Зашто је препознавање слике важно?

Око 80% садржаја на вебу је визуелно. Већ бисте могли да почнете да радите на томе зашто означавање слика може да задржи своје место као господар табеле супстанци. Без обзира на то да ли се ради о људима или организацијама, препознавање АИ слика је омогућило да се визуелни прикази на мрежи разликују са безначајним објектом. Сваке године се пажљиво објављује око 657 милијарди фотографија, при чему се већи део приказује преко онлајн медија. Пристојан део тих слика су појединци који напредују према предметима, без обзира да ли то чине случајно. Клијентски произведени садржај (УГЦ) у својој најсавршенијој структури је бриљантан оснажујући утицај за брендове јер даје најидеалнију врсту напредовања.

Постоје рекламни уређаји који алармирају организације када постоји обавештење о купцу путем онлајн медија, међутим, зар не би требало нешто рећи о томе када дође до напредовања бренда, а да нико не означи њихово име у друштвеној објави? Ово је место где АИ препознавање слика показује своју вредност. У случају да се технологија побрине за праве скупове података, АИ може разликовати слику без експлицитне референце на њу. Резултати су важни за брендове да прате и прате своја друштвена обавештења.

Како функционише препознавање слика?

Као што смо вероватно свесни, вештачка интелигенција може да прегледа медијске фазе засноване на вебу у потрази за фотографијама и упореди их са широким збиркама информација. У том тренутку бира одговарајућу слику која се поклапа много брже него што људи могу да ураде. Брендови користе слику признања да би открили садржај попут свог путем медија заснованих на вебу. То подразумева разликовање логотипа бренда или сагледавање ситуације са природно позиционираним артиклима међу клијентима медија заснованим на вебу. Захтевање да људи пецају кроз тако много података ефективно постаје заморно. Симулирана интелигенција не наглашава људске грешке и даје тачне резултате на неупоредивим нивоима. Потврда слике вештачке интелигенције приказује шта појединци наводе о бренду без потребе за текстом. Брендови спремни да прате своја друштвена обавештења, а да клијенти не очекују да откуцају назив организације, завршиће у непроцењивој позицији. Могућност да искористе предности сопственог укључивања на мрежи искључиво преко идентификатора који се перципирају АИ је огромна и нуди укључивање без премца.

Ево неких уобичајених задатака препознавања слика: -

Од самог почетка морамо да одлучимо да ли информације о слици садрже неки одређени чланак, истакнути део или покрет. Овај задатак се обично може решити искрено и без напора од стране човека, али још увек није довољно обрађен у ПЦ визији за целокупни случај: самопотврдни чланци у дискреционим околностима. Тренутне технике за управљање овим проблемом могу се најбоље позабавити само за експлицитне чланке, на пример, основне математичке ставке (нпр. полиедари), људска лица, штампане или транскрибоване ликове или возила, иу експлицитним околностима, обично приказане у свим око карактерисаног осветљења, основе и положаја предмета у поређењу са камером. У писму су приказани различити асортимани питања признања:

• Препознавање објеката

Може се уочити један или неколико унапред одређених или научених чланака или класа предмета, обично заједно са њиховим 2Д ситуацијама на слици или 3Д положајима у сцени.

• Идентификација

Уочава се појединачни случај чланка. Модели су препознатљив доказ лица одређене особе или јединствене ознаке, или ИД одређеног возила.

• Детекција

Информације о слици се испитују за одређено стање. Модели су откривање могућих чудних ћелија или ткива у клиничким сликама или препознавање возила у програмираном оквиру уличних трошкова. Откриће које зависи од умерено једноставних и брзих прорачуна се ту и тамо користи за проналажење скромнијих области интригантних информација о слици које се могу додатно разложити стратегијама које захтевају више рачунања да би се направио прави превод.

Постоји неколико конкретних обавеза које зависе од признања, на пример,

• Опоравак слике на основу садржаја

Овде откривамо све слике у већем распореду слика које имају одређену супстанцу. Супстанца се може одредити на неочекиван начин, на пример што се тиче сличности у односу на објективну слику (дајте ми све слике као што је слика Кс), или у мери у којој су стандарди потраге значајног нивоа дати као унос текста (дајте ми све слике које садрже бројне куће, узимају се током зиме, а у њима нема возила).

• Процена позе

морамо да измеримо позицију или правац одређеног артикла у поређењу са камером. Примена модела за ову стратегију би помогла роботу да поврати предмете са транспортне линије у околностима механичког производног система.

• Оптичко потврда карактера

ОЦР који разликује карактере на сликама штампаног или ручно писаног садржаја, углавном са крајњим циљем да се садржај више кодира у организацији и да се омогући измена или наручивање Одељења за рачунарске науке и инжењерство, Мичиген Стате Университи. Стратегије су креиране да детектују објекте, да пронађу који од њихових истакнутих места их препознају од других и да планирају прорачуне које машина може да користи да изврши карактеризацију. Значајне апликације обухватају препознавање лица, препознатљив доказ отиска прста, испитивање снимљене слике, развој 3Д модела артикла, руту робота и представљање/истраживање 3Д волуметријских информација. Питања истраживања осеке и тока обухватају биометријску потврду, програмирано посматрање и праћење, ХЦИ без руку, приказивање лица, компјутеризовани водени жиг и испитивање дизајна онлајн архива. Касни бивши студенти лабораторије бавили су се признавањем писања, провером потписа, визуелним учењем и опоравком слике."

Модел:

Требало би да видимо да је потребно шокантно неколико пиксела података да бисмо имали опцију да препознамо предмет слике, открила је група коју је водио стручњак са МИТ-а. Откриће би могло да подстакне изузетан напредак у механизованом препознатљивом доказу слика на мрежи и, коначно, да омогући рачунарима да виде као што то чине људи. Закључак о посебно кратком приказу био би значајан напредак ка томе да се, сходно томе, инвентаришу милијарде слика на Интернету. Од сада, усамљени приступи тражењу слика зависе од натписа садржаја које су појединци ручно унели за сваку слику, а бројним сликама су потребни такви подаци. Програмирани ИД би такође дао приступ датотекама слика које појединци преузимају са компјутеризованих камера на своје рачунаре, без да их ручно доживљавају и титлују. Такође, коначно би то могло да подстакне прави машински вид, који би некада могао да дозволи роботима да разврстају информације које долазе са њихових камера и разврстају где се налазе. тако да ако две слике имају упоредиво груписање [бројева], оне су вероватно упоредне направљен од генерално сличног артикла, генерално сличног аранжмана.” Ако је једна слика повезана са натписом или насловом, у том тренутку различите слике које координирају њен математички код би вероватно приказивале сличан предмет, (на пример, возило, дрво или појединац), тако да назив који се односи на једну слику може бити преселио у друге. „Са изузетно великим бројем слика, чак и генерално једноставне калкулације могу бити заиста добре“ у препознавању слика на тај начин.

⦁ Препознавање лица

схватамо да оквири за препознавање лица непрестано постају познати као методе за уклањање биометријских података. Препознавање лица има основни део у биометријским оквирима и примамљиво је за различите апликације, укључујући визуелно извиђање и безбедност. У светлу општег признања слика лица у различитим извештајима, признање лица има невероватан потенцијал да се претвори у најсавременију биометријску иновацију одлучивања.

Системи за препознавање слика

⦁ Испитивање покрета

Неколико задатака се поистовећује са проценом покрета где је низ слика припремљен за креирање мерача брзине било на сваком фокусу на слици или у 3Д сцени, или чак на камери која испоручује слике. Примери таквих задатака су:

⦁ Его покрет

Одлучивање 3Д нефлексибилног покрета (закретање и интерпретација) камере из низа слика које је креирала камера.

⦁ Праћење

Следиће праћење развоја (генерално) скромнијег распореда фокуса интересовања или протеста (нпр. возила или људи) у сукцесији слике.

⦁ Оптички ток

Ово треба да одлучи, за сваку тачку на слици, како се та тачка креће у поређењу са равни слике, односно њено евидентно кретање. Ово кретање је резултат како се 3Д тачка за поређење креће у сцени и како се камера креће у поређењу са сценом.

⦁ Ремакинг сцене

Уз једну или (обично) више слика сцене или видео снимка, репродукција сцене има за циљ регистровање 3Д модела сцене. У најлакшем случају модел може бити гомила 3Д фокуса. Префињеније стратегије производе укупни 3Д модел површине

⦁ Обнова слике

Поента обнављања слике је евакуација комешања (зујање сензора, нејасно кретање и тако даље) са слика. Најмање сложена замислива методологија за избацивање комешања су различите врсте канала, на пример, нископропусни или средњи канали. Модерније стратегије очекују модел како структуре слике суседства личе, модел који их препознаје из комешања. Прво истражујући информације о слици у дужем временском периоду о оближњим структурама слике, на пример, линије или ивице, и након тога контролисањем одвајања зависних од података о комшилуку од корака испитивања, супериорнији степен евакуације комешања се генерално добија у супротности са мањим сложене методологије. Узор у овој области је њихово сликарство. Неколико оквира су независне апликације које се баве одређеним проблемом процене или препознавања, док други обухватају под-аранжман већег плана који, на пример, такође садржи под-оквир за контролу механичких актуатора, уређење, базе података, информације о човеку. машински интерфејси, и тако даље. Конкретно извршење оквира ПЦ визије се такође ослања на то да ли је његова корисност унапред одређена или да ли се неки његов део веома добро може научити или прилагодити током активности. Постоје, како год било, редовни капацитети који се налазе у бројним ПЦ визиама