Prečo je rozpoznávanie obrazu dôležité?

Približne 80 % obsahu na webe je vizuálnych. Už by ste boli schopní začať zisťovať, prečo môže byť označovanie obrázkom ako pán tabuľky látok. Bez ohľadu na to, či ide o ľudí alebo organizácie, vďaka rozpoznávaniu obrázkov AI je možné odlíšiť vizuály online od bezvýznamných predmetov. Každý rok sa opatrne zverejní okolo 657 miliárd fotografií, pričom väčšia časť sa zobrazí prostredníctvom online médií. Slušný kus týchto obrázkov tvoria jednotlivci postupujúce položky, bez ohľadu na to, či tak robia náhodou. Klientsky produkovaný obsah (UGC) vo svojej najdokonalejšej štruktúre je skvelým posilňujúcim vplyvom pre značky, pretože poskytuje najideálnejší druh napredovania.

Existujú reklamné zariadenia, ktoré upozorňujú organizácie, keď sa prostredníctvom online médií objaví oznámenie o kupujúcom, nemalo by sa však povedať niečo o tom, keď sa vývoj značiek deje bez toho, aby niekto označil ich meno v príspevku na sociálnej sieti? Toto je miesto, kde rozpoznávanie obrázkov AI demonštruje svoju hodnotu. V prípade, že sa technológia postará o správne súbory údajov, AI dokáže rozlíšiť obrázok bez toho, aby naň explicitne odkazoval štítok. Výsledky sú dôležité, aby značky sledovali a sledovali ich sociálne oznámenia.

Ako funguje rozpoznávanie obrázkov?

Ako sme si pravdepodobne vedomí, AI dokáže prezerať webové mediálne štádiá pri hľadaní fotografií a porovnávať ich so širokými informačnými zbierkami. V tomto bode si vyberie príslušný obrázok, ktorý sa zhoduje oveľa rýchlejšie, ako sú ľudia schopní urobiť. Značky používajú obrazové uznanie na objavovanie obsahu podobného ich vlastnému prostredníctvom webových médií. To znamená rozlišovať logo značky alebo vnímať prirodzene umiestnenú situáciu medzi webovými mediálnymi klientmi. Požadovať, aby ľudia lovili cez také množstvo údajov, je únavné. Simulovaná inteligencia sa nestresuje ľudskými chybami a vracia presné výsledky na bezkonkurenčných úrovniach. Obrázok umelej inteligencie zobrazuje, čo jednotlivci hovoria o značke bez požiadavky na text. Značky pripravené sledovať ich sociálne oznámenia bez toho, aby klienti očakávali, že zadajú názov organizácie, budú mať neoceniteľnú pozíciu. Možnosť využívať výhody vlastného online začlenenia výlučne prostredníctvom identifikátorov vnímaných AI je obrovská a ponúka bezkonkurenčné začlenenie.

Tu je niekoľko bežných úloh rozpoznávania obrázkov: -

Hneď na začiatku sa musíme rozhodnúť, či informácie o obrázku obsahujú nejaký konkrétny článok, zvýraznenie alebo pohyb. Táto úloha môže byť zvyčajne riešená úprimne a bez námahy človekom, ale zatiaľ nie je dostatočne riešená v PC vízii pre celkový prípad: sebapresadzujúce sa články za ľubovoľných okolností. Súčasné techniky na zvládnutie tohto problému je možné najlepšie riešiť len pre explicitné články, napríklad základné matematické prvky (napr. mnohosten), ľudské tváre, tlačené alebo prepísané postavy alebo vozidlá, a za explicitných okolností môžu byť bežne zobrazené ako všetky okolo charakterizovaného rozjasnenia, základu a polohy predmetu porovnateľného s fotoaparátom. Rôzne druhy vydania potvrdenia sú zobrazené v písomnej forme:

• Rozpoznávanie objektov

Jeden alebo niekoľko vopred určených alebo naučených predmetov alebo tried položiek možno vnímať, zvyčajne spolu s ich 2D situáciami na obrázku alebo 3D postojmi na scéne.

• Identifikácia

Vníma sa individuálny prípad článku. Modely sú rozlišovacím dôkazom tváre konkrétneho jednotlivca alebo jedinečného označenia alebo ID konkrétneho vozidla.

• Detekcia

Obrazová informácia sa skúma na konkrétny stav. Modely sú objavenie mysliteľných zvláštnych buniek alebo tkanív v klinických obrázkoch alebo rozpoznanie vozidla v rámci naprogramovaných pouličných nákladov. Objavovanie závislé na stredne priamočiarych a rýchlych výpočtoch sa tu a tam využíva na nájdenie skromnejších oblastí zaujímavej obrazovej informácie, ktoré možno dodatočne rozložiť výpočtovo náročnejšími stratégiami na vytvorenie správneho prekladu.

Existuje niekoľko konkrétnych záväzkov závislých od uznania, napr.

• Obnova obrazu podľa obsahu

Tu nájdete všetky obrázky vo väčšom usporiadaní obrázkov, ktoré majú určitú podstatu. Látka môže byť určená neočakávaným spôsobom, napríklad pokiaľ ide o podobnosť vo vzťahu k objektívnemu obrázku (poskytnite mi všetky obrázky ako obrázok X), alebo pokiaľ ide o štandardy významnej úrovne prenasledovania zadané ako textový vstup (poskytnite mi všetky obrázky, ktoré obsahujú množstvo domy, sú odobraté počas zimy a nie sú v nich žiadne vozidlá).

• Hodnotenie pózy

potrebujeme zmerať polohu alebo smer konkrétneho článku v porovnaní s fotoaparátom. Modelová aplikácia pre túto stratégiu by pomohla robotovi pri získavaní predmetov z prepravnej linky v podmienkach mechanického výrobného systému.

• Optické potvrdenie znaku

OCR, ktorý rozlišuje znaky na obrázkoch tlačeného alebo ručne napísaného obsahu, väčšinou s konečným cieľom viac zakódovať obsah v organizácii a umožniť zmenu alebo objednanie Katedry počítačovej vedy a inžinierstva, Michigan State University. Stratégie sú vytvorené na detekciu objektov, na zistenie, ktoré z ich zvýraznení ich rozpoznajú od ostatných, a na plánovanie výpočtov, ktoré môže stroj použiť na charakterizáciu. Významné aplikácie zahŕňajú rozpoznávanie tváre, dôkaz rozoznateľných odtlačkov prstov, skúmanie záznamu obrazu, vývoj 3D modelu výrobku, trasu robota a reprezentáciu/vyšetrovanie 3D objemových informácií. Otázky výskumu odlivu a odlivu zahŕňajú biometrické potvrdenie, programované pozorovanie a sledovanie, HCI bez rukoväte, zobrazovanie tváre, počítačové vodoznaky a skúmanie dizajnu online archívov. Neskorí absolventi laboratória sa zaoberali uznávaním písma, kontrolou podpisov, vizuálnym učením a obnovou obrázkov.“

Modelka:

Mali by sme vidieť, že na rozpoznanie predmetu obrázka je potrebných šokujúco niekoľko pixelov údajov, zistila skupina vedená odborníkom z MIT. Odhalenie by mohlo podnietiť mimoriadny pokrok v mechanizovanom rozpoznateľnom dôkaze online obrázkov a nakoniec poskytnúť počítačom predpoklad, aby ich videli ako ľudia. Vyvodenie obzvlášť krátkeho zobrazenia by znamenalo významný pokrok smerom k tomu, aby bolo možné následne inventarizovať miliardy obrázkov na internete. Odteraz osamelé prístupy k hľadaniu obrázkov závisia od obsahových nápisov, ktoré jednotlivci zadali ručne pre každý obrázok, a mnohé obrázky takéto údaje potrebujú. Naprogramované ID by tiež umožnilo prístup k súborom obrázkov, ktoré si jednotlivci sťahujú z počítačových kamier do svojich počítačov, bez toho, aby si každý z nich zažili a titulkovali ručne. Nakoniec by to mohlo podnietiť skutočné strojové videnie, ktoré by niekedy umožnilo robotom roztriediť informácie prichádzajúce z ich kamier a zistiť, kde sa nachádzajú, takže ak majú dva obrázky porovnateľné zoskupenie [čísel], sú pravdepodobne porovnateľné. vyrobený zo všeobecne podobného článku, vo všeobecnosti v podobnom usporiadaní.“ Ak jeden obrázok súvisel s nápisom alebo názvom, v tomto bode by rôzne obrázky, ktoré koordinujú jeho matematický kód, pravdepodobne zobrazovali podobnú položku (napríklad vozidlo, strom alebo jednotlivca), takže názov súvisiaci s jedným obrázkom môže byť presťahovali k ostatným. „Pri extrémne veľkom počte obrázkov môžu dokonca aj vo všeobecnosti jednoduché výpočty fungovať skutočne dobre“ pri rozpoznávaní obrázkov.

⦁ Rozpoznávanie tváre

uvedomujeme si, že rámce na rozpoznávanie tváre sa neustále preslávili ako metódy na odstraňovanie biometrických údajov. Potvrdzovanie tváre má základnú súčasť v biometrických rámcoch a je lákavé pre rôzne aplikácie vrátane vizuálneho prieskumu a bezpečnosti. Vo svetle celkového uznania obrázkov tvárí v rôznych správach zo strany obyvateľstva má uznanie tváre neuveriteľný potenciál premeniť sa na špičkovú biometrickú inováciu rozhodovania.

Systémy na rozpoznávanie obrázkov

⦁ Vyšetrenie pohybu

Niekoľko úloh sa identifikuje s hodnotením pohybu, kde je pripravená postupnosť obrázkov na vytvorenie meradla rýchlosti buď pri každom ohnisku obrázka alebo v 3D scéne, alebo dokonca fotoaparátu, ktorý obrázky dodáva. Príklady takýchto úloh sú:

⦁ Pohyb ega

Rozhodovanie o 3D nepružnom pohybe (otočenie a interpretácia) kamery z obrazovej postupnosti vytvorenej kamerou.

⦁ Sledovanie

Nasleduje sledovanie vývoja (vo všeobecnosti) skromnejšieho usporiadania záujmových skupín alebo protestov (napr. vozidlá alebo ľudia) v obrazovej postupnosti.

⦁ Optický prúd

Toto má rozhodnúť pre každý bod na obrázku, ako sa tento bod pohybuje v porovnaní s rovinou obrázku, tj jeho evidentný pohyb. Tento pohyb je výsledkom toho, ako sa porovnávajúci 3D bod pohybuje v scéne a ako sa pohybuje kamera v porovnaní so scénou.

⦁ Prerobenie scény

Na základe jedného alebo (zvyčajne) viacerých obrázkov scény alebo videa je cieľom reprodukcie scény registrácia 3D modelu scény. V najjednoduchšom prípade môže byť model zhlukom 3D fokusov. Prepracovanejšie stratégie vytvárajú celkový 3D model povrchu

⦁ Obnova obrazu

Cieľom prestavby obrazu je evakuácia rozruchu (výbuch senzorov, nejasný pohyb atď.) z obrázkov. Najmenej komplexnou mysliteľnou metodológiou pre vypudzovanie rozruchu sú rôzne druhy kanálov, napríklad dolnopriepustné kanály alebo stredné kanály. Modernejšie stratégie očakávajú model toho, ako sa podobajú obrazové štruktúry susedstva, model, ktorý ich rozpozná z rozruchu. Tým, že sa najprv pomerne dlho skúmajú obrazové informácie v blízkych obrazových štruktúrach, napríklad čiary alebo okraje, a potom sa kontroluje oddeľovanie závislé od susedných údajov z kroku skúmania, vyšší stupeň evakuácie rozruchu sa vo všeobecnosti dostane do kontrastu s menším komplexné metodiky. Vzorom v tejto oblasti je ich maľba. Niekoľko rámcov sú nezávislé aplikácie, ktoré sa zaoberajú konkrétnym problémom odhadu alebo rozpoznávania, zatiaľ čo iné obsahujú čiastkové usporiadanie väčšieho plánu, ktorý napríklad tiež obsahuje čiastkové rámce na riadenie mechanických pohonov, usporiadanie, databázy informácií, man- rozhrania stroja atď. Konkrétna realizácia rámca počítačového videnia sa tiež spolieha na to, či je jeho užitočnosť vopred určená, alebo či je možné nejakú jeho časť veľmi dobre naučiť alebo upraviť počas aktivity. Existujú, nech už je to akokoľvek, bežné kapacity, ktoré sa nachádzajú v mnohých PC videniach