Zakaj je prepoznavanje slik pomembno?

Približno 80 % vsebine na spletu je vizualne. Lahko bi že začeli ugotavljati, zakaj lahko označevanje slik drži svoje mesto kot gospodar tabele snovi. Ne glede na to, ali gre za ljudi ali organizacije, je prepoznavanje slik z umetno inteligenco omogočilo razlikovanje med vizualnimi elementi na spletu in nepomembnimi predmeti. Tam je vsako leto skrbno objavljenih okoli 657 milijard fotografij, večji del pa se prikaže prek spletnih medijev. Dober del teh slik so posamezniki, ki napredujejo po predmetih, ne glede na to, ali to počnejo po naključju. Vsebina, ki jo proizvajajo stranke (UGC) v svoji najpopolnejši strukturi je sijajen močan vpliv na blagovne znamke, saj daje najbolj idealno vrsto napredka.

Obstajajo oglaševalske naprave, ki alarmirajo organizacije, ko pride do obvestila o kupcu prek spletnih medijev, vendar ali ne bi bilo treba povedati nekaj o tem, ko pride do napredka blagovnih znamk, ne da bi kdorkoli označil njihovo ime v objavi na družbenem omrežju? To je kraj, kjer prepoznavanje slik z umetno inteligenco dokazuje svojo vrednost. Če je tehnologija poskrbljena za prave nabore podatkov, lahko AI razloči sliko brez izrecnega sklicevanja na oznako. Rezultati so pomembni za blagovne znamke, da sledijo in sledijo svojim obvestilom na družbenih omrežjih.

Kako deluje prepoznavanje slik?

Kot verjetno vemo, lahko umetna inteligenca pregleduje faze spletnih medijev pri iskanju fotografij in jih primerja s širokimi zbirkami informacij. Na tej točki izbere ustrezno sliko, ki se ujema s hitrostjo veliko hitreje, kot to lahko storijo ljudje. Blagovne znamke uporabljajo slikovno potrditev, da prek spletnih medijev odkrijejo vsebino, ki je podobna njihovi. To pomeni razlikovanje logotipa blagovne znamke ali zaznavanje naravnega položaja predmeta med spletnimi medijskimi odjemalci. Zahtevati, da ljudje lovijo tako veliko podatkov, dejansko postane utrujajoče. Simulirana inteligenca se ne obremenjuje s človeško napako in vrne natančne rezultate na neprimerljivih ravneh. Potrditev slike z umetno inteligenco prikaže, kaj posamezniki navajajo o blagovni znamki, brez zahteve po besedilu. Blagovne znamke, ki so pripravljene slediti njihovim obvestilom na družbenih omrežjih, ne da bi stranke pričakovale, da bodo vnesle ime organizacije, se bodo znašle v neprecenljivem položaju. Možnosti, da izkoristijo lastno spletno vključenost izključno prek identifikatorjev, ki jih zaznava umetna inteligenca, je ogromno in ponuja neprimerljivo vključenost.

Tukaj je nekaj običajnih nalog za prepoznavanje slik: -

Že na začetku se moramo odločiti, ali informacije o sliki vsebujejo določen člen, poudarek ali gibanje. To nalogo lahko človek običajno obravnava srčno in brez napora, vendar še ni dovolj obravnavana v viziji osebnega računalnika za splošni primer: samozavestni članki v diskrecijskih okoliščinah. Sedanje tehnike za obvladovanje te težave se lahko najbolje lotijo ​​samo eksplicitnih člankov, na primer osnovnih matematičnih predmetov (npr. poliedri), človeških obrazov, natisnjenih ali transkribiranih znakov ali vozil ter v eksplicitnih okoliščinah, ki so običajno prikazane, kolikor vse okrog značilne osvetlitve, temelja in drže predmeta v primerjavi s fotoaparatom. V zapisu so prikazani različni izbori vprašanja priznanja:

• Prepoznavanje predmetov

Zaznati je mogoče enega ali nekaj vnaprej določenih ali naučenih členov ali razredov predmetov, običajno skupaj z njihovimi 2D situacijami na sliki ali 3D položaji v prizorišču.

• Identifikacija

Zaznava se posamezen primer članka. Modeli so prepoznavni dokaz obraza določenega posameznika ali edinstvene oznake ali ID določenega vozila.

• Odkrivanje

Informacije o sliki se pregledajo za določeno stanje. Modeli so odkritje možnih nenavadnih celic ali tkiv v kliničnih slikah ali prepoznavanje vozila v programiranem okviru uličnih stroškov. Odkritje, odvisno od zmerno enostavnih in hitrih izračunov, se tu in tam uporabi za iskanje bolj skromnih območij zanimivih informacij o slikah, ki jih je mogoče dodatno razčleniti z bolj računalniško zahtevnimi strategijami za ustvarjanje pravega prevoda.

Obstaja nekaj posebnih podjetij, ki so odvisna od priznanja, npr.

• Obnovitev slike na podlagi vsebine

Tukaj odkrivamo vse slike v večji postavitvi slik, ki imajo določeno snov. Vsebina je lahko določena na nepričakovan način, na primer glede na podobnost glede na objektivno sliko (daj mi vse slike, kot je slika X), ali glede na standarde zasledovanja pomembne ravni, podane kot vnos besedila (daj mi vse slike, ki vsebuje številne hiše, so vzete pozimi in v njih ni vozil).

• Ocena položaja

izmeriti moramo položaj ali smer določenega predmeta v primerjavi s kamero. Modelna aplikacija za to strategijo bi pomagala robotu pri pridobivanju predmetov s transportne linije v okoliščinah mehanskega proizvodnega sistema.

• Optična potrditev znakov

OCR, ki razločuje znake na slikah natisnjene ali ročno napisane vsebine, večinoma s končnim ciljem bolj kodirati vsebino v organizaciji in omogočiti spreminjanje ali naročanje Oddelek za računalništvo in tehniko, Michigan State University. Ustvarjene so strategije za odkrivanje predmetov, iskanje, kateri od njihovih poudarkov jih prepozna od drugih, in načrtovanje izračunov, ki jih lahko stroj uporabi za karakterizacijo. Pomembne aplikacije vključujejo prepoznavanje obraza, dokaz prepoznavnosti prstnega odtisa, pregled posnetka slike, razvoj 3D modela artikla, robotsko pot in predstavitev/preiskovanje 3D volumetričnih informacij. Vprašanja raziskovanja oseke in oseke vključujejo biometrično potrditev, programirano opazovanje in sledenje, brezročno HCI, prikaz obraza, računalniški vodni žig in preiskovalno zasnovo spletnih arhivov. Pozni alumni laboratorija so se ukvarjali s potrditvijo pisanja, preverjanjem podpisa, vizualnim učenjem in obnovitvijo slike.«

Model:

Morali bi videti, da je potrebnih šokantno nekaj slikovnih pik podatkov, da imamo možnost prepoznati predmet slike, je ugotovila skupina, ki jo je vodil strokovnjak MIT. Razkritje bi lahko spodbudilo izjemen napredek v mehaniziranem prepoznavnem dokazu spletnih slik in končno dalo predpostavko, da osebni računalniki vidijo kot ljudje. Sklepanje posebej kratke upodobitve bi pomenilo pomemben napredek v smeri, da bi bilo mogoče posledično popisati milijarde slik na internetu. Zaenkrat so edini pristopi k iskanju slik odvisni od napisov vsebine, ki so jih posamezniki ročno vnesli za vsako sliko, številne slike pa potrebujejo takšne podatke. Programirani ID bi prav tako omogočil pristop k datotekam s slikami, ki jih posamezniki prenesejo iz računalniško podprtih kamer na svoje osebne računalnike, ne da bi vsako ročno preizkusili in podnaslovili. Prav tako bi končno lahko spodbudilo pristen strojni vid, ki bi lahko robotom včasih omogočil, da razvrstijo informacije, ki prihajajo iz njihovih kamer, in razvrstijo, kje so. Tako da če imata dve sliki primerljivo skupino [števil], sta domnevno primerljivi narejeno iz na splošno podobnega izdelka, v na splošno podobne ureditve.« Če je bila ena slika povezana z napisom ali naslovom, bi na tej točki različne slike, ki usklajujejo njeno matematično kodo, verjetno prikazovale podoben predmet (na primer vozilo, drevo ali posameznik), zato je lahko ime, povezano z eno sliko, preselili k ostalim. »Pri izjemno velikem številu slik lahko tudi na splošno enostavni izračuni delujejo resnično dobro« pri prepoznavanju slik.

⦁ Prepoznavanje obraza

zavedamo se, da ogrodja za prepoznavanje obrazov vedno bolj postajajo znana kot metode za odstranjevanje biometričnih podatkov. Prepoznavanje obraza ima osnovno vlogo v biometričnih okvirih in je privlačno za različne aplikacije, vključno z vizualnim izvidovanjem in varnostjo. Glede na to, da celotno prebivalstvo priznava slike obrazov v različnih poročilih, ima prepoznavanje obrazov neverjeten potencial, da se spremeni v vrhunsko biometrično inovacijo odločanja.

Sistemi za prepoznavanje slik

⦁ Pregled gibanja

Nekaj ​​nalog se poistoveti z oceno gibanja, kjer je zaporedje slik pripravljeno za ustvarjanje merila hitrosti bodisi pri vsakem fokusu na sliki ali v 3D-prizoru ali celo kamere, ki prikazuje slike. Primeri takih dodelitev so:

⦁ Gibanje ega

Odločanje o 3D nefleksibilnem gibanju (pivot in interpretacija) kamere iz zaporedja slik, ki jih ustvari kamera.

⦁ Sledenje

V nadaljevanju bomo spremljali razvoj (na splošno) skromnejše ureditve interesnih žarišč ali protestov (npr. vozil ali ljudi) v zaporedju slik.

⦁ Optični tok

To je, da se za vsako točko na sliki odloči, kako se ta točka giblje v primerjavi z ravnino slike, tj. njeno očitno gibanje. To gibanje je rezultat premikanja primerjalne 3D točke v prizoru in tega, kako se kamera premika v primerjavi s prizorom.

⦁ Preoblikovanje scene

Glede na eno ali (običajno) več slik prizora ali videoposnetka cilji reprodukcije prizora registrirajo 3D model prizora. V najlažjem primeru je lahko model kup 3D fokusov. Bolj izpopolnjene strategije ustvarijo popoln 3D model površine

⦁ Obnova slike

Bistvo ponovne gradnje slike je odstranitev nemira (ropot senzorjev, nejasno gibanje itd.) iz slik. Najmanj zapletena možna metodologija za izgon nemira so različne vrste kanalov, na primer nizkofrekvenčni kanali ali srednji kanali. Sodobnejše strategije pričakujejo model, kako so soseske slikovne strukture podobne, model, ki jih prepozna iz vrveža. Če najprej precej dolgo preiščete informacije o sliki bližnjih slikovnih struktur, na primer črt ali robov, in nato nadzorujete ločevanje, odvisno od podatkov o soseščini iz koraka pregleda, se na splošno doseže večja stopnja evakuacije nemira v nasprotju z manj kompleksne metodologije. Vzor na tem področju je njihovo slikarstvo. Nekatera ogrodja so neodvisne aplikacije, ki obravnavajo določeno vprašanje ocenjevanja ali prepoznavanja, medtem ko druga obsegajo pod-ureditev večjega načrta, ki na primer prav tako vsebuje pod-ogrodja za nadzor mehanskih aktuatorjev, urejanje, podatkovne baze informacij, man- strojni vmesniki itd. Določena izvedba ogrodja osebnega vida je prav tako odvisna od tega, ali je njegova uporabnost vnaprej določena ali če se lahko nekatere dele zelo dobro naučijo ali prilagodijo med dejavnostjo. Kakor koli že, obstajajo običajne zmogljivosti, ki jih najdemo v številnih računalnikih