktor revolutionéiert Methoden fir en Objet oder d'Gesiicht vun enger Persoun z'identifizéieren. Maschinnléieren ass awer nëmmen effektiv wann et Daten gëtt fir se ze fidderen. Fir all d'Automatisatioun vun der AI, d'Aufgab fir Biller z'identifizéieren ass keng einfach Ufro. Eist Verständnis vu Visuals ass zweet Natur; et ass eppes wat mir vun engem jonken Alter programméiert sinn. D'selwecht vun enger Maschinn ze froen ass keen einfache Prozess. Aus deem Grond ass eng vun de méi populäre Forme vun der AI Unerkennung convolutional neural Netzwierker (CNN). CNN ass eng Method déi sech op Pixel nieftenee fokusséiert. Enk plazéiert Biller si méi wahrscheinlech verbonnen, dat heescht en Objet oder Gesiicht ass mat engem Bild mat méi Transparenz ugepasst.
Wärend Marken déi sichen soziale Medien ze monetiséieren obwuel AI Bilderkennung kloer Virdeeler droen, lafe seng Benotzungsfäll vill méi déif. Selbstfahrend Autoen sinn amgaang déi nächst grouss Saach an der Autoswelt ze sinn, an AI Bilderkennungstechnologie hëlleft se ze maachen. E selbstfahrenden Auto, deen Objeten a Leit op der Strooss erkennen kann, fir datt en net an hinnen fält, geschitt net automatesch. Et muss d'Biller erkennen fir informéiert Entscheedungen ze treffen. All selbstfahrend Auto ass mat verschiddene Sensoren ausgestatt, sou datt en aner bewegend Gefierer, Cyclisten, Leit identifizéieren kann - am Fong alles wat eng Gefor kéint duerstellen. En automatiséierten Auto muss d'Gefore vun der Strooss veraarbecht wéi e erfuerene Chauffer mécht. Et ginn nach e puer Aspekter fir ze strecken ier selbstfahrend Autoen op d'Strooss kommen am Joer 2020. Awer wann d'Automatisatioun vun der Gefier ufänkt, wäert d'AI Bilderkennung ee vun de grousse Chauffeuren hannert hinnen sinn, déi sécher schaffen.
⦁ Bild-Acquisitioun
En digitale Bild gëtt vun engem oder e puer Bildsensoren produzéiert, déi nieft verschiddenen Aarte vu Liichtempfindlech Kameraen och Rangesensoren, Tomographie-Apparater, Radar, Ultraschallkameraen, asw. ass en normalen 2D Bild, en 3D Volumen oder eng Bildsequenz. D'Pixelwäerter entspriechen typesch d'Liichtintensitéit an engem oder e puer Spektralbänner (gro Biller oder Faarfbilder), awer kënnen och mat verschiddene kierperleche Moossnamen, wéi Déift, Absorptioun oder Reflexioun vu soneschen oder elektromagnetesche Wellen, oder Nuklearmagnetescher Resonanz verbonne sinn.
⦁ Virveraarbechtung:
Ier eng Computervisiounsmethod op Bilddaten applizéiert ka ginn fir e spezifescht Informatiounsstéck ze extrahieren, ass et normalerweis néideg d'Donnéeën ze veraarbecht fir sécherzestellen datt se bestëmmte Viraussetzungen entsprécht, déi vun der Method implizéiert sinn. Beispiller sinn
1. Re-Sampling fir sécherzestellen datt d'Bildkoordinatesystem richteg ass.
2. Kaméidi Reduktioun fir sécherzestellen, datt Sensor Kaméidi keng falsch Informatiounen aféieren.
3. Kontrastverbesserung fir ze garantéieren datt relevant Informatioun erkannt ka ginn.
4. Skala-Raum Representatioun fir Bildstrukturen op lokal passend Skalen ze verbesseren.
⦁ Feature Extraktioun:
Bildfeatures op verschiddene Komplexitéitsniveauen ginn aus de Bilddaten extrahéiert. Typesch Beispiller vun esou Fonctiounen sinn Linnen, Kanten an ridges
Lokaliséiert Interessepunkte wéi Ecken, Blobs oder Punkten. Méi komplex Feature kënne mat Textur, Form oder Bewegung verbonne sinn.
⦁ Detektioun / Segmentatioun:
Irgendwann an der Veraarbechtung gëtt eng Entscheedung getraff iwwer wéi eng Bildpunkten oder Regioune vum Bild relevant sinn fir weider Veraarbechtung. Beispiller sinn
1. Auswiel vun engem spezifeschen Formatioun vun Interessi Punkten
2. Segmentatioun vun engem oder méi Bildregiounen, déi e spezifeschen Objet vun Interesse enthalen.
⦁ Héichniveau Veraarbechtung:
Op dësem Schrëtt ass den Input typesch e klenge Set vun Donnéeën, zum Beispill e Set vu Punkten oder eng Bildregioun déi ugeholl gëtt e spezifeschen Objet ze enthalen. Déi verbleiwen Veraarbechtung beschäftegt sech mat, zum Beispill:
1. Verifizéierung datt d'Donnéeën Modell-baséiert an Applikatioun Spezifesch Viraussetzungen zefridden.
2. Estimatioun vun Applikatioun spezifesch Parameteren, wéi Objet pose oder objectsize.
3. Klassifikatioun vun engem detektéierten Objet a verschidde Kategorien.Also, Bildveraarbechtung hëlleft AI fir d'Bild z'identifizéieren an no der Bildidentifikatioun z'äntwerten.

Eng nahtlos Zukunft vu Biller

Wéi d'Technologie verbessert, gëtt d'Bilderkennung nach méi grouss Resultater zréck. Head of Machine Learning bei Lobster, Vladimir Pavlov seet: "Déi mathematesch Basis fir Objekterkennung existéiert scho laang, awer technologesch Méiglechkeeten fir Computervisioun Algorithmen ze benotzen sinn viru kuerzem opgetaucht. Schonn neural Netzwierker erlaben perfekt Detektoren ze maachen déi fäeg sinn besser ze schaffen wéi Mënschen. E grousse Ruck hält d'Präsenz vu markéierte Bilddatesets fir Training zréck, awer an der nächster Zukunft wäert dëst kee Problem sinn. Computer vision engineers are actively working on Self-Learning Algorithms.Mat enger Zukunft sou staark vun visueller Kommunikatioun beaflosst, Bild Unerkennung wäert de Schlëssel Faktor hannert vill vun de Biller ginn mir gesinn. Souwuel am richtege Liewen an online.