Pse është i rëndësishëm njohja e imazhit?

Rreth 80% e substancës në ueb është vizuale. Ju tashmë do të jeni në gjendje të filloni të kuptoni pse etiketimi i figurës mund të mbajë vendin e tij si zotërues i tabelës së substancave. Pavarësisht nëse janë njerëz apo organizata, njohja e imazhit të AI e ka bërë të imagjinueshme që të dallohen pamjet vizuale në internet me objekte të parëndësishme. Rreth 657 miliardë fotografi postohen çdo vit me kujdes, ku pjesa më e madhe shfaqet përmes mediave online. Një pjesë e mirë e atyre fotografive janë individë që avancojnë artikuj, pavarësisht nëse e bëjnë këtë rastësisht. Përmbajtja e prodhuar nga klienti (UGC) në strukturën e saj më të përsosur është një ndikim i shkëlqyer fuqizues për markat pasi jep llojin më ideal të avancimit.

Ka pajisje reklamuese për të alarmuar organizatat kur ka një njoftim blerësi përmes mediave online, megjithatë a nuk duhet thënë diçka kur avancimi i markave ndodh pa etiketuar askush emrin e tyre në postimin social? Ky është vendi ku njohja e imazhit të AI tregon vlerën e saj. Në rast të rastit që teknologjia kujdeset për grupet e duhura të të dhënave, AI mund të dallojë një foto pa referencë etiketë të qartë. Rezultatet janë të rëndësishme që markat të gjurmojnë dhe ndjekin njoftimet e tyre sociale.

Si funksionon njohja e imazhit?

Siç ndoshta jemi të vetëdijshëm, AI mund të shikojë përmes fazave të mediave të bazuara në ueb duke kërkuar fotografi dhe t'i kontrasojë ato me koleksione të gjera informacioni. Në atë pikë zgjedh foton përkatëse që përputhet me një ritëm shumë më të shpejtë se sa njerëzit mund të bëjnë. Markat përdorin njohjen e fotografive për të zbuluar përmbajtje si të tyren nëpërmjet mediave të bazuara në ueb. Kjo nënkupton dallimin e logos së një marke ose perceptimin e situatës së artikujve të pozicionuar natyrshëm midis klientëve të mediave të bazuara në ueb. Kërkesa që njerëzit të peshkojnë përmes kaq shumë të dhënave në mënyrë efektive bëhet e lodhshme. Inteligjenca e simuluar nuk streson gabimin njerëzor dhe kthen rezultate të sakta në nivele të pakrahasueshme. Njohja e fotografive të inteligjencës artificiale shfaq atë që individët deklarojnë për një markë pa kërkesën për tekst. Markat e gatshme të ndjekin njoftimet e tyre sociale pa klientët që presin të shtypin emrin e organizatës do të përfundojnë në një pozicion të paçmuar. Mundësia për të përfituar nga përfshirja e tyre në internet ekskluzivisht përmes identifikuesve të perceptuar nga AI është e madhe dhe ofron përfshirje të pakrahasueshme.

Këtu janë disa detyra të zakonshme të njohjes së imazhit: -

Që në fillim ne duhet të vendosim nëse informacioni i figurës përmban ndonjë artikull të veçantë, theksim ose lëvizje. Kjo detyrë zakonisht mund të trajtohet me zemër dhe pa përpjekje nga një njeri, por ende nuk është trajtuar mjaftueshëm në vizionin e PC-së për rastin e përgjithshëm: artikuj vetë-pohues në rrethana diskrecionale. Teknikat aktuale për menaxhimin e këtij problemi mund të trajtohen më së miri vetëm për artikujt e qartë, për shembull, artikujt bazë matematikorë (p.sh., shumëkëndëshi), fytyrat e njerëzve, personazhet e shtypura ose të transkriptuara, ose automjetet, dhe në rrethana të qarta, zakonisht të portretizuara deri në të gjitha rreth karakterizuar ndriçimin, themelin dhe qëndrimin e artikullit në krahasim me kamerën. Asortimente të ndryshme të çështjes së mirënjohjes janë portretizuar në shkrim:

• Njohja e objekteve

Një ose disa artikuj ose klasa artikujsh të paracaktuar ose të mësuar mund të perceptohen, normalisht së bashku me situatat e tyre 2D në foto ose qëndrimet 3D në skenë.

• Identifikimi

Perceptohet një rast individual i një artikulli. Modelet janë prova dalluese e fytyrës së një individi të caktuar ose shenjë unike, ose ID e një automjeti të caktuar.

• Zbulim

Informacioni i figurës shqyrtohet për një gjendje të veçantë. Modelet janë zbulimi i qelizave ose indeve të çuditshme të imagjinueshme në fotografitë klinike ose njohja e një automjeti në një kornizë të programuar të kostos së rrugës. Zbulimi i varur nga llogaritjet mesatarisht të drejtpërdrejta dhe të shpejta përdoret aty-këtu për të gjetur zona më modeste të informacionit intrigues të figurës, të cilat mund të zbërthehen më tej duke kërkuar më shumë strategji kompjuterike për të krijuar një përkthim të duhur.

Ekzistojnë disa ndërmarrje të veçanta që varen nga njohja, për shembull,

• Rikuperimi i figurës bazuar në përmbajtje

Këtu zbulohen të gjitha fotografitë në një rregullim më të madh të fotografive që kanë një substancë të veçantë. Substanca mund të përcaktohet në një mënyrë të papritur, për shembull për sa i përket ngjashmërisë relative të një fotografie objektive (më jep të gjitha fotografitë si fotografia X), ose për aq sa standardet e ndjekjes së nivelit të rëndësishëm të dhëna si futje teksti (më jep të gjitha fotografitë që përmbajnë shumë shtëpitë, merren gjatë dimrit dhe nuk kanë automjete në to).

• Vlerësimi i pozës

ne duhet të vlerësojmë pozicionin ose drejtimin e një artikulli të caktuar në krahasim me kamerën. Një aplikim model për këtë strategji do të ndihmonte një robot që të rikuperonte artikuj nga një linjë transporti në një rrethanë të sistemit të prodhimit mekanik.

• Njohja optike e karaktereve

OCR i cili dallon karakteret në fotografitë e përmbajtjes së printuar ose të shkruar me dorë, në pjesën më të madhe me qëllimin përfundimtar për të koduar më shumë përmbajtjen në një organizatë dhe për të fuqizuar për të ndryshuar ose porositur Departamentin e Shkencave Kompjuterike dhe Inxhinierisë, Universiteti Shtetëror i Miçiganit. Strategjitë janë krijuar për të zbuluar objektet, për të gjetur se cilat nga pikat kryesore të tyre i njohin ato nga të tjerët dhe për të planifikuar llogaritjet që mund të përdoren nga një makinë për të bërë karakterizimin. Aplikacionet e rëndësishme përfshijnë njohjen e fytyrës, prova të dallueshme të përshtypjes së gishtit, ekzaminimin e fotografive të regjistrimit, zhvillimin e modelit të artikujve 3D, rrugën e robotit dhe përfaqësimin/hetimin e informacionit vëllimor 3D. Çështjet e kërkimit të zbaticës dhe rrjedhës përfshijnë konfirmimin biometrik, vëzhgimin dhe ndjekjen e programuar, HCI pa dorë, shfaqjen e fytyrës, filigranin e kompjuterizuar dhe ekzaminimin e dizajnit të arkivave në internet. Të diplomuarit e vonë të laboratorit janë marrë me njohjen e mjeshtërisë së shkrimit, kontrollin e nënshkrimit, të mësuarit vizual dhe rikuperimin e fotografive.

Model:

Duhet të shohim se duhen çuditërisht disa piksele të dhënash për të pasur mundësinë për të njohur subjektin e një fotografie, ka gjetur një grup i drejtuar nga një specialist i MIT. Zbulimi mund të nxisë përparime të jashtëzakonshme në provën e mekanizuar të dallueshme të fotografive në internet dhe, më në fund, t'u japë një premisë PC-ve për të parë si njerëzit. Konkludimi i një portretizimi veçanërisht të shkurtër do të ishte një përparim i rëndësishëm drejt bërjes së mundshme të inventarizimit të miliarda fotografive në internet si pasojë. Deri më tani, mënyrat e vetme për të kërkuar fotografi varen nga mbishkrimet e përmbajtjes që individët kanë futur me dorë për çdo imazh, dhe shumë fotografi kanë nevojë për të dhëna të tilla. ID-ja e programuar do të jepte gjithashtu një qasje për skedarët e fotografive që individët shkarkojnë nga kamerat e kompjuterizuara në kompjuterët e tyre, pa i përjetuar dhe titratuar secilën me dorë. Gjithashtu, më në fund mund të nxisë vizionin e vërtetë të makinës, i cili ndonjëherë mund t'i lejojë robotët të zgjidhin informacionin që vjen nga kamerat e tyre dhe të renditin se ku janë. në mënyrë që nëse dy fotografi kanë një grupim të krahasueshëm [numrash], ato me sa duket janë krahasuese. bërë nga një artikull përgjithësisht i ngjashëm, në përgjithësi në një rregullim të ngjashëm.” Nëse një fotografi ka qenë e lidhur me një mbishkrim ose titull, në atë pikë fotografitë e ndryshme që koordinojnë kodin e saj matematikor ndoshta do të shfaqnin një artikull të ngjashëm, (për shembull, një automjet, pemë ose individ) kështu që emri i lidhur me një fotografi mund të jetë u zhvendos te të tjerët. "Me shumë fotografi jashtëzakonisht të mëdha, edhe llogaritjet përgjithësisht të drejtpërdrejta mund të funksionojnë vërtet mirë" në njohjen e fotografive në këtë mënyrë.

⦁ Njohja e fytyrës

ne e kuptojmë se kornizat e njohjes së fytyrës po bëhen vazhdimisht të famshme si metoda për heqjen e të dhënave biometrike. Njohja e fytyrës ka një pjesë bazë në kornizat biometrike dhe është tërheqëse për aplikacione të ndryshme, duke përfshirë zbulimin vizual dhe sigurinë. Në dritën e njohjes së përgjithshme të popullsisë së fotografive të fytyrave në raporte të ndryshme, njohja e fytyrës ka një potencial të jashtëzakonshëm për t'u kthyer në risinë biometrike të fundit të vendimit.

Sistemet e njohjes së figurave

⦁ Ekzaminimi i lëvizjes

Disa detyra identifikohen me vlerësimin e lëvizjes ku përgatitet një vazhdimësi e figurës për të krijuar një matës të shpejtësisë ose në secilin fokus në figurë ose në skenën 3D, ose edhe të kamerës që jep fotografitë. Shembuj të detyrave të tilla janë:

⦁ Lëvizja e egos

Vendosja e lëvizjes jofleksibile 3D (strumbullar dhe interpretimi) i kamerës nga një vazhdimësi fotografish e krijuar nga kamera.

⦁ Ndjekja

Në vijim do të ndjekim zhvillimet e një organizimi (përgjithësisht) më modest të fokuseve të interesit ose protestave (p.sh. automjete ose njerëz) në vazhdimësi të figurës.

⦁ Rrjedha optike

Kjo do të vendosë, për secilën pikë në figurë, se si ajo pikë po lëviz në krahasim me rrafshin e figurës, dmth., lëvizjen e saj evidente. Kjo lëvizje është një rezultat i mënyrës se si pika krahasuese 3D po lëviz në skenë dhe se si kamera lëviz krahasuar me skenën.

⦁ Ribërja e skenës

Duke pasur parasysh një ose (zakonisht) më shumë fotografi të një skene ose një videoje, riprodhimi i skenës synon regjistrimin e një modeli 3D të skenës. Në rastin më të lehtë, modeli mund të jetë një grup fokusesh 3D. Strategjitë më të rafinuara prodhojnë një model total të sipërfaqes 3D

⦁ Rindërtimi i imazhit

Pika e rindërtimit të figurës është evakuimi i trazirave (zhurma e sensorëve, lëvizjet e paqarta etj.) nga fotografitë. Metodologjia më pak komplekse e imagjinueshme për dëbimin e zhurmës janë lloje të ndryshme kanalesh, për shembull, kanalet me kalim të ulët ose kanalet e mesme. Strategjitë më moderne presin një model se si ngjajnë strukturat e fotove të lagjeve, një model që i njeh ato nga rrëmuja. Duke hetuar fillimisht informacionin e figurës për një kohë të gjatë të strukturave të figurës afër, për shembull, linjat ose skajet, dhe më pas duke kontrolluar ndarjen e varur nga të dhënat e lagjes nga hapi i ekzaminimit, një shkallë më e lartë e evakuimit të trazirave përgjithësisht arrihet në kontrast me më pak metodologji komplekse. Një model në këtë fushë është piktura e tyre. Disa korniza janë aplikacione të pavarura që trajtojnë një çështje të caktuar vlerësimi ose njohjeje, ndërsa të tjerët përfshijnë një nën-rregullim të një plani më të madh, i cili, për shembull, përmban gjithashtu nën-korniza për kontrollin e aktivizuesve mekanikë, rregullimin, bazat e informacionit të të dhënave, ndërfaqet e makinerive, e kështu me radhë Ekzekutimi i veçantë i një kuadri vizioni PC varet gjithashtu nëse dobia e tij është e paracaktuar ose nëse një pjesë e tij mund të mësohet ose rregullohet shumë mirë gjatë aktivitetit. Ka, sido që të jetë, kapacitete të rregullta që gjenden në vizione të shumta PC