Kāpēc attēla atpazīšana ir svarīga?

Apmēram 80% tīmeklī esošās vielas ir vizuāla. Jūs jau varētu sākt izstrādāt, kāpēc attēlu marķēšana var ieņemt savu vietu kā vielu tabulas kungs. Neatkarīgi no tā, vai tie ir cilvēki vai organizācijas, mākslīgā intelekta attēlu atpazīšana ir padarījusi iedomājamu vizuālo attēlu atšķiršanu tiešsaistē no nenozīmīga objekta. Katru gadu rūpīgi tiek ievietoti aptuveni 657 miljardi fotogrāfiju, un lielākā daļa tiek rādīta tiešsaistes plašsaziņas līdzekļos. Pienācīga daļa no šiem attēliem ir indivīdi, kas virza priekšmetus neatkarīgi no tā, vai viņi to dara nejauši. Klientu veidotais saturs (UGC) tā vispilnīgākajā struktūrā ir izcili spēcinošs zīmoliem, jo ​​tas nodrošina ideālāko virzību uz priekšu.

Ir reklāmas ierīces, kas satrauc organizācijas, ja tiešsaistes medijos tiek saņemts pircēja paziņojums, tomēr vai nevajadzētu kaut ko teikt par to, kad zīmols tiek virzīts uz priekšu, nevienam neatzīmējot viņu vārdu sociālajā ierakstā? Šī ir vieta, kur AI attēlu atpazīšana parāda savu vērtību. Ja tehnoloģija tiek nodrošināta par pareizajām datu kopām, mākslīgais intelekts var atšķirt attēlu bez skaidras etiķetes. Rezultāti ir svarīgi, lai zīmoli varētu izsekot un sekot saviem sociālajiem paziņojumiem.

Kā darbojas attēlu atpazīšana?

Kā mēs droši vien zinām, AI var meklēt tīmeklī balstītus mediju posmus, meklējot fotogrāfijas, un pretstatīt tās plašām informācijas kolekcijām. Tajā brīdī tas izvēlas piemērotu attēlu, kas sakrīt ar ātrumu daudz ātrāk, nekā to spēj izdarīt cilvēki. Zīmoli izmanto attēla apstiprinājumu, lai atklātu sev līdzīgu saturu, izmantojot tīmekļa medijus. Tas nozīmē, ka ir jāatšķir zīmola logotips vai jāuztver dabiski pozicionēta vienumu situācija tīmekļa mediju klientu vidū. Pieprasīt, lai cilvēki zvejotu tik daudz datu, kļūst nogurdinoši. Imitētais intelekts neuzsver cilvēka kļūdas un sniedz precīzus rezultātus nepārspējamā līmenī. Mākslīgā intelekta attēla apstiprinājums parāda, ko personas saka par zīmolu, neprasot tekstu. Zīmoli, kas ir gatavi sekot saviem sociālajiem paziņojumiem, klientiem negaidot ievadīt organizācijas nosaukumu, nonāks nenovērtējamā pozīcijā. Iespēja izmantot savas tiešsaistes iekļaušanas priekšrocības, tikai izmantojot AI uztvertos identifikatorus, ir milzīga un piedāvā nepārspējamu iekļaušanu.

Šeit ir daži parastie attēlu atpazīšanas uzdevumi: -

No paša sākuma mums ir jāizlemj, vai attēla informācija satur kādu konkrētu rakstu, izcēlumu vai kustību. Parasti šo uzdevumu cilvēks var risināt sirsnīgi un bez piepūles, taču tas vēl nav pietiekami risināts PC redzējumā kopumā: pašpārliecināti raksti diskrecionāros apstākļos. Pašreizējos paņēmienus šīs problēmas risināšanai vislabāk var izmantot tikai nepārprotamiem rakstiem, piemēram, pamata matemātiskiem elementiem (piemēram, daudzskaldnis), cilvēku sejām, drukātām vai pārrakstītām rakstzīmēm vai transportlīdzekļiem, un nepārprotamos apstākļos parasti tiek attēloti, ciktāl visi apkārt raksturo priekšmeta spilgtums, pamats un poza salīdzinājumā ar kameru. Rakstā ir attēloti dažādi atzinības jautājuma sortimenti:

• Objektu atpazīšana

Var uztvert vienu vai dažus iepriekš noteiktus vai apgūtus rakstus vai priekšmetu klases, parasti kopā ar to 2D situācijām attēlā vai 3D pozām ainā.

• Identifikācija

Tiek uztverts atsevišķs raksta gadījums. Modeļi ir atšķirīgs pierādījums konkrētas personas sejai vai unikālai zīmei, vai konkrēta transportlīdzekļa ID.

• Atklāšana

Attēla informācija tiek pārbaudīta konkrētam stāvoklim. Modeļi ir iedomājamu dīvainu šūnu vai audu atklāšana klīniskajos attēlos vai transportlīdzekļa atpazīšana ieprogrammētā ielas izmaksu sistēmā. Atklāšana, kas ir atkarīga no vidēji vienkāršiem un ātriem aprēķiniem, šur un tur tiek izmantota, lai atrastu pieticīgākus intriģējošas attēla informācijas apgabalus, kurus var papildus sadalīt, izmantojot vairāk skaitļošanas pieprasīšanas stratēģijas, lai izveidotu pareizu tulkojumu.

Pastāv dažas konkrētas saistības, kas ir atkarīgas no atzīšanas, piemēram,

• Uz saturu balstīta attēlu atkopšana

Šeit tiek atklātas visas bildes lielākā bilžu sakārtojumā, kurām ir noteikta viela. Vielu var noteikt neparedzētā veidā, piemēram, līdzības ziņā attiecībā pret objektīvu attēlu (dodiet man visus attēlus, piemēram, X attēlu), vai tiktāl, ciktāl tas attiecas uz ievērojama līmeņa veikšanas standartiem, kas norādīti kā teksta ievade (dodiet man visus attēlus, kuros ir daudz mājas, tiek ņemtas ziemā, un tajos nav transportlīdzekļu).

• Pozas novērtējums

mums ir jānovērtē konkrēta raksta pozīcija vai virziens salīdzinājumā ar kameru. Šīs stratēģijas modeļa lietojumprogramma palīdzētu robotam atgūt preces no transporta līnijas mehāniskās ražošanas sistēmas apstākļos.

• Optiskais rakstzīmju apstiprinājums

OCR, kas atšķir rakstzīmes drukāta vai manuāli rakstīta satura attēlos, lielākoties ar galamērķi vairāk kodēt saturu organizācijā un dot iespēju mainīt vai sakārtot Mičiganas štata universitātes Datorzinātnes un inženierzinātņu nodaļu. Tiek izveidotas stratēģijas, lai noteiktu objektus, lai atrastu, kuri no tiem atpazīst tos no citiem, un lai plānotu aprēķinus, kurus mašīna var izmantot, lai veiktu raksturojumu. Nozīmīgās lietojumprogrammas ietver seju apstiprināšanu, pirkstu nospiedumu atpazīstamību, ieraksta attēla pārbaudi, 3D izstrādājuma modeļa izstrādi, robotu maršrutu un 3D tilpuma informācijas attēlošanu/izmeklēšanu. Ebb un plūsmas izpētes jautājumi ietver biometrisko apstiprinājumu, ieprogrammētu novērošanu un sekošanu, HCI bez rokturiem, sejas attēlošanu, datorizētu ūdenszīmēm un tiešsaistes arhīvu dizaina pārbaudi. Vēlākie laboratorijas absolventi ir nodarbojušies ar rakstības atzīšanu, parakstu pārbaudi, vizuālo mācīšanos un attēlu atjaunošanu.

modelis:

Mums vajadzētu redzēt, ka ir nepieciešami šokējoši pāris datu pikseļi, lai varētu atpazīt attēla objektu, atklājusi MIT speciālista vadīta grupa. Atklāsme varētu veicināt ārkārtēju progresu tiešsaistes attēlu mehanizētajā atpazīstamajā pierādījumā un visbeidzot dot priekšnoteikumu personālajiem datoriem, lai viņi redzētu tā, kā to dara cilvēki. Īpaši īsa attēlojuma izsecināšana būtu nozīmīgs progress, lai tādējādi būtu iespējams uzskaitīt miljardus attēlu internetā. Šobrīd vientuļie attēlu meklēšanas veidi ir atkarīgi no satura uzrakstiem, ko personas ir ievadījušas ar roku katram attēlam, un daudziem attēliem šādi dati ir nepieciešami. Programmētais ID arī sniegtu pieeju failu attēliem, ko personas lejupielādē no datorizētām kamerām savos datoros, nepārbaudot un subtitrējot katru no tiem ar roku. Turklāt tas beidzot varētu veicināt īstu mašīnredzību, kas dažkārt ļautu robotiem izšķirt informāciju, kas nāk no viņu kamerām, un noskaidrot, kur viņi atrodas. Tātad, ja diviem attēliem ir salīdzināma [skaitļu] grupa, tie, iespējams, ir salīdzināmi. izgatavots no kopumā līdzīga izstrādājuma, kopumā līdzīgā izkārtojumā. Ja viens attēls ir bijis saistīts ar uzrakstu vai virsrakstu, tajā brīdī dažādi attēli, kas saskaņo tā matemātisko kodu, iespējams, attēlotu līdzīgu priekšmetu (piemēram, transportlīdzekli, koku vai indivīdu), tādējādi ar vienu attēlu saistītais nosaukums var būt pārcēlās uz pārējiem. “Ja ir ārkārtīgi daudz attēlu, pat vispārīgi vienkārši aprēķini var sniegt patiesi labus rezultātus”, šādi atpazīstot attēlus.

⦁ Sejas atpazīšana

mēs apzināmies, ka sejas atzīšanas sistēmas nepārtraukti kļūst slavenas kā biometrisko datu noņemšanas metodes. Sejas atpazīšana ir biometrisko sistēmu pamatdaļa, un tā ir pievilcīga dažādiem lietojumiem, tostarp vizuālai izlūkošanai un drošībai. Ņemot vērā kopējo iedzīvotāju atzinību par sejas attēliem dažādos ziņojumos, sejas atzīšanai ir neticami potenciāls pārvērsties par visprogresīvāko biometrisko jauninājumu lēmumu pieņemšanā.

Attēlu atpazīšanas sistēmas

⦁ Kustību pārbaude

Daži uzdevumi ir saistīti ar kustību novērtēšanu, kad tiek sagatavota attēlu secība, lai izveidotu ātruma mērītāju vai nu katrā attēla fokusā vai 3D ainā, vai pat kamerai, kas nodrošina attēlus. Šādu uzdevumu gadījumi ir:

⦁ Ego kustība

Kameras 3D neelastīgās kustības (pagrieziena un interpretācijas) noteikšana no kameras izveidotās attēlu secības.

⦁ Izsekošana

Tālāk tiks sekots līdzi (parasti) pieticīgāku interešu fokusu vai protestu (piemēram, transportlīdzekļu vai cilvēku) izkārtojuma attīstībai attēlu pēctecībā.

⦁ Optiskā straume

Tas ir paredzēts, lai katram attēla punktam izlemtu, kā šis punkts pārvietojas, salīdzinot ar attēla plakni, ti, tā acīmredzamo kustību. Šī kustība ir rezultāts gan tam, kā salīdzināmais 3D punkts pārvietojas ainā, gan kameras kustība salīdzinājumā ar ainu.

⦁ Ainu pārtaisīšana

Ņemot vērā vienu vai (parasti) vairākus ainas attēlus vai video, sižeta reproducēšanas mērķi reģistrē ainas 3D modeli. Vienkāršākajā gadījumā modelis var būt 3D fokusu kopums. Izsmalcinātākas stratēģijas rada kopējo 3D virsmas modeli

⦁ Attēla atjaunošana

Attēla atjaunošanas mērķis ir izvadīt no attēliem satraukumu (sensora trokšņi, kustība ir neskaidra utt.). Vismazāk sarežģītā iedomājamā metodika satraukuma izraidīšanai ir dažāda veida kanāli, piemēram, zemas caurlaidības kanāli vai vidējie kanāli. Mūsdienīgākas stratēģijas paredz modeli, kā apkārtnes attēlu struktūras atgādina, modeli, kas tās atpazīst no kņadas. Vispirms pētot attēla informāciju diezgan ilgu laiku no tuvumā esošajām attēla struktūrām, piemēram, līnijām vai malām, un pēc tam kontrolējot atdalīšanu atkarībā no apkārtnes datiem no pārbaudes posma, parasti tiek iegūta augstāka satraukuma evakuācijas pakāpe un mazāka. sarežģītas metodoloģijas. Modelis šajā jomā ir viņu gleznojums. Dažas sistēmas ir neatkarīgas lietojumprogrammas, kas risina noteiktu aplēšu vai atpazīšanas problēmu, savukārt citas ietver lielāka plāna apakšstruktūru, kas, piemēram, arī satur apakšietvarus mehānisko izpildmehānismu kontrolei, kārtošanai, datu informācijas bāzēm, mašīnu saskarnes utt. Personālā datora redzes ietvara konkrētā izpilde ir atkarīga arī no tā, vai tās lietderība ir iepriekš noteikta vai ja kādu no tās daļu var ļoti labi apgūt vai pielāgot darbības laikā. Lai kā arī būtu, pastāv regulāras jaudas, kas ir atrodamas daudzos datoru redzes sistēmās