Dlaczego rozpoznawanie obrazu jest ważne?

Około 80% treści w sieci ma charakter wizualny. Mógłbyś już zacząć zastanawiać się, dlaczego etykietowanie obrazów może utrzymać swoje miejsce jako władca tabeli substancji. Niezależnie od tego, czy są to ludzie, czy organizacje, rozpoznawanie obrazów AI umożliwiło rozróżnienie elementów wizualnych w Internecie za pomocą nieistotnego obiektu. Każdego roku starannie publikowanych jest około 657 miliardów zdjęć, z czego większa część pojawia się w mediach internetowych. Przyzwoity fragment tych zdjęć to osoby awansujące przedmioty, niezależnie od tego, czy robią to przypadkowo. Treści tworzone przez klientów (UGC) w swojej najdoskonalszej strukturze mają doskonały, wzmacniający wpływ na marki, ponieważ zapewniają najbardziej idealny rodzaj rozwoju.

Istnieją narzędzia reklamowe, które mogą zaalarmować organizacje w przypadku ogłoszenia kupującego za pośrednictwem mediów internetowych, jednak czy nie powinno się powiedzieć czegoś o rozwoju marki, gdy nikt nie umieszcza jej nazwiska w poście społecznościowym? To tutaj rozpoznawanie obrazu AI demonstruje swoją wartość. Jeśli technologia zajmie się właściwymi zbiorami danych, sztuczna inteligencja może rozróżnić obraz bez wyraźnego odniesienia do etykiety. Wyniki są ważne dla marek, które mogą śledzić i śledzić swoje komunikaty w mediach społecznościowych.

Jak działa rozpoznawanie obrazu?

Jak zapewne wiemy, sztuczna inteligencja może przeglądać etapy mediów internetowych w poszukiwaniu zdjęć i kontrastować je z szerokimi zbiorami informacji. W tym momencie wybiera odpowiedni obraz, który pasuje w tempie znacznie szybszym niż ludzie są w stanie to zrobić. Marki korzystają z rozpoznawania obrazu, aby odkrywać treści podobne do ich własnych za pośrednictwem mediów internetowych. Oznacza to rozróżnienie logo marki lub postrzeganie pozycji pozycji w sposób naturalny wśród klientów mediów internetowych. Żądanie, aby ludzie przeglądali tak dużą ilość danych, staje się męczące. Symulowana inteligencja nie skupia się na ludzkich błędach i zwraca dokładne wyniki na niezrównanym poziomie. Sztuczna inteligencja obrazowa sprawdza, co ludzie mówią o marce, bez konieczności podawania tekstu. Marki gotowe śledzić swoje komunikaty w mediach społecznościowych bez klientów oczekujących wpisania nazwy organizacji, zajmą bezcenną pozycję. Możliwość skorzystania z własnego włączenia do Internetu wyłącznie za pośrednictwem identyfikatorów postrzeganych przez sztuczną inteligencję jest ogromna i oferuje niezrównaną integrację.

Oto kilka typowych zadań związanych z rozpoznawaniem obrazu: -

Od samego początku musimy zdecydować, czy informacja o obrazie zawiera jakiś konkretny artykuł, fragment lub ruch. Człowiek zazwyczaj może zająć się tym zadaniem z zaangażowaniem i bez wysiłku, jednak jak dotąd nie zostało ono dostatecznie ujęte w wizji PC w odniesieniu do ogólnego przypadku: artykułów asertywnych w uznaniowych okolicznościach. Obecne techniki radzenia sobie z tym problemem można najlepiej rozwiązać tylko w przypadku wyraźnych artykułów, na przykład podstawowych elementów matematycznych (np. wielościennych), ludzkich twarzy, drukowanych lub transkrybowanych znaków lub pojazdów, a w jednoznacznych okolicznościach zwykle przedstawianych, o ile wszyscy wokół scharakteryzowane rozjaśnienie, podłoże i postawa przedmiotu porównywalna z aparatem. W piśmie przedstawiono różne odmiany kwestii uznania:

• Rozpoznawanie obiektów

Można dostrzec jeden lub kilka wcześniej określonych lub wyuczonych przedmiotów lub klas przedmiotów, zwykle wraz z ich sytuacjami 2D na obrazie lub pozycjami 3D w scenie.

• Identyfikacja

Rozpatrywany jest indywidualny przypadek artykułu. Modele są dowodem rozpoznawczym twarzy konkretnej osoby, unikalnym znakiem lub identyfikatorem konkretnego pojazdu.

• Wykrycie

Informacje o obrazie są sprawdzane pod kątem konkretnego warunku. Modele obejmują odkrywanie możliwych dziwnych komórek lub tkanek na obrazach klinicznych lub rozpoznawanie pojazdu w ramach zaprogramowanych kosztów ulicznych. Odkrycie oparte na umiarkowanie prostych i szybkich obliczeniach jest tu i ówdzie wykorzystywane do znajdowania skromniejszych obszarów intrygujących informacji obrazowych, które można dodatkowo rozbić za pomocą strategii wymagających bardziej obliczeniowych obliczeń w celu stworzenia prawidłowego tłumaczenia.

Istnieje kilka szczególnych przedsięwzięć zależnych od uznania, na przykład:

• Odzyskiwanie obrazów w oparciu o zawartość

Tutaj odkrywamy wszystkie obrazy w większym układzie obrazów, które mają określoną treść. Substancję można określić w nieoczekiwany sposób, na przykład pod względem podobieństwa do obiektywnego obrazu (podaj mi wszystkie obrazki jak obrazek X), lub jeśli chodzi o znaczący poziom realizacji standardów podanych jako tekst wejściowy (podaj mi wszystkie zdjęcia, które zawierają liczne domy, są zabierane zimą i nie mają w nich pojazdów).

• Ocena pozycji

musimy ocenić położenie lub kierunek konkretnego artykułu w porównaniu z kamerą. Modelowe zastosowanie tej strategii pomogłoby robotowi odzyskać przedmioty z linii transportowej w warunkach mechanicznego systemu produkcyjnego.

• Optyczne potwierdzenie znaku

OCR, który polega na rozróżnianiu znaków na obrazach treści drukowanych lub pisanych ręcznie, głównie w celu końcowego kodowania treści w organizacji i umożliwienia zmiany lub zamówienia Wydziału Informatyki i Inżynierii Uniwersytetu Stanowego Michigan. Tworzone są strategie mające na celu wykrywanie obiektów, sprawdzanie, które z ich świateł odróżniają je od innych, a także planowanie obliczeń, które mogą zostać wykorzystane przez maszynę do przeprowadzenia charakterystyki. Do znaczących zastosowań zalicza się rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie odcisków palców, badanie nagrań, opracowywanie modeli artykułów 3D, wyznaczanie trasy robota oraz przedstawianie/badanie informacji wolumetrycznych 3D. Zagadnienia badawcze dotyczące przypływów i przepływów obejmują potwierdzenie biometryczne, zaprogramowaną obserwację i śledzenie, bezdotykowe HCI, wyświetlanie twarzy, komputerowe znakowanie wodne i badanie projektów archiwów internetowych. Późni absolwenci laboratorium zajmowali się potwierdzaniem pisma, sprawdzaniem podpisów, wizualnym uczeniem się i odzyskiwaniem obrazów.

Model:

Powinniśmy zobaczyć, że do rozpoznania tematu zdjęcia potrzeba szokująco kilku pikseli danych, odkryła grupa kierowana przez specjalistę z MIT. To odkrycie może spowodować niezwykły postęp w zakresie zmechanizowanego, rozpoznawalnego dowodu zdjęć w Internecie i wreszcie dać komputerom PC możliwość widzenia tak, jak ludzie. Wyciągnięcie wniosku o szczególnie krótkim opisie stanowiłoby znaczący postęp w kierunku umożliwienia konsekwentnej inwentaryzacji miliardów zdjęć w Internecie. Obecnie jedyne metody wyszukiwania zdjęć opierają się na wpisach treści, które użytkownicy wpisują ręcznie przy każdym obrazie, a wiele zdjęć potrzebuje takich danych. Zaprogramowany identyfikator umożliwiłby także pobieranie zdjęć z kamer komputerowych na komputery osobiste, bez konieczności ręcznego sprawdzania i dodawania napisów. Wreszcie mogłoby to umożliwić prawdziwe widzenie maszynowe, co mogłoby kiedyś pozwolić robotom na sortowanie informacji pochodzących z ich kamer i ustalanie, gdzie się znajdują. Tak więc, jeśli dwa zdjęcia mają porównywalne zgrupowanie [liczb], prawdopodobnie są porównywalne wykonane z ogólnie podobnego artykułu, w ogólnie podobnym układzie.” Jeśli jedno zdjęcie zostało powiązane z napisem lub tytułem, w tym momencie różne obrazy, które koordynują jego kod matematyczny, prawdopodobnie pokazywałyby podobny przedmiot (na przykład pojazd, drzewo lub osobę), zatem nazwa powiązana z jednym zdjęciem może być przeniósł się do innych. „Przy niezwykle dużej liczbie obrazów nawet ogólnie proste obliczenia mogą być naprawdę skuteczne” w rozpoznawaniu obrazów w ten sposób.

⦁ Rozpoznawanie twarzy

zdajemy sobie sprawę, że systemy potwierdzania twarzy stale zyskują sławę jako metody usuwania danych biometrycznych. Rozpoznawanie twarzy odgrywa zasadniczą rolę w systemach biometrycznych i jest atrakcyjne w różnych zastosowaniach, w tym w rozpoznaniu wizualnym i bezpieczeństwie. W świetle potwierdzania zdjęć twarzy przez całą populację w różnych raportach, rozpoznawanie twarzy ma niesamowity potencjał, aby przekształcić się w najnowocześniejszą biometryczną innowację w podejmowaniu decyzji.

Systemy rozpoznawania obrazu

⦁ Badanie ruchu

Kilka zadań wiąże się z oceną ruchu, podczas której przygotowywana jest sekwencja obrazów w celu stworzenia wskaźnika prędkości każdego ogniska na obrazie lub w scenie 3D, a nawet kamery wykonującej zdjęcia. Przykładami takich zadań są:

⦁ Ruch ego

Decydowanie o nieelastycznym ruchu 3D (obrót i interpretacja) kamery na podstawie sekwencji obrazów utworzonej przez kamerę.

⦁ Śledzenie

Poniżej będziemy śledzić rozwój (ogólnie) skromniejszego układu skupień zainteresowań lub protestów (np. pojazdów lub ludzi) w sekwencji obrazów.

⦁ Strumień optyczny

Ma to na celu określenie, dla każdego punktu obrazu, w jaki sposób ten punkt porusza się w porównaniu z płaszczyzną obrazu, tj. jego widoczny ruch. Ruch ten jest wynikiem zarówno tego, jak porusza się porównywany punkt 3D w scenie, jak i tego, jak kamera porusza się względem sceny.

⦁ Przeróbka sceny

Biorąc pod uwagę jedno lub (zwykle) więcej zdjęć sceny lub wideo, cele reprodukcji sceny rejestrują model 3D sceny. W najprostszym przypadku model może być grupą skupień 3D. Bardziej wyrafinowane strategie pozwalają uzyskać całkowity model powierzchni 3D

⦁ Przebudowa obrazu

Celem rekonstrukcji obrazu jest usunięcie z obrazów zamieszania (zgiełku sensorycznego, niejasności ruchu itd.). Najmniej złożoną metodologią usuwania zamieszania są różne rodzaje kanałów, na przykład kanały dolnoprzepustowe lub kanały środkowe. Bardziej nowoczesne strategie oczekują modelu przypominającego struktury obrazu sąsiedztwa, modelu, który rozpoznaje je na podstawie zamieszania. Badając najpierw przez dłuższy czas informacje o obrazie z pobliskich struktur obrazu, na przykład linii lub krawędzi, a następnie kontrolując oddzielanie w zależności od danych o sąsiedztwie z etapu badania, ogólnie uzyskuje się wyższy stopień ewakuacji zamieszania w porównaniu z mniejszym złożone metodyki. Wzorem w tej dziedzinie jest ich malarstwo. Kilka struktur to niezależne aplikacje, które dotyczą konkretnego problemu szacowania lub rozpoznawania, podczas gdy inne stanowią podukład większego planu, który na przykład zawiera również podstruktury do sterowania siłownikami mechanicznymi, aranżacją, bazami danych, zarządzaniem personelem. interfejsy maszynowe itd. Konkretne wykonanie szkieletu wizyjnego komputera PC również zależy od tego, czy jego użyteczność jest z góry określona lub czy jakiegoś jego fragmentu można się bardzo dobrze nauczyć lub dostosować w trakcie działania. Tak czy inaczej, istnieją regularne możliwości, które można znaleźć w wielu komputerach PC