Зошто е важно препознавањето на сликите?

Околу 80% од супстанцијата на мрежата е визуелна. Веќе ќе можете да започнете да размислувате зошто етикетирањето на сликите може да го заземе своето место како господар на табелата со супстанции. Без разлика дали се работи за луѓе или организации, препознавањето на слики со вештачка интелигенција овозможи да се разграничат визуелните слики на интернет со незначителен предмет. Има околу 657 милијарди фотографии кои секоја година се објавуваат внимателно, а поголемиот дел се прикажуваат преку онлајн медиумите. Пристојно парче од тие слики се поединци кои напредуваат ставки, без разлика дали го прават тоа случајно. Содржината произведена од клиентот (UGC) во нејзината најсовршена структура е брилијантно охрабрувачко влијание за брендовите бидејќи дава најидеален вид на напредок.

Постојат уреди за рекламирање за алармирање на организациите кога има известување за купувачот преку онлајн-медиумите, но зарем не треба да се каже нешто за тоа кога напредувањето на брендовите се случува без никој да го означи нивното име во социјалната објава? Ова е местото каде што препознавањето на слики со вештачка интелигенција ја покажува својата вредност. Во случај на технологијата да се погрижи за вистинските збирки на податоци, вештачката интелигенција може да разликува слика без експлицитна ознака на која се повикува. Резултатите се важни за брендовите да ги следат и следат нивните социјални известувања.

Како функционира препознавањето слики?

Како што веројатно сме свесни, вештачката интелигенција може да гледа низ фазите на медиумите базирани на веб, барајќи фотографии и да ги спротивстави со широките информативни збирки. Во тој момент избира соодветна слика што се совпаѓа со брзина многу побрзо отколку што луѓето можат да направат. Брендовите користат потврда за слики за да откријат содржина како нивна преку веб-медиуми. Тоа подразбира да се разликува логото на брендот или да се согледа природно позиционираната ситуација на ставките меѓу клиентите на веб-медиумите. Барањето луѓето да ловат преку толкав број податоци, ефикасно станува заморно. Симулираната интелигенција не нагласува за човечката грешка и ги враќа точните резултати на неспоредливи нивоа. Потврдата за слика со вештачка интелигенција го прикажува она што поединците го наведуваат за бренд без барање за текст. Брендовите подготвени да ги следат нивните социјални известувања без клиентите да очекуваат да го напишат името на организацијата, ќе се најдат во непроценлива позиција. Можноста да се искористат предностите на сопственото онлајн вклучување исклучиво преку идентификатори со перцепција на вештачка интелигенција е огромна и нуди незаменлива вклученост.

Еве неколку вообичаени задачи за препознавање слики:

Од самиот почеток треба да одлучиме дали информациите за сликата содржат одредена статија, нагласување или движење. Оваа задача вообичаено може да се реши од срце и без напор од страна на човекот, но сè уште не е доволно обработена во визијата за компјутер за целокупниот случај: самонаметливи написи во дискрециони околности. Тековните техники за управување со овој проблем може најдобро да се решат само за експлицитни написи, на пример, основни математички ставки (на пр., полиедарски), човечки лица, печатени или транскрибирани знаци или возила, и во експлицитни околности, вообичаено прикажани колку што е можно повеќе околу карактеризира осветлување, основа и држење на ставката споредбено со камерата. Различни асортимани на прашањето за благодарност се прикажани во пишувањето:

• Препознавање на објекти

Може да се согледаат еден или неколку однапред одредени или научени написи или класи на ставки, нормално заедно со нивните 2D ситуации на сликата или 3D пози во сцената.

• Идентификација

Се согледува индивидуален случај на статија. Моделите се карактеристичен доказ за лицето на одреден поединец или уникатна ознака или лична карта на одредено возило.

• Откривање

Информациите за сликата се испитуваат за одредена состојба. Моделите се откривање на замисливи чудни клетки или ткива на клиничките слики или препознавање на возило во програмирана рамка за улични трошоци. Откритието зависно од умерено јасни и брзи пресметки овде и таму се користи за пронаоѓање на поскромни области со интригантни информации за слики кои може дополнително да се разложат со повеќе компјутерски барани стратегии за да се создаде правилен превод.

Постојат неколку конкретни обврски зависни од признавањето, на пример,

• Обнова на слики базирани на содржина

Овде ги откриваме сите слики во поголем распоред на слики кои имаат одредена супстанција. Супстанцијата може да се одреди на неочекуван начин, на пример, колку што е сличноста во однос на објективната слика (дајте ми ги сите слики како слика X), или колку што се стандардите за следење на значително ниво дадени како внесување текст (дајте ми ги сите слики што содржат бројни куќи, се земаат во зима, а во нив нема возила).

• Проценка на позата

треба да ја измериме позицијата или насоката на одреден напис споредбено со камерата. Модел на апликација за оваа стратегија ќе му помогне на роботот да ги поврати предметите од транспортната линија во услови на механички производствен систем.

• Оптичко потврдување знаци

OCR што ги разликува знаците на сликите на печатена или рачно напишана содржина, во најголем дел со крајна цел повеќе да ја шифрира содржината во организацијата и да даде овластување за менување или нарачување на Одделот за компјутерски науки и инженерство, Државниот универзитет во Мичиген. Стратегиите се креирани за откривање на објекти, за да се открие кој од нивните нагласени точки ги препознава од другите и да се планираат пресметки кои машината може да ги искористи за да ја направи карактеризацијата. Значајните апликации вклучуваат признавање на лице, препознатлив доказ за отпечаток од прст, преглед на слика за снимање, развој на модел на 3Д написи, рута на робот и претставување/истражување на 3Д волуметриски информации. Прашањата за истражување на одливот и протокот вклучуваат биометриска потврда, програмирано набљудување и следење, HCI без рачки, прикажување на лица, компјутеризирано водено обележување и испитување на дизајнот на онлајн архивите. Доцните поранешни студенти од лабораторијата се занимаваа со признавање на пишување, проверка на потпис, визуелно учење и обновување на слики.

модел:

Треба да видиме дека се потребни шокантни неколку пиксели податоци за да се има опција да се препознае темата на сликата, открила група управувана од специјалист од МИТ. Откритието може да поттикне извонреден напредок во механизираниот препознатлив доказ за онлајн слики и, конечно, да им даде премиса на компјутерите да гледаат како што прават луѓето. Да се ​​заклучи особено кратко прикажување би било значаен напредок кон тоа да се направи замисливо да се направат попис на милијардите слики на Интернет последователно. Почнувајќи од сега, единствените пристапи за барање слики зависат од содржината натписи што поединците ги внесувале рачно за секоја слика, а на бројни слики им се потребни такви податоци. Исто така, програмираната идентификација би овозможила пристап кон датотеките што поединци ги преземаат од компјутеризирани фотоапарати на нивните компјутери, без да ги искусат и да ги титлуваат сите рачно. Исто така, конечно би можело да поттикне вистинска машинска визија, која некогаш би можела да им дозволи на роботите да ги средат информациите што доаѓаат од нивните камери и да средат каде се. така што ако две слики имаат споредлива групација [бројки], тие се веројатно споредливи направено од генерално сличен напис, во генерално сличен аранжман“. Ако една слика е поврзана со натпис или наслов, во тој момент различни слики што го координираат нејзиниот математички код веројатно би покажале слична ставка, (на пример, возило, дрво или поединец), така што името поврзано со една слика може да биде се пресели кај другите. „Со екстремно многу слики, дури и генерално едноставните пресметки можат да работат навистина добро“ во препознавањето на сликите.

⦁ Препознавање на лице

сфаќаме дека рамки за потврдување лице постојано стануваат познати како методи за отстранување биометриски податоци. Потврдувањето на лицето има основен дел во биометриските рамки и е примамливо за различни апликации, вклучително и визуелно извидување и безбедност. Во светлината на целокупното признание од населението за сликите на лица на различни извештаи, потврдата за лице има неверојатен потенцијал да се претвори во најсовремена биометриска иновација на одлуки.

Системи за препознавање слики

⦁ Испитување на движење

Неколку задачи се поистоветуваат со проценката на движењето каде што се подготвува редослед на слики за да се создаде мерач на брзината или при секој фокус на сликата или во 3Д сцената, па дури и на камерата што ги испорачува сликите. Примери на такви задачи се:

⦁ Движење на егото

Одлучување за 3D нефлексибилното движење (сврт и интерпретација) на фотоапаратот од низа слики создадени од камерата.

⦁ Следење

Следува следење на развојот на (генерално) поскромно распоредување на фокуси на интереси или протести (на пр. возила или луѓе) на сликата.

⦁ Оптички поток

Ова треба да одлучи, за секоја точка на сликата, како таа точка се движи споредбено со рамнината на сликата, односно нејзиното евидентно движење. Ова движење е резултат и на тоа како споредувачката 3D точка се движи во сцената и како камерата се движи споредбено со сцената.

⦁ Преработка на сцена

Со оглед на една или (обично) повеќе слики од сцена или видео, репродукцијата на сцената цели со регистрирање на 3D модел на сцената. Во најлесниот случај моделот може да биде куп 3D фокуси. Повеќе рафинирани стратегии создаваат вкупен модел на 3D површина

⦁ Обнова на сликата

Поентата на обновата на сликата е евакуација на метежот (букање на сензорите, нејасни движења и така натаму) од сликите. Најмалку сложената замислива методологија за исфрлање на метежот е различни видови канали, на пример, нископропусни или средни канали. Посовремените стратегии очекуваат модел за тоа како личат структурите на сликата на соседството, модел кој ги препознава од метежот. Со прво истражување на информациите за сликата во доста време на блиските структури на сликата, на пример, линии или рабови, а потоа контролирајќи го одвојувањето зависно од податоците од соседството од чекорот на испитувањето, генерално се добива супериорен степен на евакуација од метеж со помалку сложени методологии. Модел во оваа област е нивното сликарство. Неколку рамки се независни апликации кои се занимаваат со одредено прашање за проценка или препознавање, додека други опфаќаат под-аранжман на поголем план кој, на пример, исто така содржи подрамки за контрола на механички актуатори, уредување, бази на информации за податоци, човечки машински интерфејси и така натаму Специфичното извршување на рамката за визија за компјутер исто така се потпира на тоа дали неговата корисност е однапред одредена или ако некој дел од него многу добро може да се научи или прилагоди за време на активноста. Има, како и да е, редовни капацитети кои се наоѓаат во многубројните компјутерски визии