Mengapa pengecaman imej penting?

Sekitar 80% bahan di web adalah visual. Anda sudah boleh mula memikirkan sebab pelabelan gambar boleh memegang tempatnya sebagai penguasa jadual bahan. Tidak kira sama ada orang atau organisasi, pengecaman imej AI telah menjadikannya boleh difikirkan untuk membezakan visual dalam talian dengan objek yang tidak penting. Terdapat kira-kira 657 bilion gambar disiarkan setiap tahun dengan berhati-hati, dengan sebahagian besarnya dipaparkan melalui media dalam talian. Sekeping gambar yang baik adalah individu yang memajukan item, tidak kira sama ada mereka melakukannya secara tidak sengaja. Kandungan yang dihasilkan oleh pelanggan (UGC) dalam strukturnya yang paling sempurna ialah pengaruh memperkasakan yang cemerlang untuk jenama kerana ia memberikan jenis kemajuan yang paling ideal.

Terdapat peranti pengiklanan untuk mencemaskan organisasi apabila terdapat notis pembeli melalui media dalam talian, namun bukankah perlu dikatakan sesuatu apabila kemajuan jenama berlaku tanpa sesiapa melabelkan nama mereka dalam siaran sosial? Ini adalah tempat di mana pengiktirafan imej AI menunjukkan nilainya. Sekiranya teknologi itu dijaga dengan set data yang betul, AI boleh membezakan gambar tanpa merujuk kepada label yang jelas. Hasilnya adalah penting untuk jenama menjejaki dan mengikuti notis sosial mereka.

Bagaimanakah pengecaman imej berfungsi?

Seperti yang kita mungkin sedia maklum AI boleh melihat melalui peringkat media berasaskan web mencari gambar dan membezakannya dengan koleksi maklumat yang luas. Ia pada ketika itu memilih gambar berkaitan yang sepadan pada kadar yang jauh lebih cepat daripada yang orang mampu lakukan. Jenama menggunakan pengenalan gambar untuk menemui kandungan seperti mereka sendiri melalui media berasaskan web. Itu membayangkan membezakan logo jenama atau melihat situasi item yang diletakkan secara semula jadi dalam kalangan pelanggan media berasaskan web. Meminta orang ramai memancing melalui data yang begitu banyak secara berkesan menjadi memenatkan. Kecerdasan simulasi tidak menekankan kesilapan manusia dan mengembalikan hasil yang tepat pada tahap yang tidak dapat ditandingi. Pengakuan gambar kecerdasan buatan menyaring apa yang dinyatakan oleh individu tentang jenama tanpa memerlukan teks. Jenama yang bersedia untuk mengikuti notis sosial mereka tanpa pelanggan mengharapkan untuk menaip nama organisasi akan berakhir dalam kedudukan yang tidak ternilai. Kemungkinan untuk mengambil kesempatan daripada kemasukan dalam talian mereka sendiri secara eksklusif melalui pengecam yang dirasakan AI adalah besar dan menawarkan kemasukan yang tiada tandingan.

Berikut adalah beberapa tugas biasa bagi pengecaman imej:-

Dari awal kita perlu memutuskan sama ada maklumat gambar mengandungi beberapa artikel, sorotan, atau pergerakan tertentu. Tugasan ini lazimnya boleh ditangani dengan sepenuh hati dan tanpa usaha oleh manusia, namun masih belum cukup ditangani dalam visi PC untuk keseluruhan kes: artikel tegas diri dalam keadaan budi bicara. Teknik semasa untuk menguruskan isu ini boleh ditangani dengan terbaik hanya untuk artikel eksplisit, contohnya, item matematik asas (cth, polyhedral), wajah manusia, aksara yang dicetak atau ditranskripsi, atau kenderaan, dan dalam keadaan eksplisit, biasanya digambarkan sejauh semua sekitar pencerahan bercirikan, asas dan postur item berbanding kamera. Pelbagai jenis isu pengiktirafan digambarkan dalam penulisan:

• Pengecaman objek

Satu atau beberapa artikel yang telah ditentukan atau dipelajari atau kelas item boleh dilihat, biasanya bersama-sama dengan situasi 2D mereka dalam gambar atau postur 3D di tempat kejadian.

• Pengenalan

Kes individu sesuatu artikel dilihat. Model ialah bukti membezakan muka atau tanda unik individu tertentu, atau ID kenderaan tertentu.

• Pengesanan

Maklumat gambar diperiksa untuk keadaan tertentu. Model ialah penemuan sel atau tisu pelik yang boleh dibayangkan dalam gambar klinikal atau pengecaman kenderaan dalam rangka kerja kos jalan yang diprogramkan. Penemuan bergantung pada pengiraan yang sederhana mudah dan pantas digunakan di sana sini untuk mencari daerah yang lebih sederhana bagi maklumat gambar menarik yang boleh dipecahkan lagi dengan meminta strategi yang lebih pengiraan untuk mencipta terjemahan yang betul.

Beberapa usaha tertentu bergantung kepada pengakuan wujud, sebagai contoh,

• Pemulihan gambar berasaskan kandungan

Di sini menemui semua gambar dalam susunan gambar yang lebih besar yang mempunyai bahan tertentu. Bahan boleh ditentukan dengan cara yang tidak dijangka, contohnya sejauh persamaan relatif dengan gambar objektif (berikan saya semua gambar seperti gambar X), atau sejauh piawaian mengejar tahap penting yang diberikan sebagai input teks (berikan saya semua gambar yang mengandungi banyak rumah, diambil semasa musim sejuk, dan tidak mempunyai kenderaan di dalamnya).

• Penilaian pose

kita perlu mengukur kedudukan atau arah perbandingan artikel tertentu dengan kamera. Aplikasi model untuk strategi ini akan membantu robot memulihkan item dari talian pengangkutan dalam keadaan sistem pengeluaran mekanikal.

• Pengiktirafan aksara optik

OCR yang membezakan aksara dalam gambar kandungan bercetak atau bertulis secara manual, sebahagian besarnya dengan matlamat akhir untuk mengekodkan kandungan dalam organisasi dengan lebih banyak dan memberi kuasa untuk mengubah atau memesan Jabatan Sains Komputer dan Kejuruteraan, Michigan State University. Strategi dicipta untuk mengesan objek, untuk mencari sorotan mana yang mengenalinya daripada orang lain, dan merancang pengiraan yang boleh digunakan oleh mesin untuk melakukan pencirian. Aplikasi penting menggabungkan pengenalan muka, bukti yang boleh dikenali kesan jari, pemeriksaan gambar rekod, pembangunan model artikel 3D, laluan robot dan perwakilan/penyiasatan maklumat volumetrik 3D. Isu penyelidikan pasang surut merangkumi pengesahan biometrik, pemerhatian dan ikutan yang diprogramkan, HCI tanpa kendali, paparan muka, penanda air berkomputer dan pemeriksaan reka bentuk arkib dalam talian. Alumni makmal yang lewat telah berurusan dengan pengiktirafan tulisan, semakan tandatangan, pembelajaran visual dan pemulihan gambar.

model:

Kita harus melihat bahawa ia memerlukan beberapa piksel data yang mengejutkan untuk mempunyai pilihan untuk mengenali subjek gambar, kumpulan yang dipandu oleh pakar MIT telah menemui. Pendedahan itu boleh mendorong kemajuan luar biasa dalam bukti gambar dalam talian yang boleh dikenali secara berjentera dan, akhirnya, memberi premis kepada PC untuk melihat seperti orang lain. Menyimpulkan gambaran yang sangat pendek akan menjadi kemajuan yang ketara ke arah menjadikannya boleh difikirkan untuk menginventori berbilion-bilion gambar di Internet akibatnya. Setakat ini, pendekatan tunggal untuk mencari gambar bergantung pada inskripsi kandungan yang telah dimasukkan oleh individu dengan tangan untuk setiap imej, dan banyak gambar memerlukan data sedemikian. ID yang diprogramkan juga akan memberikan pendekatan untuk memfailkan gambar yang dimuat turun oleh individu daripada kamera berkomputer ke PC mereka, tanpa mengalami dan sari kata setiap satu dengan tangan. Selain itu, akhirnya ia boleh mendorong penglihatan mesin yang tulen, yang kadangkala boleh membenarkan robot untuk menyusun maklumat yang datang dari kamera mereka dan menyusun di mana mereka berada. supaya jika dua gambar mempunyai kumpulan yang setanding [nombor], ia mungkin adalah perbandingan dibuat daripada umumnya artikel yang serupa, secara umumnya susunan yang serupa.” Jika satu gambar telah dikaitkan dengan inskripsi atau tajuk, pada ketika itu gambar yang berbeza yang menyelaraskan kod matematiknya mungkin akan menunjukkan item yang serupa, (contohnya, kenderaan, pokok atau individu) jadi nama yang berkaitan dengan satu gambar boleh berpindah kepada yang lain. "Dengan gambar yang sangat banyak, pengiraan yang secara amnya mudah boleh berprestasi dengan baik" dalam mengenali gambar dengan demikian.

⦁ Pengecaman Muka

kami menyedari bahawa rangka kerja pengenalan wajah semakin terkenal sebagai kaedah untuk mengalih keluar data biometrik. Pengenalan wajah mempunyai bahagian asas dalam rangka kerja biometrik dan memikat untuk pelbagai aplikasi termasuk peninjauan visual dan keselamatan. Memandangkan pengiktirafan keseluruhan populasi terhadap gambar muka pada laporan yang berbeza, pengenalan wajah mempunyai potensi yang luar biasa untuk berubah menjadi inovasi biometrik yang canggih dalam membuat keputusan.

Sistem Pengecaman Gambar

⦁ Pemeriksaan usul

Beberapa tugasan mengenal pasti dengan penilaian pergerakan di mana penggantian gambar disediakan untuk mencipta tolok kelajuan sama ada pada setiap fokus dalam gambar atau dalam pemandangan 3D, atau malah kamera yang menyampaikan gambar . Contoh tugasan tersebut adalah:

⦁ Pergerakan ego

Memutuskan pergerakan tidak fleksibel 3D (pangsi dan tafsiran) kamera daripada penggantian gambar yang dicipta oleh kamera.

⦁ Penjejakan

Berikut akan mengikuti perkembangan susunan (biasanya) yang lebih sederhana mengenai tumpuan atau bantahan (cth, kenderaan atau orang) dalam penggantian gambar.

⦁ Aliran optik

Ini adalah untuk memutuskan, bagi setiap titik dalam gambar, bagaimana titik itu bergerak secara perbandingan dengan satah gambar, iaitu, pergerakannya yang jelas. Pergerakan ini adalah hasil kedua-dua cara titik 3D yang membandingkan bergerak dalam pemandangan dan cara kamera bergerak secara perbandingan dengan pemandangan.

⦁ Pembuatan semula adegan

Memandangkan satu atau (biasanya) lebih banyak gambar adegan, atau video, sasaran pengeluaran semula adegan mendaftarkan model 3D tempat kejadian. Dalam kes yang paling mudah, model boleh menjadi sekumpulan fokus 3D. Strategi yang lebih halus menghasilkan model permukaan 3D keseluruhan

⦁ Pembinaan semula imej

Titik pembinaan semula gambar adalah pemindahan kekecohan (sensor bunyi, pergerakan tidak jelas, dan sebagainya) daripada gambar. Metodologi paling kompleks yang boleh difikirkan untuk pengusiran kekecohan adalah jenis saluran yang berbeza, contohnya, saluran laluan rendah atau saluran tengah. Strategi yang lebih moden mengharapkan model bagaimana struktur gambar kejiranan menyerupai, model yang mengenali mereka daripada kekecohan. Dengan terlebih dahulu menyiasat maklumat gambar dalam beberapa lama struktur gambar berdekatan, contohnya, garisan atau tepi, dan selepas itu mengawal pemisahan bergantung pada data kejiranan daripada langkah peperiksaan, tahap pemindahan kekecohan yang lebih tinggi secara amnya berbeza dengan yang kurang. metodologi yang kompleks. Model dalam bidang ini ialah lukisan mereka. Beberapa rangka kerja adalah aplikasi bebas yang menangani anggaran atau isu pengiktirafan tertentu, manakala yang lain terdiri daripada penyusunan kecil pelan yang lebih besar yang, sebagai contoh, juga mengandungi subrangka kerja untuk kawalan penggerak mekanikal, penyusunan, pangkalan maklumat data, manusia- antara muka mesin, dan sebagainya Pelaksanaan tertentu rangka kerja penglihatan PC juga bergantung kepada jika kegunaannya ditentukan terlebih dahulu atau jika sebahagian daripadanya boleh dipelajari atau diselaraskan semasa aktiviti. Terdapat, walau bagaimanapun, kapasiti biasa yang terdapat dalam banyak penglihatan PC