Görüntü tanıma neden önemlidir?

Web'deki içeriğin yaklaşık %80'i görseldir. Resim etiketlemenin neden madde tablosunun efendisi olarak yerini koruyabileceğini anlamaya zaten başlayabilirsiniz. Yapay zeka görüntü tanıma, ister kişi ister kuruluş olsun, çevrimiçi görsellerin önemsiz nesnelerle ayırt edilmesini mümkün kıldı. Her yıl yaklaşık 657 milyar fotoğraf dikkatle yayınlanıyor ve bunların büyük bir kısmı çevrimiçi medya aracılığıyla gösteriliyor. Bu fotoğrafların iyi bir kısmı, kazara yapıp yapmadıklarına bakılmaksızın eşyaları ilerleten bireylerdir. Müşteri tarafından üretilen içerik (UGC), en mükemmel yapısıyla, en ideal ilerlemeyi sağladığı için markalar için parlak bir güçlendirici etkidir.

Çevrimiçi medya aracılığıyla bir alıcı bildirimi olduğunda organizasyonları alarma geçirecek reklam cihazları var, ancak markanın ilerlemesi sosyal paylaşıma kimsenin adını etiketlemeden gerçekleştiğinde bir şeyler söylenmesi gerekmez mi? Burası AI görüntü tanımanın değerini gösterdiği yerdir. Teknolojinin doğru veri kümeleriyle ilgilenmesi durumunda yapay zeka, açık bir etiket referansı olmayan bir resmi ayırt edebilir. Sonuçlar, markaların sosyal bildirimlerini takip etmesi ve takip etmesi açısından önemlidir.

Görüntü tanıma nasıl çalışır?

Muhtemelen bildiğimiz gibi, yapay zeka web tabanlı medya aşamalarını inceleyerek fotoğraf arayabilir ve bunları geniş bilgi koleksiyonlarıyla karşılaştırabilir. Daha sonra, insanların yapabileceğinden çok daha hızlı bir şekilde eşleşen resmi seçer. Markalar, web tabanlı medya aracılığıyla kendilerine benzer içerikleri keşfetmek için resim tanımayı kullanır. Bu, bir markanın logosunu ayırt etmek veya web tabanlı medya müşterileri arasında doğal olarak konumlandırılmış ürün durumunu algılamak anlamına gelir. İnsanların bu kadar çok veriyi incelemesini istemek gerçekten yorucu oluyor. Simüle edilmiş zeka, insan hatasını vurgulamaz ve benzersiz düzeylerde kesin sonuçlar verir. Yapay zeka resimli bilgilendirme, bireylerin bir marka hakkında ne söylediğini yazıya gerek duymadan görüntülüyor. Müşterilerin kuruluş adını yazmayı beklemeden sosyal bildirimlerini takip etmeye hazır markalar, paha biçilemez bir konuma gelecektir. Yalnızca yapay zeka tarafından algılanan tanımlayıcılar aracılığıyla kendi çevrimiçi katılımlarından yararlanma olasılığı çok büyüktür ve rakipsiz bir katılım sunar.

İşte görüntü tanımayla ilgili bazı sıradan görevler: -

Başlangıçtan itibaren resim bilgilerinin belirli bir makale, vurgu veya hareket içerip içermediğine karar vermemiz gerekir. Bu görev tipik olarak yürekten ve bir insan tarafından çaba sarf edilmeden ele alınabilir, ancak PC vizyonunda genel durum için henüz yeterince ele alınmamıştır: isteğe bağlı durumlarda kendinden emin makaleler. Bu konuyu yönetmeye yönelik mevcut teknikler, örneğin temel matematiksel öğeler (örneğin, çokyüzlü), insan yüzleri, basılı veya kopyalanmış karakterler veya araçlar gibi açık makaleler için ve açık durumlarda genellikle mümkün olduğunca tasvir edilen açık makaleler için en iyi şekilde ele alınabilir. öğenin kamerayla karşılaştırmalı olarak karakterize edilen parlaklığı, temeli ve duruşu etrafında. Yazıda onay sorununun çeşitli çeşitleri gösterilmektedir:

• Nesne tanıma

Önceden belirlenmiş veya öğrenilmiş bir veya birkaç makale veya öğe sınıfı, normalde resimdeki 2 boyutlu durumlarıyla veya sahnedeki 3 boyutlu duruşlarla birlikte algılanabilir.

• Kimlik

Bir makalenin bireysel bir durumu algılanır. Modeller, belirli bir kişinin yüzünün veya benzersiz işaretinin veya belirli bir aracın kimliğinin ayırt edici kanıtıdır.

• Tespit etme

Resim bilgileri belirli bir durum için incelenir. Modeller, klinik resimlerde akla gelebilecek garip hücrelerin veya dokuların keşfi veya programlanmış bir sokak maliyeti çerçevesinde bir aracın tanınmasıdır. Orta derecede basit ve hızlı hesaplamalara dayalı keşif, burada ve orada, doğru bir çeviri oluşturmak için daha hesaplamalı olarak talep eden stratejilerle ek olarak parçalanabilen ilgi çekici resim bilgilerinin daha mütevazı bölgelerini bulmak için kullanılır.

Teşekküre dayalı birkaç özel girişim mevcuttur, örneğin:

• İçerik tabanlı resim kurtarma

Burada, belirli bir maddeye sahip daha büyük bir resim düzenlemesindeki tüm resimleri keşfediyoruz. Madde beklenmedik bir şekilde belirlenebilir, örneğin nesnel bir resme göre benzerlik (tüm resimleri bana resim X gibi ver) veya metin girişi olarak verilen anlamlı düzeyde takip standartları (çok sayıda içeren tüm resimleri bana ver) Kışın alınan ve içinde araç bulunmayan evler).

• Poz değerlendirmesi

belirli bir nesnenin konumunu veya yönünü kamerayla karşılaştırmalı olarak ölçmemiz gerekir. Bu stratejiye yönelik bir örnek uygulama, bir robotun, mekanik bir üretim sistemi durumunda bir taşıma hattından öğeleri kurtarmasına yardımcı olacaktır.

• Optik karakter onayı

Basılı veya elle yazılmış içerikteki resimlerdeki karakterleri ayırt eden OCR, çoğunlukla bir kuruluştaki içeriği daha fazla kodlamak ve Michigan Eyalet Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü'nü değiştirme veya düzenleme yetkisi vermek amacıyla kullanılır. Nesneleri tespit etmek, hangi vurgularının onları diğerlerinden tanıdığını bulmak ve karakterizasyonu yapmak için bir makinenin kullanabileceği hesaplamaları planlamak için stratejiler oluşturulur. Önemli uygulamalar arasında yüz tanıma, parmak izi tanınabilir kanıt, kayıt resmi incelemesi, 3 boyutlu nesne modeli geliştirme, robot rotası ve 3 boyutlu hacimsel bilgilerin temsili/incelenmesi yer alır. Gelgit araştırma konuları; biyometrik doğrulamayı, programlı gözlem ve takibi, elle kullanılmayan HCI'yı, yüz görüntülemeyi, bilgisayarlı filigranlamayı ve çevrimiçi arşivlerin tasarımını incelemeyi içerir. Laboratuvarın son mezunları, el yazısının onaylanması, imza kontrolü, görsel öğrenme ve resim kurtarma konularıyla ilgilendi."

Model:

Bir MIT uzmanının yönlendirdiği bir grup, bir resmin nesnesini tanıma seçeneğine sahip olmak için şok edici derecede birkaç piksellik veri gerektiğini tespit etti. Bu açıklama, çevrimiçi resimlerin mekanize edilmiş ve tanınabilir kanıtlarında olağanüstü ilerlemelere yol açabilir ve sonunda bilgisayarların insanlar gibi görmesine olanak sağlayabilir. Özellikle kısa bir tasvirden sonuç çıkarmak, İnternet'teki milyarlarca resmin envanterinin çıkarılmasını mümkün kılma yönünde önemli bir ilerleme olacaktır. Şu anda, resim aramanın tek yolu, kişilerin her resim için elle girdiği içerik kayıtlarına bağlı ve birçok resim bu tür verilere ihtiyaç duyuyor. Programlanmış kimlik aynı zamanda kişilerin bilgisayarlı kameralardan bilgisayarlarına indirdikleri resimlerin her birini elle deneyimlemeden ve altyazılı olarak kaydetme olanağı da sağlayacaktır. Ayrıca, sonunda gerçek makine görüşünü harekete geçirebilir ve bu da bazen robotların kameralarından gelen bilgileri ayırmasına ve nerede olduklarını belirlemesine olanak tanır. Böylece, eğer iki resim karşılaştırılabilir bir [sayı] gruplandırmasına sahipse, muhtemelen karşılaştırmalıdırlar. genellikle benzer bir eşyadan, genellikle benzer bir düzenlemeden yapılmıştır." Bir resim bir yazı ya da başlık ile ilişkilendirilmişse, bu noktada onun matematiksel kodunu koordine eden farklı resimler muhtemelen benzer bir öğeyi (örneğin bir araç, ağaç ya da birey) gösterecektir, dolayısıyla bir resimle ilgili isim diğerlerinin yanına taşındı. "Çok fazla resim olduğunda, genel olarak basit hesaplamalar bile resimleri bu şekilde tanımada gerçekten iyi performans gösterebilir".

⦁ Yüz Tanıma

Yüz tanıma çerçevelerinin, biyometrik verileri kaldırma yöntemleri olarak sürekli olarak ün kazandığının farkındayız. Yüz tanıma, biyometrik çerçevelerde temel bir yere sahiptir ve görsel keşif ve güvenlik dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için caziptir. Yüz resimlerinin farklı raporlarda genel olarak kabul edildiği göz önüne alındığında, yüz tanımanın, karar vermede en ileri biyometrik yeniliğe dönüşme konusunda inanılmaz bir potansiyeli var.

Resim Tanıma Sistemleri

⦁ Hareket muayenesi

Birkaç görev, resimdeki veya 3 boyutlu sahnedeki her odakta, hatta resimleri ileten kameranın hızının bir ölçüsünü oluşturmak için bir resim dizisinin hazırlandığı hareket değerlendirmesiyle tanımlanır. Bu tür atamaların örnekleri şunlardır:

⦁ Ego hareketi

Kameranın 3 boyutlu esnek olmayan hareketine (dönme ve yorumlama) kamera tarafından oluşturulan bir resim dizisinden karar verilmesi.

⦁ Takip

Aşağıda, resim dizisinde ilgi odaklarının veya protestoların (örn. araçlar veya insanlar) (genel olarak) daha mütevazı bir şekilde düzenlenmesindeki gelişmeler takip edilecektir.

⦁ Optik akış

Bu, resimdeki her nokta için o noktanın resim düzlemine göre nasıl hareket ettiğine, yani belirgin hareketine karar vermektir. Bu hareket, hem karşılaştırma yapan 3 boyutlu noktanın sahnede nasıl hareket ettiğinin, hem de kameranın sahneye göre nasıl hareket ettiğinin bir sonucudur.

⦁ Sahnenin yeniden yapımı

Bir sahnenin veya bir videonun bir veya (normalde) daha fazla resmi verildiğinde, sahnenin 3 boyutlu modelini kaydeden sahne çoğaltma hedefleri. En kolay durumda model bir grup 3D odak noktası olabilir. Daha rafine stratejiler toplam 3 boyutlu yüzey modeli üretir

⦁ Görüntüyü yeniden oluşturma

Resmi yeniden oluşturmanın amacı, resimlerden kargaşanın (algılayıcı gürültüsü, hareket belirsizliği vb.) tahliye edilmesidir. Kargaşayı uzaklaştırmak için akla gelebilecek en az karmaşık metodoloji, örneğin alçak geçişli kanallar veya orta kanallar gibi farklı kanal türleridir. Daha modern stratejiler, mahalle resim yapılarının nasıl benzediğine dair, onları kargaşadan tanıyan bir model bekliyor. Önce yakındaki resim yapılarının (örneğin çizgiler veya kenarlar) resim bilgilerinin uzun bir süre araştırılması ve ardından inceleme adımından mahalle verilerine bağlı ayırmanın kontrol edilmesiyle, genellikle daha az olana kıyasla daha yüksek derecede bir kargaşa tahliyesi elde edilir. karmaşık metodolojiler. Bu alandaki bir model onların resimleridir. Birkaç çerçeve, belirli bir tahmin veya tanıma sorununu ele alan bağımsız uygulamalardır; diğerleri ise, örneğin mekanik aktüatörlerin kontrolü, düzenleme, veri bilgi tabanları, yönetim için benzer şekilde alt çerçeveler içeren daha büyük bir planın alt düzenlemesini içerir. makine arayüzleri vb. Bir PC vizyon çerçevesinin özel olarak yürütülmesi, aynı şekilde, kullanışlılığının önceden belirlenip belirlenmediğine veya bir parçasının etkinlik sırasında çok iyi öğrenilip ayarlanamayacağına bağlıdır. Ancak birçok PC görüşünde bulunan düzenli özellikler vardır.