Görüntü tanıma neden önemlidir?

İnternetteki içeriğin yaklaşık yüzde 80'i görseldir. Resim etiketlemenin neden içerik tablosunun kralı olarak yerini koruyabileceğini çözmeye şimdiden başlayabilirsiniz. İster bireyler ister şirketler olsun, AI görüntü tanıma, görsellerin çevrimiçi ortamda minimum sorunla tanımlanmasını mümkün kıldı. Her yıl yaklaşık 657 milyar fotoğraf dijital olarak yayınlanıyor ve çoğunluğu sosyal medyada yer alıyor. Bu görsellerin önemli bir kısmı, farkında olmadan da olsa, ürünleri tanıtan insanlardır. Kullanıcı tarafından oluşturulan içerik (UGC), en saf haliyle, en iyi tanıtım türünü sağladığından markalar için mükemmel bir kolaylaştırıcıdır.
Sosyal medyada bir tüketiciden bahsedildiğinde şirketleri uyaracak pazarlama araçları var, peki ya sosyal paylaşımda kimse adını etiketlemeden marka tanıtımı gerçekleştiğinde? Yapay zeka görüntü tanımanın değerini kanıtladığı yer burasıdır. Teknoloji doğru veri kümeleriyle beslenirse yapay zeka, belirli bir etiket belirtilmeden bir görüntüyü tanımlayabilir. Sonuçlar, markaların sosyal medyada bahsedilenleri takip etmesi ve takip etmesi açısından çok değerli.

Görüntü tanıma nasıl çalışır?

Bildiğimiz gibi AI, fotoğraf arayan sosyal medya platformlarını arayabilir ve bunları kapsamlı veri kümeleriyle karşılaştırabilir. Daha sonra insanların yapabileceğinden çok daha hızlı bir şekilde eşleşen ilgili görsele karar veriyor. Markalar, sosyal medyada kendilerine benzer içerikleri bulmak için görsel tanımayı kullanıyor. Bu, bir markanın logosunu tanımlamak veya sosyal medya kullanıcıları arasında organik olarak yerleştirilmiş ürün yerleştirmeyi tanımak anlamına gelir. İnsanlardan bu kadar çok bilgiyi taramalarını istemek, kolaylıkla yorucu olabiliyor. Yapay zeka, insan hatası konusunda endişelenmez ve benzersiz düzeylerde kesin sonuçlar verir. Yapay zeka görüntü tanıma, insanların bir marka hakkında söylediklerini metne ihtiyaç duymadan izliyor. Kullanıcıların şirket adını yazmaya gerek kalmadan sosyal medyada bahsedilenleri takip edebilen markalar, kendilerini avantajlı bir konumda bulacaklar. Yalnızca AI tarafından tanınan tanımlayıcılar aracılığıyla kendi çevrimiçi kapsamlarından yararlanma potansiyeli çok büyüktür ve benzersiz bir kapsam sunar.

Görüntü tanımanın bazı tipik görevleri şunlardır: -

Öncelikle görüntü verilerinin belirli bir nesne, özellik veya etkinlik içerip içermediğini belirlememiz gerekir. Bu görev normalde bir insan tarafından güçlü bir şekilde ve çaba harcamadan çözülebilir, ancak genel durum için bilgisayarlı görmede hala tatmin edici bir şekilde çözülmemiştir: keyfi durumlarda keyfi nesneler. Bu sorunla başa çıkmak için mevcut yöntemler, yalnızca basit geometrik nesneler (örneğin çokyüzlüler), insan yüzleri, basılı veya elle yazılmış karakterler veya araçlar gibi belirli nesneler için ve tipik olarak terimlerle tanımlanan belirli durumlarda en iyi şekilde çözülebilir. İyi tanımlanmış aydınlatma, arka plan ve nesnenin kameraya göre pozu. Literatürde tanıma probleminin farklı çeşitleri anlatılmaktadır:

• Nesne tanıma

Bir veya daha fazla önceden belirlenmiş veya öğrenilmiş nesne veya nesne sınıfı, genellikle görüntüdeki 2 boyutlu konumlarıyla veya sahnedeki 3 boyutlu pozlarıyla birlikte tanınabilir.

• Kimlik
Bir nesnenin tek bir örneği tanınır. Örnekler, belirli bir kişinin yüzünün veya parmak izinin tanımlanması veya belirli bir aracın tanımlanmasıdır.

• Tespit etme
Görüntü verileri belirli bir durum için taranır. Örnekler arasında tıbbi görüntülerde olası anormal hücrelerin veya dokuların tespiti veya otomatik yol ücreti sisteminde bir aracın tespiti yer alır. Nispeten basit ve hızlı hesaplamalara dayanan tespit, bazen ilginç görüntü verilerinin daha küçük bölgelerini bulmak için kullanılır; bunlar, doğru bir yorum üretmek için hesaplama açısından daha zorlu tekniklerle daha fazla analiz edilebilir.

Tanımaya dayalı çeşitli özel görevler mevcuttur, örneğin:

• İçerik tabanlı görüntü alımı
Burada, belirli bir içeriğe sahip daha büyük bir resim kümesindeki tüm görselleri bulabilirsiniz. İçerik farklı şekillerde belirtilebilir, örneğin hedef görsele göre benzerlik (X görseline benzer tüm görselleri bana ver) veya metin girişi olarak verilen üst düzey arama kriterleri (içeren tüm görselleri bana ver) Birçok ev kışın alınır ve içlerinde araba yoktur).

• Poz tahmini
Belirli bir nesnenin kameraya göre konumunu veya yönünü tahmin etmemiz gerekir. Bu tekniğe yönelik örnek bir uygulama, bir montaj hattı durumunda bir robotun nesneleri konveyör bandından almasına yardımcı olmak olabilir.

• Optik karakter tanıma
OCR Bu, genellikle metni daha uygun bir formatta kodlamak ve Michigan Eyalet Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Bölümü'nde düzenleme veya indekslemeye olanak sağlamak amacıyla basılı veya elle yazılmış metinlerdeki görsellerdeki karakterleri tanımlamaktır. “Örüntü Tanıma ve Görüntü İşleme (PRIP) Laboratuvarı öğretim üyeleri ve öğrencileri, makinelerin desenleri veya nesneleri tanımak için kullanımını araştırıyor. Nesneleri algılamak, hangi özelliklerinin onları diğerlerinden ayırdığını keşfetmek ve sınıflandırmayı yapmak için bir makinenin kullanabileceği algoritmalar tasarlamak için yöntemler geliştirilir. Önemli uygulamalar arasında yüz tanıma, parmak izi tanımlama, belge görüntü analizi, 3B nesne modeli oluşturma, robot navigasyonu ve 3B hacimsel verilerin görselleştirilmesi/keşfi yer alır. Mevcut araştırma sorunları arasında biyometrik kimlik doğrulama, otomatik gözetim ve izleme, kulpsuz HCI, yüz modelleme, dijital filigranlama ve çevrimiçi belgelerin yapısının analiz edilmesi yer almaktadır. Laboratuvarın yeni mezunları el yazısı tanıma, imza doğrulama, görsel öğrenme ve görüntü alma üzerinde çalıştı.”

⦁ Yüz Tanıma
Yüz tanıma sistemlerinin biyometrik bilgi çıkarma aracı olarak giderek daha popüler hale geldiğini biliyoruz. Yüz tanıma, biyometrik sistemlerde kritik bir role sahiptir ve görsel gözetim ve güvenlik dahil olmak üzere çok sayıda uygulama için ilgi çekicidir. Yüz görüntülerinin çeşitli belgelerde genel olarak kabul görmesi nedeniyle yüz tanıma, yeni nesil biyometrik teknoloji seçimi olma konusunda büyük bir potansiyele sahiptir.

Görüntü Tanıma Sistemleri

⦁ Hareket analizi
Çeşitli görevler, görüntüdeki veya 3 boyutlu sahnedeki her noktada, hatta görüntüleri üreten kameranın hızının bir tahminini üretmek için bir görüntü dizisinin işlendiği hareket tahminiyle ilgilidir. Bu tür görevlere örnekler:

⦁  Ego hareketi
Kameranın ürettiği görüntü dizisinden kameranın 3 boyutlu katı hareketinin (dönme ve öteleme) belirlenmesi.

⦁ Takip
İzleme, görüntü dizisindeki (genellikle) daha küçük bir dizi ilgi noktasının veya nesnenin (örneğin, araçlar veya insanlar) hareketlerini takip etmektir.

⦁ Optik akış
Bunun amacı, görüntüdeki her nokta için o noktanın görüntü düzlemine göre nasıl hareket ettiğini, yani görünürdeki hareketini belirlemektir. Bu hareket, hem karşılık gelen 3 boyutlu noktanın sahnede nasıl hareket ettiğinin, hem de kameranın sahneye göre nasıl hareket ettiğinin bir sonucudur.

⦁ Sahne yeniden yapılandırması
Bir sahnenin veya videonun bir veya (tipik olarak) daha fazla görüntüsü verildiğinde, sahne yeniden yapılandırması, sahnenin 3 boyutlu modelini hesaplamayı amaçlar. En basit durumda model bir dizi 3 boyutlu nokta olabilir. Daha karmaşık yöntemler tam bir 3 boyutlu yüzey modeli üretir

⦁ Görüntü restorasyonu
Görüntü restorasyonunun amacı, görüntülerdeki gürültünün (sensör gürültüsü, hareket bulanıklığı vb.) giderilmesidir. Gürültü giderme için mümkün olan en basit yaklaşım, alçak geçişli filtreler veya medyan filtreler gibi çeşitli filtre türleridir. Daha karmaşık yöntemler, yerel görüntü yapılarının nasıl göründüğüne dair, onları gürültüden ayıran bir model varsayar. İlk olarak görüntü verilerinin çizgiler veya kenarlar gibi yerel görüntü yapıları açısından analiz edilmesi ve ardından analiz aşamasındaki yerel bilgilere dayalı olarak filtrelemenin kontrol edilmesiyle, daha basit yaklaşımlara kıyasla genellikle daha iyi düzeyde bir gürültü giderme elde edilir. Bu alandaki bir örnek onların resimleridir. Bazı sistemler belirli bir ölçüm veya tespit problemini çözen bağımsız uygulamalar iken diğerleri, örneğin mekanik aktüatörlerin kontrolü, planlama, bilgi veritabanları, yönetim gibi alt sistemleri de içeren daha büyük bir tasarımın alt sistemini oluşturur. makine arayüzleri vb. Bir bilgisayarlı görme sisteminin özel uygulaması aynı zamanda işlevselliğinin önceden belirlenip belirlenmediğine veya bir kısmının çalışma sırasında öğrenilip değiştirilemeyeceğine de bağlıdır. Ancak birçok bilgisayarlı görme sisteminde bulunan tipik işlevler vardır.

 

Görüntü tanımayla daha derin öğrenme

Görüntü tanıma yapay zekadan önce vardı. Ancak makine öğrenimi faktörü, bir nesnenin veya kişinin yüzünün tanımlanmasına yönelik yöntemlerde devrim yaratıyor. Ancak makine öğrenimi yalnızca onu besleyecek veriler olduğunda etkilidir. Yapay zekanın tüm otomasyonu açısından, ona görüntüleri tanımlama görevi vermek basit bir istek değil. Görsel anlayışımız ikinci doğamızdır; küçük yaşlardan itibaren yapmaya programlandığımız bir şeydir. Aynısını bir makineden istemek basit bir süreç değildir. Bu nedenle yapay zeka tanımanın en popüler biçimlerinden biri evrişimli sinir ağlarıdır (CNN). CNN, yan yana bulunan piksellere odaklanan bir yöntemdir. Yakın konumdaki görüntülerin ilişkili olma olasılığı daha yüksektir; bu, bir nesnenin veya yüzün daha şeffaf bir resimle eşleştirildiği anlamına gelir.
Yapay zeka görüntü tanıma yoluyla sosyal medyadan para kazanmak isteyen markalar açık avantajlara sahip olsa da kullanım durumları çok daha derinlere uzanıyor. Kendi kendini süren arabalar, otomobil dünyasındaki bir sonraki büyük şey olmak üzere ve AI görüntü tanıma teknolojisi onlara güç sağlamaya yardımcı oluyor. Yoldaki nesneleri ve insanları algılayarak onlara çarpmamasını sağlayan sürücüsüz bir araba otomatik olarak gerçekleşmiyor. Bilgili kararlar verebilmek için görüntüleri tanıması gerekir. Her otonom araba, diğer hareket eden araçları, bisikletlileri, insanları, yani tehlike oluşturabilecek her şeyi tanımlayabilen çeşitli sensörlerle donatılmıştır. Otonom bir otomobilin, yoldaki tehlikeleri tecrübeli bir sürücünün yaptığı gibi karşılaması gerekir. Sürücüsüz otomobiller 2020'de yollara çıkmadan önce hâlâ halledilmesi gereken birkaç husus var. Ancak araç otomasyonu devreye girdiğinde yapay zeka görüntü tanıma, bunların arkasında güvenli bir şekilde çalışmanın arkasındaki en önemli etkenlerden biri olacak.
⦁ Görüntü toplama
Dijital bir görüntü, çeşitli ışığa duyarlı kamera türlerinin yanı sıra menzil sensörleri, tomografi cihazları, radar, ultrasonik kameralar vb. içeren bir veya daha fazla görüntü sensörü tarafından üretilir. Sensör türüne bağlı olarak, ortaya çıkan görüntü verileri sıradan bir 2 boyutlu görüntü, 3 boyutlu bir hacim veya bir görüntü dizisidir. Piksel değerleri tipik olarak bir veya birkaç spektral banttaki (gri görüntüler veya renkli görüntüler) ışık yoğunluğuna karşılık gelir, ancak aynı zamanda derinlik, sonik veya elektromanyetik dalgaların emilimi veya yansıması veya nükleer manyetik rezonans gibi çeşitli fiziksel ölçümlerle de ilişkili olabilir.
⦁ Ön işleme:
Belirli bir bilgi parçasını çıkarmak amacıyla görüntü verilerine bir bilgisayarlı görme yöntemi uygulanmadan önce, yöntemin ima ettiği belirli varsayımları karşıladığından emin olmak amacıyla genellikle verilerin işlenmesi gerekir. Örnekler:
1. Görüntü koordinat sisteminin doğru olduğundan emin olmak için yeniden örnekleme.
2. Sensör gürültüsünün yanlış bilgi vermemesini sağlamak için gürültü azaltma.
3. İlgili bilgilerin tespit edilebilmesini sağlamak için kontrast geliştirme.
4. Yerel olarak uygun ölçeklerde görüntü yapılarını geliştirmek için ölçek-uzay gösterimi.
⦁ Özellik çıkarma:
Görüntü verilerinden çeşitli karmaşıklık seviyelerindeki görüntü özellikleri çıkarılır. Bu tür özelliklerin tipik örnekleri çizgiler, kenarlar ve çıkıntılardır.
Köşeler, lekeler veya noktalar gibi yerelleştirilmiş ilgi noktaları. Daha karmaşık özellikler doku, şekil veya hareketle ilgili olabilir.
⦁ Tespit/segmentasyon:
İşlemenin bir noktasında, görüntünün hangi görüntü noktalarının veya bölgelerinin daha sonraki işlemlerle ilgili olduğuna karar verilir. Örnekler:
1. Belirli bir dizi ilgi noktasının seçimi
2. Belirli bir ilgi nesnesini içeren bir veya daha fazla görüntü bölgesinin segmentasyonu.
⦁ Yüksek düzeyde işleme:
Bu adımda girdi tipik olarak küçük bir veri kümesidir; örneğin belirli bir nesneyi içerdiği varsayılan bir nokta kümesi veya bir görüntü bölgesidir. Geri kalan işlemler örneğin aşağıdakilerle ilgilidir:
1. Verilerin model bazlı ve uygulamaya özel varsayımları karşıladığının doğrulanması.
2. Nesne pozu veya nesne boyutu gibi uygulamaya özel parametrelerin tahmini.
3. Algılanan bir nesneyi farklı kategorilere ayırmak. Böylece görüntü işleme, yapay zekanın görüntüyü tanımlamasına ve görüntü kimliğine göre yanıt vermesine yardımcı olur.

Görüntülerin kesintisiz geleceği

Teknoloji geliştikçe görüntü tanıma daha da iyi sonuçlar verecektir. Lobster'da Makine Öğrenimi Başkanı Vladimir Pavlov şöyle diyor: "Nesne tanımanın matematiksel temeli uzun zamandır mevcut, ancak bilgisayarlı görme algoritmalarını kullanmanın teknolojik olanakları yakın zamanda ortaya çıktı. Sinir ağları zaten insanlardan daha iyi çalışabilen mükemmel dedektörlerin yapılmasına olanak sağlıyor. Büyük bir pislik, eğitim için işaretlenmiş görüntü veri kümelerinin varlığını engelliyor, ancak yakın gelecekte bu bir sorun olmayacak. Bilgisayarlı görü mühendisleri aktif olarak kendi kendine öğrenen algoritmalar üzerinde çalışıyor”. Görsel iletişimin bu kadar yoğun bir şekilde etkilendiği bir gelecekte, görüntü tanıma, gördüğümüz resimlerin çoğunun ardındaki temel faktör olacak. Hem gerçek hayatta hem de internette.