Kodėl svarbu atpažinti vaizdą?

Apie 80 % internete esančios medžiagos yra vizuali. Jau galėtumėte pradėti aiškintis, kodėl paveikslėlių ženklinimas gali užimti savo vietą kaip medžiagos lentelės valdovas. Nepriklausomai nuo to, ar tai būtų žmonės, ar organizacijos, dirbtinio intelekto vaizdų atpažinimas leido atskirti vaizdus internete nuo nereikšmingo objekto. Kiekvienais metais kruopščiai paskelbiama apie 657 milijardus nuotraukų, kurių didžioji dalis rodoma per internetinę žiniasklaidą. Padorus tų paveikslėlių gabalas yra asmenys, pakeliantys daiktus, nepaisant to, ar jie tai daro netyčia. Kliento sukurtas turinys (UGC) savo tobuliausioje struktūroje yra puiki įgalinanti įtaka prekių ženklams, nes suteikia idealiausią pažangą.

Yra reklaminių priemonių, kurios žadina organizacijas, kai per internetinę žiniasklaidą gaunamas pirkėjo pranešimas, tačiau ar nereikėtų ką nors pasakyti apie tai, kai prekės ženklo pažanga vyksta, niekam nepažymėjus jų vardo socialiniame įraše? Tai vieta, kur AI vaizdo atpažinimas parodo savo vertę. Jei technologija bus pasirūpinta tinkamais duomenų rinkiniais, AI gali atskirti vaizdą be aiškios nuorodos etiketėje. Rezultatai yra svarbūs, kad prekės ženklai galėtų sekti ir sekti savo socialinius pranešimus.

Kaip veikia vaizdo atpažinimas?

Kaip tikriausiai žinome, dirbtinis intelektas gali peržiūrėti žiniatinklio žiniasklaidos etapus, ieškodamas nuotraukų ir jas palyginti su plačiomis informacijos kolekcijomis. Tuo metu jis pasirenka tinkamą vaizdą, kuris sutampa daug greičiau, nei žmonės sugeba padaryti. Prekės ženklai naudoja paveikslėlių patvirtinimą, kad žiniatinklio laikmenoje atrastų panašų į savo turinį. Tai reiškia, kad reikia atskirti prekės ženklo logotipą arba suvokti natūraliai išsidėsčiusio elemento situaciją tarp žiniatinklio žiniasklaidos klientų. Vargina reikalavimas, kad žmonės gautų tiek daug duomenų. Imituotas intelektas nesukelia streso dėl žmogaus klaidos ir pateikia tikslius rezultatus neprilygstamu lygiu. Dirbtinio intelekto paveikslėlio patvirtinimas rodo, ką asmenys teigia apie prekės ženklą, nereikalaujant teksto. Prekės ženklai, pasirengę sekti savo socialinius pranešimus, klientams nesitikintiems įvesti organizacijos pavadinimo, atsidurs neįkainojamose pozicijose. Galimybė pasinaudoti savo įtraukimu internetu tik naudojant AI suvokiamus identifikatorius yra didžiulė ir suteikia neprilygstamą įtraukimą.

Štai keletas įprastų vaizdo atpažinimo užduočių:

Nuo pat pradžių turime nuspręsti, ar paveikslėlio informacijoje yra koks nors konkretus straipsnis, akcentas ar judėjimas. Ši užduotis paprastai gali būti sprendžiama nuoširdžiai ir be pastangų žmogaus, tačiau ji dar nėra pakankamai išspręsta kompiuterinėje vizijoje, atsižvelgiant į bendrą atvejį: savigarbos straipsniai savo nuožiūra. Dabartinius šios problemos valdymo metodus geriausiai galima pritaikyti tik atviriems straipsniams, pavyzdžiui, pagrindiniams matematiniams elementams (pvz., daugiakampiams), žmonių veidams, atspausdintiems ar perrašytiems simboliams ar transporto priemonėms, o esant aiškioms aplinkybėms, paprastai vaizduojamiems aplink apibūdinamas elemento paryškinimas, pagrindas ir laikysena, palyginti su fotoaparatu. Rašte pavaizduoti įvairūs pripažinimo problemos asortimentai:

• Objekto atpažinimas

Galima suvokti vieną ar kelis iš anksto nustatytus ar išmoktus straipsnius ar daiktų klases, paprastai kartu su jų 2D situacijomis paveikslėlyje arba 3D pozomis scenoje.

• Identifikacija

Suvokiamas atskiras straipsnio atvejis. Modeliai išskiria konkretaus asmens veidą arba unikalų ženklą arba konkrečios transporto priemonės ID.

• Aptikimas

Paveikslėlio informacija tiriama dėl tam tikros būklės. Modeliai – tai galimų keistų ląstelių ar audinių atradimas klinikinėse nuotraukose arba transporto priemonės atpažinimas užprogramuotoje gatvės sąnaudų sistemoje. Atradimas, priklausantis nuo vidutiniškai nesudėtingų ir greitų skaičiavimų, čia ir ten naudojamas ieškant kuklesnių intriguojančios vaizdo informacijos rajonų, kuriuos galima papildomai suskaidyti skaičiuojant reikalaujant strategijų, kaip sukurti teisingą vertimą.

Yra keletas konkrečių įsipareigojimų, kurie priklauso nuo pripažinimo, pavyzdžiui,

• Vaizdo atkūrimas pagal turinį

Čia atrandamos visos nuotraukos didesniame paveikslėlių, turinčių tam tikrą medžiagą, išdėstymas. Medžiaga gali būti nustatyta netikėtu būdu, pavyzdžiui, atsižvelgiant į objektyvaus vaizdo panašumą (pateikite man visas nuotraukas, pvz., X paveikslėlį), arba tiek, kiek reikšmingo lygio siekimo standartai pateikiami kaip teksto įvestis (duokite man visas nuotraukas, kuriose yra daug namų, paimami žiemos metu ir juose nėra transporto priemonių).

• pozos vertinimas

turime įvertinti konkretaus gaminio padėtį arba kryptį, palyginti su fotoaparatu. Šios strategijos modelio taikymas padėtų robotui atgauti daiktus iš transportavimo linijos mechaninės gamybos sistemos sąlygomis.

• Optinis simbolių patvirtinimas

OCR, kuris išskiria simbolius spausdinto arba rankiniu būdu parašyto turinio nuotraukose, dažniausiai siekiant galutinio tikslo – labiau užkoduoti turinį organizacijoje ir suteikti galimybę pakeisti arba užsisakyti Mičigano valstijos universiteto Kompiuterių mokslo ir inžinerijos katedrą. Sukurtos strategijos objektams aptikti, nustatyti, kurie jų akcentai juos atpažįsta iš kitų, ir planuoti skaičiavimus, kuriuos mašina gali panaudoti apibūdinimui. Svarbios programos apima veido patvirtinimą, pirštų atspaudų atpažinimo įrodymą, vaizdo įrašo tyrimą, 3D gaminio modelio kūrimą, roboto maršrutą ir 3D tūrinės informacijos atvaizdavimą / tyrimą. Ebb ir srauto tyrimų klausimai apima biometrinį patvirtinimą, užprogramuotą stebėjimą ir sekimą, HCI be rankenėlių, veido rodymą, kompiuterizuotą vandenženklį ir internetinių archyvų dizaino tyrimą. Vėlyvieji laboratorijos absolventai užsiėmė rašymo pripažinimu, parašo tikrinimu, vizualiniu mokymusi ir vaizdo atkūrimu.

Modelis:

Turėtume pastebėti, kad norint atpažinti nuotraukos objektą, reikia pritrenkiamai kelių pikselių duomenų, nustatė MIT specialisto vadovaujama grupė. Šis apreiškimas gali paskatinti nepaprastą pažangą mechanizuoto atpažįstamo internetinių nuotraukų įrodymo srityje ir pagaliau suteikti prielaidą kompiuteriams matyti taip, kaip žmonės. Išvada apie ypač trumpą vaizdą būtų reikšminga pažanga, kad būtų galima įsivaizduoti milijardus nuotraukų internete. Šiuo metu pavieniai paveikslų paieškos būdai priklauso nuo turinio užrašų, kuriuos asmenys įvedė ranka kiekvienam vaizdui, o daugeliui nuotraukų reikia tokių duomenų. Programuotas ID taip pat suteiktų galimybę failų nuotraukoms, kurias asmenys atsisiunčia iš kompiuterizuotų fotoaparatų į savo kompiuterius, nepatiriant ir subtitruojant kiekvieną ranka. Be to, pagaliau tai galėtų paskatinti tikrąjį mašininį matymą, kuris kartais leistų robotams surūšiuoti informaciją, gaunamą iš jų fotoaparatų, ir išsiaiškinti, kur jie yra. Taigi, jei dvi nuotraukos turi panašią [skaičių] grupę, jos tikriausiai yra lyginamosios. pagamintas iš panašaus gaminio, paprastai panašiu išdėstymu. Jei viena nuotrauka buvo susijusi su užrašu ar pavadinimu, tuo metu skirtingos nuotraukos, suderinančios jo matematinį kodą, greičiausiai parodytų panašų daiktą (pavyzdžiui, transporto priemonę, medį ar asmenį), taigi su viena nuotrauka susijęs pavadinimas gali būti persikėlė pas kitus. „Turint labai daug nuotraukų, netgi paprastai paprasti skaičiavimai gali būti tikrai gerai“ atpažįstant nuotraukas tokiu būdu.

⦁ Veido atpažinimas

suprantame, kad veido pripažinimo sistemos nuolat garsėja kaip biometrinių duomenų pašalinimo metodai. Veido atpažinimas yra pagrindinė biometrinių sistemų dalis ir yra patraukli įvairioms programoms, įskaitant vizualinį žvalgymą ir saugumą. Atsižvelgiant į bendrą gyventojų veidų nuotraukų pripažinimą įvairiose ataskaitose, veido patvirtinimas turi neįtikėtiną potencialą paversti pažangiausia biometrine sprendimų naujove.

Vaizdo atpažinimo sistemos

⦁ Judėjimo tyrimas

Kai kurios užduotys yra susijusios su judesio vertinimu, kai paveikslų seka yra paruošta, kad būtų sukurtas greičio matuoklis kiekviename nuotraukos židinyje arba 3D scenoje arba net fotoaparato, kuris pateikia nuotraukas. Tokių užduočių atvejai yra šie:

⦁ Ego judėjimas

3D nelanksčiojo fotoaparato judėjimo (sukimo ir interpretacijos) nustatymas iš fotoaparato sukurtos nuotraukų sekos.

⦁ Stebėjimas

Toliau bus stebimi (paprastai) kuklesnio susidomėjimo židinių ar protestų (pvz., transporto priemonių ar žmonių) išdėstymo pokyčiai paveikslų eilėje.

⦁ Optinis srautas

Taip kiekvienam paveikslo taškui reikia nuspręsti, kaip tas taškas juda, palyginti su paveikslo plokštuma, ty jo akivaizdų judėjimą. Šis judėjimas priklauso nuo to, kaip scenoje juda lyginamasis 3D taškas ir kaip juda kamera, palyginti su scena.

⦁ Scenos perdarymas

Pateikus vieną ar (paprastai) daugiau scenos nuotraukų arba vaizdo įrašą, scenos atkūrimo taikiniai registruoja 3D scenos modelį. Paprasčiausiu atveju modelis gali būti 3D židinių krūva. Patobulintos strategijos sukuria bendrą 3D paviršiaus modelį

⦁ Vaizdo atkūrimas

Paveikslų atkūrimo esmė yra šurmulio (jutiklio triukšmo, judesio neaiškaus ir pan.) pašalinimas iš paveikslėlių. Mažiausiai sudėtinga įsivaizduojama triukšmo pašalinimo metodika yra įvairių tipų kanalai, pavyzdžiui, žemo dažnio kanalai arba viduriniai kanalai. Šiuolaikiškesnės strategijos tikisi modelio, kaip kaimynystės paveikslų struktūros primena, modelio, kuris atpažįsta jas iš šurmulio. Iš pradžių ištyrus paveikslėlio informaciją gana ilgai netoliese esančiose paveikslo struktūrose, pvz., linijose ar kraštuose, o vėliau kontroliuojant atskyrimą, priklausantį nuo apylinkių duomenų nuo tyrimo žingsnio, paprastai gaunamas geresnis šurmulio pašalinimo laipsnis ir mažesnis. sudėtingos metodikos. Šios srities modelis yra jų tapyba. Kai kurios sistemos yra nepriklausomos programos, sprendžiančios konkrečią įvertinimo ar atpažinimo problemą, o kitos apima didesnio plano pogrupį, kuriame, pavyzdžiui, taip pat yra antriniai mechanizmai, skirti valdyti mechanines pavaras, išdėstymą, duomenų informacijos bazes, mašinų sąsajos ir tt Konkretus kompiuterinės vizijos sistemos vykdymas taip pat priklauso nuo to, ar jos naudingumas yra iš anksto nustatytas arba ar kai kurios jos dalys gali būti labai gerai išmoktos arba koreguojamos veiklos metu. Kad ir kaip būtų, yra reguliarių pajėgumų, kurie randami daugelyje kompiuterio regėjimo