Por que o reconhecimento de imagem é importante?

Cerca de 80% do conteúdo da internet é visual. Você já pode começar a descobrir por que a marcação de imagens pode ocupar seu lugar como rei da tabela de conteúdo. Quer se trate de indivíduos ou empresas, o reconhecimento de imagens por IA tornou possível identificar imagens online com o mínimo de barulho. Existem cerca de 657 bilhões de fotos postadas digitalmente todos os anos, com a maioria aparecendo nas redes sociais. Boa parte dessas imagens são de pessoas promovendo produtos, mesmo que o façam involuntariamente. O conteúdo gerado pelo usuário (UGC) em sua forma mais pura é um excelente facilitador para as marcas, pois oferece o melhor tipo de promoção.
Existem ferramentas de marketing para alertar as empresas quando há menção de um consumidor nas redes sociais, mas e quando a promoção da marca ocorre sem que ninguém marque seu nome na postagem social? É aqui que o reconhecimento de imagens por IA prova o seu valor. Se a tecnologia receber os conjuntos de dados corretos, a IA poderá identificar uma imagem sem menções de tags específicas. Os resultados são inestimáveis ​​para as marcas rastrearem suas menções sociais.

Como funciona o reconhecimento de imagem?

Como sabemos, a IA pode pesquisar plataformas de mídia social em busca de fotos e compará-las com extensos conjuntos de dados. Em seguida, ele decide a imagem relevante que corresponde a uma taxa muito mais rápida do que os humanos são capazes. As marcas usam o reconhecimento de imagem para encontrar conteúdo semelhante ao seu nas redes sociais. Isso significa identificar o logotipo de uma marca ou reconhecer a colocação orgânica de produtos entre os usuários das redes sociais. Pedir aos humanos que vasculhem tantas informações facilmente se torna cansativo. A IA não se preocupa com erros humanos e retorna resultados precisos em níveis incomparáveis. O reconhecimento de imagem por IA monitora o que as pessoas estão dizendo sobre uma marca sem a necessidade de texto. Marcas capazes de rastrear suas menções sociais sem que os usuários precisem digitar o nome da empresa estarão em uma posição vantajosa. O potencial para explorar a sua própria cobertura online apenas através de identificadores reconhecidos pela IA é enorme e oferece uma cobertura incomparável.

Aqui estão algumas tarefas típicas de reconhecimento de imagem: -

Primeiramente, temos que determinar se os dados da imagem contêm ou não algum objeto, recurso ou atividade específica. Esta tarefa normalmente pode ser resolvida de forma robusta e sem esforço por um ser humano, mas ainda não é resolvida satisfatoriamente em visão computacional para o caso geral: objetos arbitrários em situações arbitrárias. Os métodos existentes para lidar com este problema podem ser melhor resolvidos apenas para objetos específicos, como objetos geométricos simples (por exemplo, poliedros), rostos humanos, caracteres impressos ou escritos à mão, ou veículos, e em situações específicas, normalmente descritas em termos de iluminação, fundo e pose bem definidos do objeto em relação à câmera. Diferentes variedades do problema de reconhecimento são descritas na literatura:

• Reconhecimento de objeto

Um ou vários objetos ou classes de objetos pré-especificados ou aprendidos podem ser reconhecidos, geralmente junto com suas posições 2D na imagem ou poses 3D na cena.

• Identificação
Uma instância individual de um objeto é reconhecida. Exemplos são a identificação do rosto ou impressão digital de uma pessoa específica, ou a identificação de um veículo específico.

• Detecção
Os dados da imagem são digitalizados para uma condição específica. Exemplos são a detecção de possíveis células ou tecidos anormais em imagens médicas ou a detecção de um veículo num sistema automático de portagem rodoviária. A detecção baseada em cálculos relativamente simples e rápidos é algumas vezes usada para encontrar regiões menores de dados de imagem interessantes que podem ser analisados ​​posteriormente por técnicas computacionalmente mais exigentes para produzir uma interpretação correta.

Existem várias tarefas especializadas baseadas no reconhecimento, tais como:

• Recuperação de imagens baseada em conteúdo
Encontrando aqui todas as imagens em um conjunto maior de imagens que possuem um conteúdo específico. O conteúdo pode ser especificado de diferentes maneiras, por exemplo, em termos de similaridade relativa a uma imagem alvo (forneça-me todas as imagens semelhantes à imagem X), ou em termos de critérios de pesquisa de alto nível fornecidos como entrada de texto (forneça-me todas as imagens que contém muitas casas, são ocupadas durante o inverno e não têm carros).

• Estimativa de pose
temos que estimar a posição ou orientação de um objeto específico em relação à câmera. Um exemplo de aplicação para esta técnica seria ajudar um robô a recuperar objetos de uma correia transportadora em uma situação de linha de montagem.

• Reconhecimento óptico de caracteres
OCR que consiste na identificação de caracteres em imagens de texto impresso ou manuscrito, geralmente com o objetivo de codificar o texto em um formato maior e possibilitar a edição ou indexação do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia da Michigan State University. “O corpo docente e os alunos do Laboratório de Reconhecimento de Padrões e Processamento de Imagens (PRIP) investigam o uso de máquinas para reconhecer padrões ou objetos. Métodos são desenvolvidos para detectar objetos, para descobrir quais de suas características os distinguem dos outros e para projetar algoritmos que podem ser usados ​​por uma máquina para fazer a classificação. Aplicações importantes incluem reconhecimento facial, identificação de impressões digitais, análise de imagens de documentos, construção de modelos de objetos 3D, navegação de robôs e visualização/exploração de dados volumétricos 3D. Os problemas atuais de pesquisa incluem autenticação biométrica, vigilância e rastreamento automáticos, HCI sem mãos, modelagem facial, marca d'água digital e análise de estrutura de documentos on-line. Os recém-formados do laboratório trabalharam no reconhecimento de caligrafia, verificação de assinaturas, aprendizagem visual e recuperação de imagens.”

⦁ Reconhecimento Facial
sabemos que os sistemas de reconhecimento facial estão cada vez mais populares como meio de extrair informações biométricas. O reconhecimento facial tem um papel crítico nos sistemas biométricos e é atraente para inúmeras aplicações, incluindo vigilância visual e segurança. Devido à aceitação geral do público de imagens faciais em vários documentos, o reconhecimento facial tem um grande potencial para se tornar a tecnologia biométrica preferida da próxima geração.

Sistemas de reconhecimento de imagem

⦁ Análise de movimento
Diversas tarefas estão relacionadas à estimativa de movimento onde uma sequência de imagens é processada para produzir uma estimativa da velocidade em cada ponto da imagem ou na cena 3D, ou mesmo da câmera que produz as imagens. Exemplos de tais tarefas são:

⦁  Movimento do ego
Determinar o movimento rígido 3D (rotação e translação) da câmera a partir de uma sequência de imagens produzida pela câmera.

⦁ Rastreamento
O rastreamento segue os movimentos de um conjunto (geralmente) menor de pontos de interesse ou objetos (por exemplo, veículos ou humanos) na sequência de imagens.

⦁ Fluxo óptico
Isto serve para determinar, para cada ponto da imagem, como esse ponto está se movendo em relação ao plano da imagem, ou seja, seu movimento aparente. Esse movimento é resultado de como o ponto 3D correspondente está se movendo na cena e de como a câmera está se movendo em relação à cena.

⦁ Reconstrução de cena
Dada uma ou (normalmente) mais imagens de uma cena, ou vídeo, a reconstrução da cena visa calcular um modelo 3D da cena. No caso mais simples, o modelo pode ser um conjunto de pontos 3D. Métodos mais sofisticados produzem um modelo de superfície 3D completo

⦁ Restauração de imagem
O objetivo da restauração de imagens é a remoção de ruído (ruído do sensor, desfoque de movimento, etc.) das imagens. A abordagem mais simples possível para remoção de ruído são vários tipos de filtros, como filtros passa-baixa ou filtros medianos. Métodos mais sofisticados assumem um modelo de aparência das estruturas locais da imagem, um modelo que as distingue do ruído. Analisando primeiro os dados da imagem em termos das estruturas locais da imagem, como linhas ou bordas, e depois controlando a filtragem com base nas informações locais da etapa de análise, geralmente é obtido um melhor nível de remoção de ruído em comparação com as abordagens mais simples. Um exemplo neste campo é a sua pintura. Alguns sistemas são aplicações independentes que resolvem um problema específico de medição ou detecção, enquanto outros constituem um subsistema de design maior que, por exemplo, também contém subsistemas para controle de atuadores mecânicos, planejamento, bancos de dados de informações, gerenciamento. interfaces de máquina, etc. A implementação específica de um sistema de visão computacional também depende se sua funcionalidade é pré-especificada ou se alguma parte dele pode ser aprendida ou modificada durante a operação. Existem, no entanto, funções típicas encontradas em muitos sistemas de visão computacional.

 

Aprendizado mais profundo com reconhecimento de imagem

O reconhecimento de imagem já existia antes da IA. No entanto, o factor aprendizagem automática está a revolucionar os métodos de identificação de um objecto ou do rosto de uma pessoa. No entanto, o aprendizado de máquina só é eficaz quando há dados para alimentá-lo. Apesar de toda a automação da IA, encarregar-se de identificar imagens não é uma solicitação simples. Nossa compreensão dos recursos visuais é uma segunda natureza; é algo que somos programados para fazer desde tenra idade. Pedir o mesmo a uma máquina não é um processo simples. Por esse motivo, uma das formas mais populares de reconhecimento de IA são as redes neurais convolucionais (CNN). CNN é um método que foca em pixels localizados próximos uns dos outros. Imagens próximas têm maior probabilidade de estarem relacionadas, o que significa que um objeto ou rosto corresponde a uma imagem com mais transparência.
Embora as marcas que buscam monetizar a mídia social por meio do reconhecimento de imagem por IA tragam benefícios claros, seus casos de uso são muito mais profundos. Os carros autônomos estão prestes a ser a próxima grande novidade no mundo automobilístico, e a tecnologia de reconhecimento de imagem de IA está ajudando a impulsioná-los. Um carro autônomo que pode detectar objetos e pessoas na estrada para não bater neles não acontece automaticamente. Ele precisa reconhecer as imagens para tomar decisões informadas. Cada carro autônomo está equipado com vários sensores para poder identificar outros veículos em movimento, ciclistas, pessoas – basicamente qualquer coisa que possa representar um perigo. Um carro automatizado precisa processar os perigos da estrada da mesma forma que um motorista experiente. Ainda há alguns aspectos a serem resolvidos antes que os carros autônomos cheguem às estradas em 2020. Mas quando a automação dos veículos entrar em ação, o reconhecimento de imagem por IA será um dos principais impulsionadores por trás deles trabalharem com segurança.
⦁ Aquisição de imagens
Uma imagem digital é produzida por um ou vários sensores de imagem, que, além de vários tipos de câmeras fotossensíveis, incluem sensores de alcance, tomógrafos, radares, câmeras ultrassônicas, etc. é uma imagem 2D comum, um volume 3D ou uma sequência de imagens. Os valores dos pixels normalmente correspondem à intensidade da luz em uma ou várias bandas espectrais (imagens cinzas ou imagens coloridas), mas também podem estar relacionados a diversas medidas físicas, como profundidade, absorção ou refletância de ondas sônicas ou eletromagnéticas, ou ressonância magnética nuclear.
⦁ Pré-processamento:
Antes que um método de visão computacional possa ser aplicado a dados de imagem para extrair alguma informação específica, geralmente é necessário processar os dados para garantir que eles satisfaçam certas suposições implícitas no método. Exemplos são
1. Reamostragem para garantir que o sistema de coordenadas da imagem esteja correto.
2. Redução de ruído para garantir que o ruído do sensor não introduza informações falsas.
3. Aprimoramento de contraste para garantir que informações relevantes possam ser detectadas.
4. Representação em escala espacial para aprimorar estruturas de imagem em escalas localmente apropriadas.
⦁ Extração de recursos:
Recursos de imagem em vários níveis de complexidade são extraídos dos dados da imagem. Exemplos típicos de tais características são linhas, arestas e saliências.
Pontos de interesse localizados, como cantos, bolhas ou pontos. Recursos mais complexos podem estar relacionados à textura, forma ou movimento.
⦁ Detecção/segmentação:
Em algum ponto do processamento é tomada uma decisão sobre quais pontos ou regiões da imagem são relevantes para processamento posterior. Exemplos são
1. Seleção de um conjunto específico de pontos de interesse
2. Segmentação de uma ou múltiplas regiões da imagem que contém um objeto específico de interesse.
⦁ Processamento de alto nível:
Nesta etapa, a entrada é normalmente um pequeno conjunto de dados, por exemplo, um conjunto de pontos ou uma região de imagem que se presume conter um objeto específico. O restante processamento trata, por exemplo:
1. Verificação de que os dados satisfazem as suposições específicas baseadas no modelo e na aplicação.
2. Estimativa de parâmetros específicos da aplicação, como pose ou tamanho do objeto.
3. Classificar um objeto detectado em diferentes categorias. Assim, o processamento de imagem ajuda a IA a identificar a imagem e responder de acordo com a identificação da imagem.

Um futuro perfeito de imagens

À medida que a tecnologia melhora, o reconhecimento de imagem retornará resultados ainda melhores. Chefe de aprendizado de máquina da Lobster, Vladimir Pavlov diz: “A base matemática para o reconhecimento de objetos existe há muito tempo, mas as possibilidades tecnológicas de uso de algoritmos de visão computacional surgiram recentemente. As redes neurais já permitem criar detectores perfeitos, capazes de funcionar melhor que os humanos. Um grande avanço impede a presença de conjuntos de dados de imagens marcados para treinamento, mas em um futuro próximo isso não será um problema. Os engenheiros de visão computacional estão trabalhando ativamente em algoritmos de autoaprendizagem”. Com um futuro tão fortemente influenciado pela comunicação visual, o reconhecimento de imagens será o fator-chave por trás de muitas das imagens que vemos. Tanto na vida real quanto online.