Hvorfor bildegjenkjenning viktig?

Rundt 80 % av stoffet på nettet er visuelt. Du vil allerede være i stand til å begynne å finne ut hvorfor bildemerking kan holde sin plass som herre over stofftabellen. Uansett om det er mennesker eller organisasjoner, har AI-bildegjenkjenning gjort det mulig å skille visuelle på nettet med ubetydelige objekter. Der legges rundt 657 milliarder fotografier ut hvert år nøye, og størstedelen vises via nettbaserte medier. En anstendig del av disse bildene er individer som fremmer gjenstander, uavhengig av om de gjør det ved et uhell. Klientprodusert innhold (UGC) i sin mest perfekte struktur er en strålende styrkende innflytelse for merkevarer ettersom det gir den mest ideelle formen for fremgang.

Det finnes reklameenheter for å alarmere organisasjoner når det er en kjøpermelding via nettmedier, men bør det ikke sies noe om når merkevareutvikling skjer uten at noen skriver navnet deres i det sosiale innlegget? Dette er stedet hvor AI-bildegjenkjenning viser sin verdi. Ved sjanse for at teknologien blir tatt vare på de riktige datasettene, kan AI skille et bilde uten eksplisitt etikett refererer til. Resultatene er viktige for at merkevarer skal spore og følge sosiale merknader.

Hvordan fungerer bildegjenkjenning?

Som vi sannsynligvis er klar over kan AI se gjennom nettbaserte mediestadier og søke etter fotografier og kontrastere dem med brede informasjonssamlinger. På det tidspunktet velger den et relevant bilde som samsvarer med en hastighet som er mye raskere enn folk er i stand til å gjøre. Merkevarer bruker bildegodkjenning for å oppdage innhold som sitt eget via nettbaserte medier. Det innebærer å skille en merkevares logo eller oppfatte naturlig posisjonert varesituasjon blant nettbaserte mediekunder. Å be om at folk fisker gjennom så mye data effektivt blir slitsomt. Simulert intelligens stresser ikke over den menneskelige tabben, og gir eksakte resultater på uovertrufne nivåer. Bildebekreftelse med kunstig intelligens viser hva enkeltpersoner sier om et merke uten krav om tekst. Merker som er klare til å følge deres sosiale meldinger uten at klienter forventer å skrive inn organisasjonsnavnet, vil havne i en uvurderlig posisjon. Muligheten for å dra nytte av sin egen online-inkludering eksklusivt gjennom AI-oppfattede identifikatorer er enorm og tilbyr uovertruffen inkludering.

Her er noen vanlige ærend med bildegjenkjenning:

Fra begynnelsen må vi bestemme om bildeinformasjonen inneholder en bestemt artikkel, høydepunkt eller bevegelse. Denne oppgaven kan typisk løses hjertelig og uten anstrengelse av et menneske, men er ennå ikke taklet tilstrekkelig i PC-visjon for den generelle saken: selvhevdende artikler under skjønnsmessige omstendigheter. De nåværende teknikkene for å håndtere dette problemet kan best håndteres bare for eksplisitte artikler, for eksempel grunnleggende matematiske elementer (f.eks. polyedrale), menneskelige ansikter, trykte eller transkriberte tegn, eller kjøretøy, og under eksplisitte omstendigheter, vanligvis portrettert så langt som alle rundt karakterisert lysere, grunnlag og holdning av elementet sammenlignet med kameraet. Ulike utvalg av anerkjennelsesproblemet er skildret i skriften:

• Objektgjenkjenning

En eller noen få forhåndsbestemte eller lærte artikler eller vareklasser kan oppfattes, vanligvis sammen med deres 2D-situasjoner i bildet eller 3D-stillinger i scenen.

• Identifikasjon

Et enkelt tilfelle av en artikkel oppfattes. Modeller er kjennetegnende bevis på en bestemt persons ansikt eller unike merke, eller ID for et bestemt kjøretøy.

• Gjenkjenning

Bildeinformasjonen undersøkes for en bestemt tilstand. Modeller er oppdagelse av tenkelige merkelige celler eller vev i kliniske bilder eller gjenkjenning av et kjøretøy i en programmert gatekostnadsramme. Oppdagelse avhengig av moderat enkle og raske beregninger brukes her og der for å finne mer beskjedne distrikter med spennende bildeinformasjon som i tillegg kan brytes ned ved hjelp av mer beregningsmessige forespørsler for å lage en riktig oversettelse.

Det finnes noen få spesielle foretak som er avhengige av anerkjennelse, f.eks.

• Innholdsbasert bildegjenoppretting

Her oppdager du alle bilder i et større arrangement av bilder som har en bestemt substans. Stoffet kan bestemmes på en uventet måte, for eksempel når det gjelder likhet i forhold til et objektivt bilde (gi meg alle bilder som bilde X), eller så langt som signifikante nivå for forfølgelsesstandarder gitt som tekstinndata (gi meg alle bilder som inneholder mange hus, tas om vinteren og har ingen kjøretøy i dem).

• Stillingsvurdering

vi må måle posisjonen eller retningen til en bestemt artikkel sammenlignet med kameraet. En modellapplikasjon for denne strategien vil hjelpe en robot med å gjenopprette gjenstander fra en transportlinje i et mekanisk produksjonssystem.

• Optisk tegnbekreftelse

OCR som skiller tegn i bilder av trykt eller manuelt skrevet innhold, for det meste med endemålet å kode innholdet i en organisasjon mer og gi mulighet til å endre eller bestille Institutt for informatikk og ingeniørvitenskap, Michigan State University. Strategier er laget for å oppdage objekter, for å finne hvilke av høydepunktene deres som gjenkjenner dem fra andre, og for å planlegge beregninger som kan brukes av en maskin til å gjøre karakteriseringen. Viktige applikasjoner inkluderer ansiktsgjenkjenning, gjenkjennelig fingeravtrykk, undersøkelse av opptak av bilder, utvikling av 3D-artikkelmodeller, robotrute og representasjon/undersøkelse av 3D-volumetrisk informasjon. Ebbe- og flomforskningsspørsmål inkluderer biometrisk bekreftelse, programmert observasjon og følging, håndløs HCI, ansiktsvisning, datastyrt vannmerking og undersøkelse av utformingen av nettarkiver. Avdøde alumner ved laboratoriet har behandlet anerkjennelse av skrivekunst, signatursjekk, visuell læring og bildegjenoppretting.»

Modell:

Vi bør se at det tar sjokkerende et par piksler med data for å ha muligheten til å gjenkjenne motivet til et bilde, har en gruppe kjørt av en MIT-spesialist funnet. Avsløringen kan føre til ekstraordinære fremskritt i det mekaniserte gjenkjennelige beviset på nettbilder og til slutt gi en premiss til PC-er for å se som folk gjør. Å utlede en spesielt kort skildring ville være et betydelig fremskritt mot å gjøre det tenkelig å inventere milliarder av bilder på Internett på en slik måte. Per nå er de ensomme tilnærmingene til å lete etter bilder avhengig av innholdsinskripsjoner som enkeltpersoner har lagt inn for hånd for hvert bilde, og mange bilder trenger slike data. Programmert ID vil også gi en tilnærming til å arkivere bilder enkeltpersoner laster ned fra datastyrte kameraer til PC-ene sine, uten å oppleve og undertekste hver enkelt for hånd. Endelig kan det også føre til ekte maskinsyn, noe som en gang kan tillate roboter å sortere ut informasjonen som kommer fra kameraene deres og sortere ut hvor de er. Slik at hvis to bilder har en sammenlignbar gruppering [av tall], er de antagelig komparative laget av generelt en lignende artikkel, i generelt en lignende ordning." Hvis ett bilde har vært relatert til en inskripsjon eller tittel, på det tidspunktet vil forskjellige bilder som koordinerer den matematiske koden sannsynligvis vise et lignende element, (for eksempel et kjøretøy, tre eller individ), og dermed kan navnet relatert til ett bilde være flyttet til de andre. "Med ekstremt mange bilder kan selv generelt enkle beregninger fungere veldig bra" for å gjenkjenne bilder på denne måten.

⦁ Ansiktsgjenkjenning

vi innser at rammeverk for ansiktserkjennelse stadig blir kjent som metoder for å fjerne biometriske data. Ansiktsgjenkjenning har en grunnleggende del i biometriske rammer og er forlokkende for ulike bruksområder, inkludert visuell rekognosering og sikkerhet. I lys av den generelle befolkningens anerkjennelse av ansiktsbilder i ulike rapporter, har ansiktsgjenkjenning et utrolig potensiale til å bli den banebrytende biometriske innovasjonen av beslutninger.

Bildegjenkjenningssystemer

⦁ Bevegelsesundersøkelse

Noen få oppgaver identifiserer seg med bevegelsesvurdering der en bildesekvens er utarbeidet for å lage en måler for hastigheten enten ved hvert fokus i bildet eller i 3D-scenen, eller til og med for kameraet som leverer bildene. Forekomster av slike oppdrag er:

⦁ Egobevegelse

Bestemme den ufleksible 3D-bevegelsen (pivot og tolkning) av kameraet fra en bildeserie skapt av kameraet.

⦁ Sporing

Følgende vil følge utviklingen av en (generelt) mer beskjeden ordning av interessefokus eller protester (f.eks. kjøretøy eller personer) i bildesekvensen.

⦁ Optisk strøm

Dette er for å bestemme, for hvert punkt i bildet, hvordan det punktet beveger seg sammenlignet med bildeplanet, dvs. dets tydelige bevegelse. Denne bevegelsen er et resultat både av hvordan det sammenlignende 3D-punktet beveger seg i scenen og hvordan kameraet beveger seg sammenlignet med scenen.

⦁ Gjenskaping av scene

Gitt ett eller (vanligvis) flere bilder av en scene, eller en video, måler scenereproduksjon som registrerer en 3D-modell av scenen. I det enkleste tilfellet kan modellen være en haug med 3D-fokus. Mer raffinerte strategier produserer en total 3D-overflatemodell

⦁ Gjenoppbygging av bilder

Poenget med bildegjenoppbygging er evakuering av bråk (sensorklamming, obskure bevegelser og så videre) fra bilder. Den minst kompliserte tenkelige metoden for utvisning av bråk er forskjellige typer kanaler, for eksempel lavpasskanaler eller midtkanaler. Mer moderne strategier forventer en modell av hvordan nabolagets bildestrukturer ligner, en modell som gjenkjenner dem fra oppstyret. Ved først å undersøke bildeinformasjonen på en god stund av de nærliggende bildestrukturene, for eksempel linjer eller kanter, og deretter kontrollere separeringen avhengig av nabolagsdata fra undersøkelsestrinnet, blir en overlegen grad av bråkevakuering generelt sett i kontrast til den mindre komplekse metoder. En modell på dette feltet er maleriet deres. Noen få rammeverk er uavhengige applikasjoner som tar for seg et bestemt estimerings- eller gjenkjennelsesproblem, mens andre omfatter en underordning av en større plan som for eksempel også inneholder underrammer for kontroll av mekaniske aktuatorer, ordning, datainformasjonsbaser, person- maskingrensesnitt og så videre. Den spesielle utførelsen av et PC-synsrammeverk er også avhengig av om dets nytte er forhåndsbestemt eller om en del av det meget godt kan læres eller justeres under aktivitet. Det er uansett vanlige kapasiteter som finnes i mange PC-syn