เหตุใดการจดจำภาพจึงมีความสำคัญ

เนื้อหาประมาณ 80% บนเว็บเป็นภาพ คุณจะสามารถเริ่มหาคำตอบได้แล้วว่าทำไมการติดฉลากรูปภาพจึงถือเป็นเจ้าแห่งตารางสาร ไม่ว่าจะเป็นบุคคลหรือองค์กร การจดจำรูปภาพด้วย AI ช่วยให้แยกแยะภาพออนไลน์ออกจากวัตถุที่ไม่มีนัยสำคัญได้ มีการโพสต์รูปถ่ายประมาณ 657 พันล้านรูปทุกปีอย่างระมัดระวัง โดยส่วนใหญ่จะปรากฏผ่านสื่อออนไลน์ ชิ้นส่วนที่ดีของรูปภาพเหล่านั้นคือบุคคลที่กำลังทำสิ่งของอยู่ ไม่ว่าพวกเขาจะทำโดยไม่ได้ตั้งใจหรือไม่ก็ตาม เนื้อหาที่ลูกค้าผลิต (UGC) ในโครงสร้างที่สมบูรณ์แบบที่สุดเป็นอิทธิพลที่ยอดเยี่ยมสำหรับแบรนด์ เนื่องจากเป็นการสร้างความก้าวหน้าในอุดมคติที่สุด

มีอุปกรณ์โฆษณาเพื่อเตือนองค์กรต่างๆ เมื่อมีการแจ้งเตือนผู้ซื้อผ่านสื่อออนไลน์ แต่ไม่ควรพูดถึงเมื่อแบรนด์มีความก้าวหน้าโดยไม่มีใครติดป้ายชื่อของตนในโพสต์โซเชียลใช่หรือไม่ นี่คือสถานที่ที่การจดจำรูปภาพ AI แสดงให้เห็นถึงความคุ้มค่า หากเทคโนโลยีได้รับการดูแลชุดข้อมูลที่ถูกต้อง AI ก็สามารถแยกแยะรูปภาพได้โดยไม่ต้องมีป้ายกำกับที่ชัดเจนในการอ้างอิง ผลลัพธ์มีความสำคัญสำหรับแบรนด์ในการติดตามและติดตามประกาศทางสังคมของตน

การจดจำภาพทำงานอย่างไร

ดังที่เราทราบดีว่า AI สามารถมองผ่านขั้นตอนสื่อบนเว็บเพื่อค้นหาภาพถ่ายและเปรียบเทียบกับคอลเลกชันข้อมูลที่กว้างขวาง เมื่อถึงจุดนั้นก็จะเลือกภาพที่เกี่ยวข้องซึ่งตรงกับอัตราเร็วกว่าที่ผู้คนจะทำได้มาก แบรนด์ใช้การรับทราบด้วยรูปภาพเพื่อค้นหาเนื้อหาเช่นเดียวกับของตนเองผ่านสื่อบนเว็บ นั่นหมายถึงการแยกแยะโลโก้ของแบรนด์หรือการรับรู้สถานการณ์ของสินค้าที่อยู่ในตำแหน่งปกติของไคลเอนต์สื่อบนเว็บ การขอให้ผู้คนค้นหาข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพนั้นน่าเบื่อหน่าย หน่วยสืบราชการลับจำลองไม่ได้เน้นย้ำถึงความผิดพลาดของมนุษย์ และให้ผลลัพธ์ที่แน่นอนในระดับที่ไม่มีใครเทียบได้ การรับทราบด้วยรูปภาพปัญญาประดิษฐ์จะคัดกรองสิ่งที่บุคคลระบุเกี่ยวกับแบรนด์โดยไม่ต้องใช้ข้อความ แบรนด์ที่พร้อมจะปฏิบัติตามประกาศทางสังคมของตนโดยที่ลูกค้าไม่ได้คาดหวังที่จะพิมพ์ชื่อองค์กรจะจบลงในตำแหน่งที่ทรงคุณค่า ความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์จากการรวมออนไลน์ของตนเองผ่านตัวระบุที่รับรู้โดย AI นั้นมีมากมายมหาศาลและนำเสนอการรวมที่ไม่มีใครเทียบได้

นี่เป็นเรื่องธรรมดาบางประการของการจดจำภาพ:-

ตั้งแต่เริ่มแรก เราต้องตัดสินใจว่าข้อมูลรูปภาพมีบทความ ไฮไลท์ หรือการเคลื่อนไหวใดเป็นพิเศษหรือไม่ โดยทั่วไปแล้วการมอบหมายนี้สามารถแก้ไขได้อย่างเต็มที่และโดยไม่ต้องใช้ความพยายามจากมนุษย์ แต่ยังไม่ได้รับการจัดการอย่างเพียงพอในการมองเห็นพีซีสำหรับกรณีโดยรวม: บทความที่แสดงความมั่นใจในตนเองในสถานการณ์ที่ใช้ดุลยพินิจ เทคนิคปัจจุบันในการจัดการปัญหานี้สามารถจัดการได้ดีที่สุดเฉพาะกับบทความที่ชัดเจน เช่น รายการทางคณิตศาสตร์พื้นฐาน (เช่น รูปทรงหลายเหลี่ยม) ใบหน้ามนุษย์ ตัวอักษรที่พิมพ์หรือถอดเสียง หรือยานพาหนะ และในสถานการณ์ที่ชัดเจน ซึ่งโดยปกติจะแสดงเป็นภาพให้มากที่สุด ในด้านความสว่าง รากฐาน และท่าทางของสินค้าที่โดดเด่นเมื่อเปรียบเทียบกับกล้อง ประเด็นการรับทราบหลายประเภทมีการแสดงไว้ในการเขียน:

• การรับรู้วัตถุ

สามารถรับรู้บทความหรือคลาสรายการที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือเรียนรู้ได้หนึ่งหรือสองสามรายการ โดยปกติพร้อมกับสถานการณ์ 2 มิติในภาพหรือท่าทาง 3 มิติในฉาก

• บัตรประจำตัว

มีการรับรู้แต่ละกรณีของบทความ โมเดลเป็นการพิสูจน์ความแตกต่างบนใบหน้าของบุคคลหรือเครื่องหมายเฉพาะ หรือ ID ของยานพาหนะเฉพาะ

• การตรวจจับ

ข้อมูลภาพจะถูกตรวจสอบตามเงื่อนไขเฉพาะ แบบจำลองคือการค้นพบเซลล์หรือเนื้อเยื่อแปลก ๆ ที่เป็นไปได้ในภาพทางคลินิก หรือการจดจำยานพาหนะในกรอบต้นทุนถนนที่ตั้งโปรแกรมไว้ การค้นพบขึ้นอยู่กับการคำนวณที่ตรงไปตรงมาและรวดเร็วปานกลางอยู่ที่นี่และใช้ในการค้นหาเขตข้อมูลรูปภาพที่น่าสนใจซึ่งสามารถแยกย่อยเพิ่มเติมได้โดยใช้กลยุทธ์การร้องขอทางคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างการแปลที่ถูกต้อง

มีการดำเนินการเฉพาะบางอย่างที่ต้องอาศัยการรับทราบ เช่น

• การกู้คืนรูปภาพตามเนื้อหา

ที่นี่คุณจะพบรูปภาพทั้งหมดในรูปแบบรูปภาพที่ใหญ่ขึ้นซึ่งมีเนื้อหาเฉพาะ สารสามารถกำหนดได้ด้วยวิธีที่ไม่คาดคิด เช่น เท่าที่มีความคล้ายคลึงกับรูปภาพเป้าหมาย (ให้รูปภาพทั้งหมดเช่นรูปภาพ X ให้ฉัน) หรือถึงมาตรฐานการติดตามระดับที่สำคัญที่กำหนดเป็นข้อความ (ให้รูปภาพทั้งหมดที่มีจำนวนมากให้ฉัน) บ้านจะถูกยึดไปในช่วงฤดูหนาวและไม่มียานพาหนะ)

• การประเมินท่าทาง

เราจำเป็นต้องวัดตำแหน่งหรือทิศทางของสิ่งของใดชิ้นหนึ่งโดยเปรียบเทียบกับกล้อง การประยุกต์ใช้แบบจำลองสำหรับกลยุทธ์นี้จะช่วยให้หุ่นยนต์กู้คืนสิ่งของจากสายการขนส่งในสถานการณ์ระบบการผลิตเชิงกล

• การรับทราบอักขระด้วยแสง

OCR คือการแยกแยะอักขระในภาพของเนื้อหาที่พิมพ์หรือเขียนด้วยตนเอง โดยส่วนใหญ่มีเป้าหมายสุดท้ายคือการเข้ารหัสเนื้อหาในองค์กรให้มากขึ้นและมีอำนาจในการแก้ไขหรือสั่งการภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมิชิแกนสเตต กลยุทธ์ถูกสร้างขึ้นเพื่อตรวจจับวัตถุ เพื่อค้นหาว่าไฮไลท์ใดที่จดจำวัตถุเหล่านั้นจากสิ่งอื่น และเพื่อวางแผนการคำนวณที่เครื่องจักรสามารถใช้เพื่อกำหนดลักษณะเฉพาะได้ การใช้งานที่สำคัญประกอบด้วยการจดจำใบหน้า การพิสูจน์ลายนิ้วมือ การตรวจสอบภาพบันทึก การพัฒนาโมเดลบทความ 3 มิติ เส้นทางหุ่นยนต์ และการแสดง/การตรวจสอบข้อมูลปริมาตร 3 มิติ ปัญหาการวิจัยน้ำขึ้นและน้ำลงประกอบด้วยการยืนยันไบโอเมตริกซ์ การสังเกตและการติดตามแบบโปรแกรม HCI แบบไร้มือจับ การแสดงใบหน้า ลายน้ำด้วยคอมพิวเตอร์ และตรวจสอบการออกแบบเอกสารสำคัญออนไลน์ ศิษย์เก่าที่ล่วงลับไปแล้วของห้องปฏิบัติการต้องรับมือกับการรับทราบด้วยลายมือ การตรวจสอบลายเซ็น การเรียนรู้ด้วยภาพ และการกู้คืนรูปภาพ”

รุ่น:

เราควรเห็นว่าต้องใช้ข้อมูลสองสามพิกเซลอย่างน่าตกใจจึงจะมีตัวเลือกในการจดจำวัตถุของภาพ กลุ่มที่ขับเคลื่อนโดยผู้เชี่ยวชาญของ MIT ได้ค้นพบ การเปิดเผยดังกล่าวอาจกระตุ้นให้เกิดความก้าวหน้าเป็นพิเศษในการพิสูจน์รูปภาพออนไลน์ที่สามารถจดจำได้ด้วยเครื่องจักร และในที่สุด ก็ให้หลักฐานแก่พีซีที่จะได้เห็นเช่นเดียวกับผู้คน การอนุมานถึงการวาดภาพสั้นๆ โดยเฉพาะจะเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการทำให้สามารถจัดเก็บรูปภาพนับพันล้านภาพบนอินเทอร์เน็ตได้ ณ ขณะนี้ วิธีการค้นหารูปภาพเพียงอย่างเดียวนั้นขึ้นอยู่กับการจารึกเนื้อหาที่แต่ละบุคคลได้ป้อนด้วยมือสำหรับแต่ละภาพ และรูปภาพจำนวนมากต้องการข้อมูลดังกล่าว ID ที่ตั้งโปรแกรมไว้ยังให้วิธีการจัดเก็บรูปภาพที่ดาวน์โหลดจากกล้องคอมพิวเตอร์ไปยังพีซีของตนโดยไม่ต้องสัมผัสและบรรยายด้วยตนเอง นอกจากนี้ ในที่สุดก็สามารถกระตุ้นการมองเห็นของเครื่องจักรของแท้ ซึ่งบางครั้งอาจทำให้หุ่นยนต์สามารถแยกแยะข้อมูลที่มาจากกล้องของพวกเขาและแยกแยะได้ว่าอยู่ที่ไหน ดังนั้นหากรูปภาพสองภาพมีการจัดกลุ่ม [ของตัวเลข] ที่เทียบเคียงได้ รูปภาพเหล่านั้นจะถือว่าเป็นการเปรียบเทียบ สร้างขึ้นจากบทความที่คล้ายคลึงกันโดยทั่วไปโดยทั่วไปมีการจัดการที่คล้ายคลึงกัน” หากภาพหนึ่งเกี่ยวข้องกับคำจารึกหรือชื่อเรื่อง ณ จุดนั้น รูปภาพที่แตกต่างกันซึ่งประสานรหัสทางคณิตศาสตร์อาจจะแสดงรายการที่คล้ายกัน (เช่น ยานพาหนะ ต้นไม้ หรือบุคคล) ดังนั้นชื่อที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพหนึ่งภาพสามารถเป็น ย้ายไปที่อื่น “ด้วยรูปภาพจำนวนมาก แม้แต่การคำนวณที่ตรงไปตรงมาโดยทั่วไปก็สามารถทำงานได้ดีอย่างแท้จริง” ในการจดจำรูปภาพเช่นนี้

⦁ การจดจำใบหน้า

เราตระหนักดีว่ากรอบการทำงานการจดจำใบหน้ากำลังได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่องในฐานะวิธีการลบข้อมูลไบโอเมตริกซ์ การรู้จำใบหน้ามีส่วนพื้นฐานในกรอบงานไบโอเมตริกซ์ และมีเสน่ห์สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการลาดตระเวนด้วยภาพและการรักษาความปลอดภัย เมื่อคำนึงถึงการรับทราบรูปภาพใบหน้าของประชากรโดยรวมในรายงานต่างๆ การรับทราบใบหน้ามีศักยภาพอันเหลือเชื่อที่จะเปลี่ยนเป็นนวัตกรรมการตัดสินใจด้านไบโอเมตริกที่ล้ำสมัย

ระบบการรับรู้ภาพ

⦁ การตรวจการเคลื่อนไหว

งานบางอย่างระบุด้วยการประเมินการเคลื่อนไหวโดยเตรียมการต่อเนื่องของภาพเพื่อสร้างมาตรวัดความเร็วที่แต่ละโฟกัสในภาพหรือในฉาก 3 มิติ หรือแม้แต่ของกล้องที่ส่งภาพ ตัวอย่างของงานดังกล่าวได้แก่:

⦁ การเคลื่อนไหวของอัตตา

การตัดสินใจการเคลื่อนไหวที่ไม่ยืดหยุ่นแบบ 3 มิติ (การหมุนและการตีความ) ของกล้องจากภาพต่อเนื่องที่สร้างโดยกล้อง

⦁การติดตาม

ต่อไปนี้จะเป็นไปตามการพัฒนาของการจัดระเบียบที่เน้นความสนใจหรือการประท้วง (เช่น ยานพาหนะหรือผู้คน) ในระดับปานกลางมากขึ้นในภาพการสืบทอด

⦁ กระแสแสง

นี่คือการตัดสินใจ สำหรับแต่ละจุดในภาพ ว่าจุดนั้นเคลื่อนที่อย่างไรเมื่อเปรียบเทียบกับระนาบภาพ กล่าวคือ การเคลื่อนไหวที่ชัดเจนของมัน การเคลื่อนไหวนี้เป็นผลมาจากทั้งการเคลื่อนที่ของจุด 3D ที่เปรียบเทียบในฉาก และวิธีที่กล้องเคลื่อนที่เมื่อเทียบกับฉาก

⦁ การสร้างฉากใหม่

การให้ภาพฉากหรือวิดีโอหนึ่งหรือ (โดยปกติ) มากกว่านั้น การสร้างฉากใหม่มีเป้าหมายโดยลงทะเบียนโมเดล 3 มิติของฉากนั้น ในกรณีที่ง่ายที่สุด โมเดลอาจเป็นโฟกัส 3 มิติจำนวนมาก กลยุทธ์ที่ได้รับการปรับปรุงมากขึ้นจะสร้างแบบจำลองพื้นผิว 3 มิติทั้งหมด

⦁ การสร้างภาพใหม่

จุดประสงค์ของการสร้างภาพขึ้นมาใหม่คือการขจัดความปั่นป่วน (เสียงเซ็นเซอร์ส่งเสียงดัง การเคลื่อนไหวที่คลุมเครือ และอื่นๆ) ออกจากภาพ วิธีการที่ซับซ้อนน้อยที่สุดที่เป็นไปได้สำหรับการขับไล่ความปั่นป่วนคือช่องทางประเภทต่างๆ เช่น ช่องสัญญาณความถี่ต่ำหรือช่องกลาง กลยุทธ์สมัยใหม่คาดว่าจะมีแบบจำลองว่าโครงสร้างภาพในบริเวณใกล้เคียงมีลักษณะคล้ายคลึงกันอย่างไร ซึ่งเป็นแบบจำลองที่จดจำได้จากความวุ่นวาย โดยการตรวจสอบข้อมูลภาพในครั้งแรกเป็นระยะเวลาสักระยะในโครงสร้างภาพใกล้เคียง เช่น เส้นหรือขอบ และหลังจากนั้นควบคุมการแยกโดยอาศัยข้อมูลพื้นที่ใกล้เคียงจากขั้นตอนการตรวจสอบ ระดับการอพยพของความปั่นป่วนที่เหนือกว่าโดยทั่วไปจะถูกเปรียบเทียบกับระดับที่น้อยกว่า วิธีการที่ซับซ้อน แบบจำลองในสาขานี้คือภาพวาดของพวกเขา เฟรมเวิร์กบางส่วนเป็นแอปพลิเคชันอิสระที่จัดการกับปัญหาการประมาณค่าหรือการรับรู้โดยเฉพาะ ในขณะที่เฟรมเวิร์กอื่นๆ ประกอบด้วยการจัดเรียงย่อยของแผนที่ใหญ่กว่า ซึ่งในทำนองเดียวกันก็มีเฟรมเวิร์กย่อยสำหรับการควบคุมแอคชูเอเตอร์เชิงกล การจัดเรียง ฐานข้อมูล ข้อมูลมนุษย์ ส่วนต่อประสานกับเครื่องและอื่น ๆ การดำเนินการเฉพาะของเฟรมเวิร์กวิชันพีซีนั้นขึ้นอยู่กับว่าประโยชน์นั้นถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าแล้วหรือว่าบางส่วนอาจเรียนรู้หรือปรับเปลี่ยนได้ดีในระหว่างกิจกรรม อาจมีความจุปกติที่พบในพีซีวิชั่นจำนวนมาก