Waarom beeldherkenning belangrijk?

Ongeveer 80% van de inhoud op internet is visueel. Je zou al kunnen beginnen uit te zoeken waarom het etiketteren van afbeeldingen zijn plaats kan innemen als heer van de substantietabel. Ongeacht of het om mensen of organisaties gaat, AI-beeldherkenning heeft het mogelijk gemaakt om beelden online te onderscheiden van een onbeduidend object. Daar worden jaarlijks ongeveer 657 miljard foto's zorgvuldig geplaatst, waarvan het grootste deel via online media verschijnt. Een behoorlijk deel van die foto's zijn individuen die items naar voren brengen, ongeacht of ze dit per ongeluk doen. Door klanten geproduceerde inhoud (UGC) in de meest perfecte structuur is een briljante versterkende invloed voor merken, omdat het de meest ideale vorm van vooruitgang biedt.

Er zijn reclamemiddelen om organisaties te alarmeren wanneer er een aankondiging van een koper is via online media, maar zou er niet iets moeten worden gezegd over wanneer merken vooruitgang boeken zonder dat iemand hun naam in de sociale post vermeldt? Dit is de plek waar AI-beeldherkenning zijn waarde bewijst. Als de technologie voor de juiste datasets zorgt, kan AI een afbeelding onderscheiden zonder expliciet label waarnaar wordt verwezen. De resultaten zijn belangrijk voor merken om hun sociale mededelingen bij te houden en te volgen.

Hoe werkt beeldherkenning?

Zoals we waarschijnlijk weten, kan AI door webgebaseerde mediastadia heen kijken op zoek naar foto's en deze contrasteren met brede informatiecollecties. Op dat moment kiest het een relevant beeld dat veel sneller overeenkomt dan mensen kunnen doen. Merken gebruiken beeldherkenning om inhoud zoals die van henzelf te ontdekken via webgebaseerde media. Dat impliceert het onderscheiden van het logo van een merk of het waarnemen van een natuurlijk gepositioneerde itemsituatie bij webgebaseerde mediaklanten. Het wordt vermoeiend om mensen te vragen zoveel gegevens te doorzoeken. Gesimuleerde intelligentie maakt zich geen zorgen over de menselijke blunder en levert exacte resultaten op ongeëvenaarde niveaus. Kunstmatige intelligentie beeldbevestiging screent wat individuen over een merk zeggen zonder dat er tekst nodig is. Merken die klaar zijn om hun sociale berichten te volgen zonder dat klanten verwachten de naam van de organisatie te typen, zullen in een positie van onschatbare waarde terechtkomen. De mogelijkheid om uitsluitend te profiteren van hun eigen online-inclusie via door AI waargenomen identificatiemiddelen is enorm en biedt ongeëvenaarde inclusie.

Hier zijn enkele alledaagse taken op het gebied van beeldherkenning: -

Vanaf het begin moeten we beslissen of de afbeeldingsinformatie een bepaald artikel, hoogtepunt of beweging bevat. Deze opdracht kan doorgaans hartelijk en zonder inspanning door een mens worden aangepakt, maar wordt in de PC-visie nog niet voldoende aangepakt voor het algemene geval: zelfbewuste artikelen in discretionaire omstandigheden. De huidige technieken om dit probleem aan te pakken kunnen het beste worden aangepakt alleen voor expliciete artikelen, bijvoorbeeld elementaire wiskundige items (bijv. rond de gekarakteriseerde verheldering, basis en houding van het item in vergelijking met de camera. In het schrijven worden verschillende varianten van het erkenningsprobleem beschreven:

• Object herkenning

Eén of enkele vooraf bepaalde of aangeleerde artikelen of itemklassen kunnen worden waargenomen, normaal gesproken samen met hun 2D-situaties in beeld of 3D-houdingen in de scène.

• Identificatie

Er wordt een individueel geval van een artikel waargenomen. Modellen zijn onderscheidende bewijzen van het gezicht van een bepaald individu, het unieke kenmerk of de identiteit van een bepaald voertuig.

• Detectie

De beeldinformatie wordt onderzocht op een bepaalde toestand. Modellen zijn de ontdekking van denkbare vreemde cellen of weefsels in ziektebeelden of de herkenning van een voertuig in een geprogrammeerd straatkostenraamwerk. Ontdekking die afhankelijk is van redelijk eenvoudige en snelle berekeningen wordt hier en daar gebruikt voor het vinden van meer bescheiden gebieden met intrigerende beeldinformatie die bovendien kan worden opgesplitst door meer computationeel veeleisende strategieën om een ​​juiste vertaling te creëren.

Er bestaan ​​een aantal bijzondere ondernemingen die afhankelijk zijn van erkenning, bijvoorbeeld:

• Op inhoud gebaseerd beeldherstel

Hier ontdek je alle afbeeldingen in een groter geheel van afbeeldingen met een bepaalde inhoud. De inhoud kan op een onverwachte manier worden bepaald, bijvoorbeeld wat de gelijkenis betreft ten opzichte van een objectief beeld (geef me alle afbeeldingen zoals afbeelding X), of wat betreft de standaarden voor het volgen van een significant niveau die als tekstinvoer worden gegeven (geef me alle afbeeldingen die talloze afbeeldingen bevatten). huizen, worden in de winter in beslag genomen en er zitten geen voertuigen in).

• Pose-beoordeling

we moeten de positie of richting van een bepaald artikel meten in vergelijking met de camera. Een modeltoepassing voor deze strategie zou een robot helpen items uit een transportlijn te halen in een mechanisch productiesysteem.

• Optische tekenherkenning

OCR, dat onderscheid maakt tussen tekens in afbeeldingen van gedrukte of handmatig geschreven inhoud, voor het grootste deel met als einddoel om de inhoud in een organisatie meer te coderen en de mogelijkheid te bieden om de afdeling Computerwetenschappen en Techniek, Michigan State University, te wijzigen of te ordenen. Er worden strategieën ontwikkeld om objecten te detecteren, om te ontdekken welke van hun hoogtepunten ze van anderen herkennen, en om berekeningen te plannen die door een machine kunnen worden gebruikt om de karakterisering uit te voeren. Belangrijke toepassingen zijn onder meer gezichtsherkenning, herkenbaar bewijs van vingerindrukken, onderzoek van opnamefoto's, ontwikkeling van 3D-artikelmodellen, robotroute en representatie/onderzoek van volumetrische 3D-informatie. Onderzoeksvraagstukken over eb en vloed omvatten biometrische bevestiging, geprogrammeerde observatie en volgen, handloze HCI, gezichtsweergave, geautomatiseerde watermerken en het onderzoeken van het ontwerp van online archieven. Laat-alumni van het lab hebben zich beziggehouden met erkenning van handschrift, handtekeningcontrole, visueel leren en beeldherstel.

Model:

We zouden moeten zien dat er schokkend weinig pixels aan gegevens nodig zijn om het onderwerp van een foto te kunnen herkennen, heeft een groep bestuurd door een MIT-specialist ontdekt. De onthulling zou tot buitengewone vooruitgang kunnen leiden in het gemechaniseerde, herkenbare bewijs van online foto's en uiteindelijk pc's een uitgangspunt kunnen geven om te zien zoals mensen dat doen. Het afleiden van een bijzonder korte weergave zou een belangrijke stap vooruit zijn in de richting van het mogelijk maken om de miljarden afbeeldingen op internet vervolgens te inventariseren. Vanaf nu zijn de enige manieren om naar afbeeldingen te zoeken afhankelijk van de inhoudsinscripties die individuen voor elke afbeelding met de hand hebben ingevoerd, en talloze afbeeldingen hebben dergelijke gegevens nodig. Geprogrammeerde ID zou ook een manier bieden om afbeeldingen die mensen van computercamera's naar hun pc downloaden, op te slaan zonder ze allemaal met de hand te bekijken en te ondertitelen. Bovendien zou het uiteindelijk kunnen leiden tot echte machinevisie, waardoor robots op een gegeven moment de informatie van hun camera's zouden kunnen sorteren en uitzoeken waar ze zich bevinden. Dus als twee afbeeldingen een vergelijkbare groepering [van getallen] hebben, zijn ze vermoedelijk vergelijkend. gemaakt uit over het algemeen een soortgelijk artikel, in over het algemeen een vergelijkbare opstelling. Als één afbeelding gerelateerd is aan een inscriptie of titel, zullen op dat moment verschillende afbeeldingen die de wiskundige code coördineren waarschijnlijk een soortgelijk item tonen (bijvoorbeeld een voertuig, boom of individu). verplaatst naar de anderen. "Met extreem veel afbeeldingen kunnen zelfs over het algemeen eenvoudige berekeningen heel goed presteren" bij het op deze manier herkennen van afbeeldingen.

⦁ Gezichtsherkenning

we realiseren ons dat raamwerken voor gezichtsherkenning steeds bekender worden als methoden voor het verwijderen van biometrische gegevens. Gezichtsherkenning speelt een fundamentele rol in biometrische raamwerken en is aantrekkelijk voor verschillende toepassingen, waaronder visuele verkenning en beveiliging. In het licht van de algemene erkenning van gezichtsfoto's in verschillende rapporten door de bevolking, heeft gezichtsherkenning een ongelooflijk potentieel om uit te groeien tot de allernieuwste biometrische innovatie van besluitvorming.

Beeldherkenningssystemen

⦁ Bewegingsonderzoek

Een paar opdrachten identificeren zich met bewegingsbeoordeling waarbij een opeenvolging van beelden wordt voorbereid om een ​​maatstaf te creëren voor de snelheid bij elk brandpunt in het beeld of in de 3D-scène, of zelfs van de camera die de beelden levert. Voorbeelden van dergelijke opdrachten zijn:

⦁ Ego-beweging

Het bepalen van de 3D-inflexibele beweging (draaipunt en interpretatie) van de camera op basis van een door de camera gecreëerde beeldopeenvolging.

⦁ Volgen

Hierna volgen de ontwikkelingen van een (over het algemeen) bescheidener arrangement van interessepunten of protesten (bijvoorbeeld voertuigen of mensen) in de opeenvolging van foto's.

⦁ Optische stroom

Dit is om voor elk punt in het beeld te bepalen hoe dat punt beweegt in vergelijking met het beeldvlak, dat wil zeggen, de duidelijke beweging ervan. Deze beweging is zowel het gevolg van de manier waarop het vergelijkende 3D-punt in de scène beweegt als van de manier waarop de camera beweegt ten opzichte van de scène.

⦁ Scène opnieuw maken

Gegeven één of (gewoonlijk) meer afbeeldingen van een scène, of een video, streeft de reproductie van scènes naar het registreren van een 3D-model van de scène. In het eenvoudigste geval kan het model bestaan ​​uit een aantal 3D-focussen. Meer verfijnde strategieën produceren een totaal 3D-oppervlaktemodel

⦁ Beeld opnieuw opbouwen

Het punt van het opnieuw opbouwen van beelden is het verwijderen van commotie (sensorgeruis, onduidelijke bewegingen, enzovoort) uit beelden. De minst complex denkbare methodologie voor het uitdrijven van commotie bestaat uit verschillende soorten kanalen, bijvoorbeeld laagdoorlaatkanalen of middenkanalen. Modernere strategieën verwachten een model van hoe de beeldstructuren van de buurt eruit zien, een model dat ze herkent uit de commotie. Door eerst de beeldinformatie over een tijdje van de nabijgelegen beeldstructuren, bijvoorbeeld lijnen of randen, te onderzoeken en daarna de scheiding afhankelijk van buurtgegevens vanaf de onderzoeksstap te controleren, wordt over het algemeen een hogere mate van commotie-evacuatie in contrast gebracht met de minder complexe methodieken. Een model op dit gebied is hun schilderij. Sommige raamwerken zijn onafhankelijke toepassingen die zich richten op een bepaald schattings- of herkenningsprobleem, terwijl andere een substructuur omvatten van een groter plan dat bijvoorbeeld ook subframeworks bevat voor de besturing van mechanische actuatoren, het ordenen, data-informatiebanken, menselijke machine-interfaces, enzovoort. De specifieke uitvoering van een pc-visieframework hangt ook af van de vraag of het nut ervan vooraf is bepaald of dat een deel ervan tijdens de activiteit kan worden geleerd of aangepast. Er zijn hoe dan ook reguliere capaciteiten die in talloze pc-visies voorkomen