Tại sao nhận dạng hình ảnh lại quan trọng?

Khoảng 80% nội dung trên web là hình ảnh. Bạn đã có thể bắt đầu tìm hiểu lý do tại sao việc dán nhãn bằng hình ảnh có thể giữ vị trí chủ đạo của bảng nội dung. Bất kể đó là cá nhân hay tổ chức, nhận dạng hình ảnh AI đã giúp có thể phân biệt hình ảnh trực tuyến với vật thể không đáng kể. Có khoảng 657 tỷ bức ảnh được đăng tải cẩn thận mỗi năm, phần lớn được đăng tải trên các phương tiện truyền thông trực tuyến. Một phần hay ho của những bức ảnh đó là những cá nhân đang quảng cáo các sản phẩm, bất kể họ có vô tình làm như vậy hay không. Nội dung do khách hàng sản xuất (UGC) ở dạng hoàn hảo nhất có thể mang lại sức mạnh tuyệt vời cho các thương hiệu vì nó mang lại hình thức phát triển lý tưởng nhất.

Có các công cụ quảng cáo để cảnh báo các tổ chức khi có thông báo của người mua qua phương tiện truyền thông trực tuyến, tuy nhiên, không nên nói gì về việc quảng bá thương hiệu diễn ra mà không có ai ghi tên họ trong bài đăng trên mạng xã hội? Đây là nơi nhận dạng hình ảnh AI thể hiện giá trị của nó. Nếu công nghệ được xử lý đúng bộ dữ liệu, AI có thể phân biệt một hình ảnh mà không cần tham chiếu đến nhãn rõ ràng. Kết quả rất quan trọng để các thương hiệu theo dõi và theo dõi các thông báo xã hội của họ.

Nhận dạng hình ảnh hoạt động như thế nào?

Như chúng ta có thể biết, AI có thể xem qua các nền tảng truyền thông dựa trên web để tìm kiếm ảnh và so sánh chúng với các bộ sưu tập thông tin phong phú. Sau đó, nó chọn hình ảnh thích hợp phù hợp với tốc độ nhanh hơn nhiều so với khả năng của mọi người. Các thương hiệu sử dụng sự thừa nhận bằng hình ảnh để khám phá nội dung giống như nội dung của họ thông qua phương tiện truyền thông dựa trên web. Điều đó ngụ ý việc phân biệt logo của thương hiệu hoặc nhận thức vị trí sản phẩm được định vị tự nhiên giữa các khách hàng truyền thông dựa trên web. Việc yêu cầu mọi người xem qua nhiều dữ liệu như vậy thực sự rất mệt mỏi. Trí thông minh mô phỏng không nhấn mạnh đến sai lầm của con người và trả về kết quả chính xác ở mức độ chưa từng có. Nhận dạng hình ảnh trí tuệ nhân tạo sàng lọc những gì mọi người đang nói về một thương hiệu mà không cần văn bản. Các thương hiệu sẵn sàng tuân theo các thông báo xã hội của họ mà không cần khách hàng mong đợi gõ tên tổ chức sẽ có được một vị trí vô giá. Khả năng tận dụng lợi thế của sự bao gồm trực tuyến của riêng họ thông qua các mã nhận dạng được nhận biết bởi AI là rất lớn và mang lại sự bao gồm vô song.

Dưới đây là một số việc vặt phổ biến về nhận dạng hình ảnh: -

Ngay từ đầu, chúng ta cần quyết định xem thông tin hình ảnh có chứa một số bài viết, điểm nhấn hoặc chuyển động cụ thể hay không. Nhiệm vụ này thường có thể được giải quyết một cách tận tâm và không cần nỗ lực của con người, tuy nhiên vẫn chưa được giải quyết đầy đủ trong tầm nhìn của PC đối với trường hợp tổng thể: các bài báo tự khẳng định trong các trường hợp tùy ý. Các kỹ thuật hiện tại để quản lý vấn đề này có thể được giải quyết tốt nhất chỉ dành cho các bài viết rõ ràng, ví dụ: các mục toán học cơ bản (ví dụ: đa diện), khuôn mặt người, ký tự được in hoặc sao chép, hoặc phương tiện và trong các trường hợp rõ ràng, thường được miêu tả ở mức độ cao nhất xung quanh độ sáng, nền và tư thế đặc trưng của đối tượng so với máy ảnh. Các loại vấn đề thừa nhận khác nhau được mô tả trong văn bản:

• Nhận dạng đối tượng

Có thể cảm nhận được một hoặc một số vật phẩm hoặc lớp vật phẩm được xác định trước hoặc đã học, thường cùng với các tình huống 2D của chúng trong hình ảnh hoặc tư thế 3D trong cảnh.

• Nhận biết

Một trường hợp cá nhân của một bài viết được cảm nhận. Các mô hình là bằng chứng phân biệt về khuôn mặt của một cá nhân cụ thể hoặc dấu hiệu duy nhất hoặc ID của một chiếc xe cụ thể.

• Phát hiện

Thông tin hình ảnh được kiểm tra cho một tình trạng cụ thể. Các mô hình là việc khám phá các tế bào hoặc mô lạ có thể hình dung được trong hình ảnh lâm sàng hoặc nhận dạng một phương tiện trong hệ thống giá đường phố được lập trình. Khám phá phụ thuộc vào các phép tính tương đối đơn giản và nhanh chóng đôi khi được sử dụng để tìm các khu vực khiêm tốn hơn chứa thông tin hình ảnh hấp dẫn, có thể được chia nhỏ thêm bằng các chiến lược yêu cầu tính toán nhiều hơn để tạo ra một bản dịch phù hợp.

Có một số cam kết cụ thể phụ thuộc vào sự thừa nhận, ví dụ:

• Phục hồi hình ảnh dựa trên nội dung

Ở đây khám phá tất cả các hình ảnh trong một sự sắp xếp lớn hơn của các hình ảnh có nội dung cụ thể. Nội dung có thể được xác định theo một cách không ngờ tới, chẳng hạn như về độ tương tự so với một hình ảnh khách quan (cung cấp cho tôi tất cả các hình ảnh như hình X) hoặc theo các tiêu chuẩn theo đuổi mức độ quan trọng được cung cấp dưới dạng nhập văn bản (cung cấp cho tôi tất cả các hình ảnh có chứa nhiều nhà, được chụp vào mùa đông và không có phương tiện đi lại).

• Đánh giá tư thế

chúng ta cần đánh giá vị trí hoặc hướng của một vật thể cụ thể so với máy ảnh. Ứng dụng mô hình cho chiến lược này sẽ giúp robot phục hồi các mặt hàng từ dây chuyền vận chuyển trong tình huống hệ thống sản xuất cơ khí.

• Nhận dạng ký tự quang học

OCR đang phân biệt các ký tự trong hình ảnh của nội dung được in hoặc viết thủ công, phần lớn với mục tiêu cuối cùng là mã hóa nội dung trong tổ chức nhiều hơn và trao quyền sửa đổi hoặc đặt hàng Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính, Đại học Bang Michigan. Các chiến lược được tạo ra để phát hiện các đối tượng, tìm ra điểm nổi bật nào của chúng giúp phân biệt chúng với những đối tượng khác và lập kế hoạch tính toán mà máy có thể sử dụng để thực hiện mô tả đặc tính. Các ứng dụng quan trọng bao gồm nhận dạng khuôn mặt, bằng chứng nhận dạng dấu vân tay, kiểm tra hình ảnh bản ghi, phát triển mô hình bài viết 3D, định tuyến robot và biểu diễn/điều tra thông tin thể tích 3D. Các vấn đề nghiên cứu về dòng chảy và thăng trầm bao gồm xác nhận sinh trắc học, quan sát và theo dõi được lập trình, HCI không cần xử lý, hiển thị khuôn mặt, đóng dấu chìm trên máy tính và kiểm tra thiết kế của các kho lưu trữ trực tuyến. Cựu sinh viên quá cố của phòng thí nghiệm đã giải quyết vấn đề xác nhận chữ viết, kiểm tra chữ ký, học tập bằng hình ảnh và phục hồi hình ảnh.”

Model:

Một nhóm do chuyên gia MIT điều hành đã phát hiện ra rằng chúng ta sẽ thấy rằng phải mất vài pixel dữ liệu đáng kinh ngạc để có thể nhận dạng chủ thể của một bức ảnh. Phát hiện này có thể thúc đẩy những tiến bộ vượt bậc trong bằng chứng cơ học có thể nhận dạng được của hình ảnh trực tuyến và cuối cùng, tạo tiền đề cho PC có khả năng nhìn nhận giống như con người. Suy ra một bức chân dung đặc biệt ngắn sẽ là một bước tiến đáng kể hướng tới việc có thể lưu trữ hàng tỷ bức ảnh trên Internet. Hiện tại, các phương pháp tìm kiếm hình ảnh duy nhất phụ thuộc vào dòng chữ nội dung mà mọi người đã nhập thủ công cho mỗi hình ảnh và nhiều hình ảnh cần thông tin đó. ID được lập trình cũng sẽ cung cấp một cách để lưu trữ các hình ảnh mà mọi người tải xuống từ máy ảnh kỹ thuật số vào PC của họ mà không cần trải nghiệm và phụ đề từng bức ảnh một cách thủ công. Ngoài ra, cuối cùng nó có thể thúc đẩy thị giác máy thực sự, đôi khi có thể cho phép robot sắp xếp thông tin đến từ máy ảnh của chúng và sắp xếp chúng ở đâu. Vì vậy, nếu hai hình ảnh có một nhóm [số] tương đương nhau, chúng có thể được so sánh với nhau. nói chung được làm từ một sản phẩm tương tự, nói chung là một sự sắp xếp tương tự.” Nếu một bức tranh có liên quan đến một dòng chữ hoặc tiêu đề thì tại thời điểm đó, các bức tranh khác phối hợp với mã toán học của nó có thể hiển thị một vật phẩm tương tự (ví dụ: một chiếc xe, cái cây hoặc cá nhân), do đó, tên liên quan đến một bức tranh có thể là chuyển sang những người khác. “Với rất nhiều hình ảnh, ngay cả những phép tính đơn giản nói chung cũng có thể hoạt động thực sự tốt” trong việc nhận dạng hình ảnh.

⦁ Nhận dạng khuôn mặt

chúng tôi nhận thấy rằng các hệ thống nhận dạng khuôn mặt đang ngày càng trở nên phổ biến như các phương pháp xóa dữ liệu sinh trắc học. Nhận dạng khuôn mặt có một phần cơ bản trong hệ thống sinh trắc học và rất hấp dẫn đối với các ứng dụng khác nhau bao gồm trinh sát trực quan và bảo mật. Dựa trên mức độ phổ biến chung của hình ảnh khuôn mặt trên các báo cáo khác nhau, việc nhận dạng khuôn mặt có tiềm năng đáng kinh ngạc để trở thành công nghệ sinh trắc học tiên tiến trong quyết định.

Hệ thống nhận dạng hình ảnh

⦁ Khám chuyển động

Một số bài tập liên quan đến đánh giá chuyển động trong đó chuỗi hình ảnh được chuẩn bị để tạo ra thước đo tốc độ ở mỗi tiêu điểm trong hình ảnh hoặc trong cảnh 3D hoặc thậm chí của máy ảnh cung cấp hình ảnh. Các trường hợp của các nhiệm vụ như vậy là:

⦁ Chuyển động của cái tôi

Quyết định chuyển động 3D không linh hoạt (xoay và diễn giải) của máy ảnh từ chuỗi hình ảnh do máy ảnh tạo ra.

⦁ Theo dõi

Phần tiếp theo sẽ theo dõi sự phát triển của một sự sắp xếp (nói chung) khiêm tốn hơn về các trọng tâm lợi ích hoặc phản đối (ví dụ: phương tiện hoặc con người) trong chuỗi hình ảnh.

⦁ Dòng quang

Điều này nhằm quyết định, đối với mỗi điểm trong ảnh, điểm đó đang chuyển động như thế nào so với mặt phẳng ảnh, tức là chuyển động hiển nhiên của nó. Chuyển động này là kết quả của cả cách điểm 3D so sánh đang di chuyển trong cảnh và cách máy ảnh chuyển động so sánh với cảnh.

⦁ Làm lại cảnh

Cho một hoặc (thông thường) nhiều hình ảnh của một cảnh hoặc một video, mục tiêu tái tạo cảnh là đăng ký mô hình 3D của cảnh đó. Trong trường hợp đơn giản nhất, mô hình có thể là một loạt các tiêu điểm 3D. Các chiến lược tinh tế hơn tạo ra mô hình bề mặt 3D tổng thể

⦁ Xây dựng lại hình ảnh

Mục đích của việc xây dựng lại hình ảnh là loại bỏ sự hỗn loạn (tiếng kêu của cảm biến, chuyển động mờ, v.v.) khỏi hình ảnh. Phương pháp ít phức tạp nhất có thể tưởng tượng được để loại bỏ tiếng ồn là các loại kênh khác nhau, chẳng hạn như kênh thông thấp hoặc kênh trung bình. Các chiến lược hiện đại hơn mong đợi một mô hình về cách các cấu trúc hình ảnh khu vực lân cận trông giống như thế nào, một mô hình giúp nhận ra chúng khỏi sự hỗn loạn. Trước tiên, bằng cách kiểm tra thông tin hình ảnh trong một thời gian dài của các cấu trúc hình ảnh lân cận, chẳng hạn như đường hoặc cạnh, sau đó kiểm soát sự tách biệt phụ thuộc vào dữ liệu lân cận khỏi bước kiểm tra, mức độ sơ tán nhiễu cao hơn thường được so sánh với mức độ ít hơn. các phương pháp phức tạp. Một hình mẫu trong lĩnh vực này là bức tranh của họ. Một số khung là các ứng dụng độc lập nhằm giải quyết một vấn đề ước tính hoặc nhận dạng cụ thể, trong khi các khung khác bao gồm một phần sắp xếp phụ của một kế hoạch lớn hơn, chẳng hạn, cũng chứa các khung phụ để điều khiển các bộ truyền động cơ học, sắp xếp, cơ sở thông tin dữ liệu, con người- giao diện máy, v.v. Việc thực thi cụ thể của khung thị giác PC cũng phụ thuộc vào việc liệu tính hữu dụng của nó đã được xác định trước hay liệu một phần nào đó của nó có thể được học hoặc điều chỉnh trong quá trình hoạt động hay không. Tuy nhiên, có những chức năng thông thường được tìm thấy trong nhiều phiên bản PC