為什麼影像辨識很重要？
網路上大約 80% 的內容是視覺內容。您已經可以開始弄清楚為什麼圖像標籤可能佔據內容表之王的地位。無論是個人還是公司，人工智慧圖像識別都可以輕鬆地在線上識別視覺圖像。每年約有 657 億張照片以數位形式發布，其中大部分出現在社群媒體上。這些圖像很大一部分是人們在推銷產品，即使他們是在無意中這樣做的。最純粹的用戶生成內容 (UGC) 是品牌的絕佳推動者，因為它提供了最好的促銷方式。
當社群媒體上有消費者提及時，有一些行銷工具可以提醒公司，但是當品牌推廣時沒有人在社群貼文中標記他們的名字時該怎麼辦？這就是AI影像辨識證明其價值的地方。如果技術提供了正確的資料集，人工智慧就可以識別沒有特定標籤的圖像。這些結果對於品牌追蹤和追蹤其社交提及具有無價的價值。
圖像識別是如何工作的？
眾所周知，人工智慧可以搜尋社交媒體平台尋找照片並將其與廣泛的數據集進行比較。然後，它會以比人類快得多的速度來決定匹配的相關圖像。品牌使用圖像識別在社群媒體上尋找與自己相似的內容。這意味著識別品牌的徽標或識別社交媒體用戶中有機放置的產品植入。要求人類搜尋如此多的資訊很容易讓人感到疲倦。人工智慧不擔心人為錯誤，並以無與倫比的水平返回精確的結果。人工智慧圖像辨識無需文字即可監控人們對品牌的評價。能夠追蹤其社交提及而無需用戶輸入公司名稱的品牌將發現自己處於有利地位。僅透過人工智慧識別的標識符來利用自己的線上覆蓋範圍的潛力是巨大的，並且提供無與倫比的覆蓋範圍。
以下是影像辨識的一些典型任務：-
首先，我們必須確定影像資料是否包含某些特定的物件、特徵或活動。這個任務通常可以被魯棒地解決，而不需要人類的努力，但在電腦視覺中對於一般情況（任意情況下的任意對象）仍然不能令人滿意地解決。處理這個問題的現有方法只能最好地解決特定對象，例如簡單的幾何對象（例如多面體）、人臉、印刷或手寫字符或車輛，並且在特定情況下，通常用術語來描述明確定義的照明、背景和物體相對於相機的姿態。文獻中描述了不同類型的識別問題：
• 物體辨識
可以識別一個或多個預先指定或學習的物件或物件類，通常連同它們在影像中的 2D 位置或場景中的 3D 姿勢。
• 鑑別
識別物件的單一實例。例如，特定人的臉部或指紋的識別，或特定車輛的識別。
• 偵測
針對特定條件掃描影像資料。例如，偵測醫學影像中可能存在的異常細胞或組織，或偵測自動道路收費系統中的車輛。基於相對簡單和快速計算的檢測有時用於尋找感興趣影像資料的較小區域，可以透過計算要求更高的技術進一步分析這些區域以產生正確的解釋。
存在一些基於識別的專門任務，例如：
• 基於內容的影像檢索
在這裡找到具有特定內容的較大圖像集中的所有圖像。內容可以用不同的方式指定，例如根據相對於目標圖像的相似性（給我與圖像 X 相似的所有圖像），或者根據作為文本輸入給出的高級搜索條件（給我包含包含許多房屋是在冬天拍攝的，裡面沒有汽車）。
• 姿勢估計
我們必須估計特定物體相對於相機的位置或方向。該技術的一個示例應用是在裝配線情況下協助機器人從傳送帶上檢索物體。
• 光學字元識別
OCR 密西根州立大學電腦科學與工程系，它正在識別印刷或手寫文字圖像中的字符，通常是為了以更多格式對文字進行編碼，並能夠編輯或索引。 「模式識別和影像處理 (PRIP) 實驗室的教職員工和學生研究如何使用機器來識別模式或物件。發展方法來感知物體，發現物體的哪些特徵將它們與其他物體區分開來，並設計可供機器用來進行分類的演算法。重要應用包括人臉辨識、指紋辨識、文件影像分析、3D 物件模型建構、機器人導航以及 3D 體積資料的可視化/探索。目前的研究問題包括生物特徵認證、自動監視和追蹤、無手人機互動、人臉建模、數位浮水印和線上文件結構分析。該實驗室最近的畢業生致力於手寫識別、簽名驗證、視覺學習和圖像檢索。”
⦁人臉辨識
我們知道，臉部辨識系統作為提取生物特徵資訊的手段逐漸變得流行。人臉辨識在生物辨識系統中起著至關重要的作用，並且對視覺監控和安全等眾多應用具有吸引力。由於大眾普遍接受各種文件上的人臉影像，人臉辨識有很大潛力成為下一代生物辨識技術的選擇。
影像辨識系統
⦁ 運動分析
有幾個任務與運動估計相關，其中處理影像序列以產生影像中或 3D 場景中每個點的速度估計，甚至產生影像的相機的速度估計。此類任務的範例包括：
⦁ 自我運動
根據相機產生的影像序列確定相機的 3D 剛性運動（旋轉和平移）。
⦁追蹤
追蹤是追蹤影像序列中（通常）較小的一組興趣點或物件（例如車輛或人）的移動。
⦁光流
這是為了確定影像中的每個點，該點相對於影像平面如何移動，即其表觀運動。該運動是場景中相應 3D 點如何移動以及相機相對於場景如何移動的結果。
⦁場景重構
給定場景的一張或多張（通常）圖像或視頻，場景重建旨在計算場景的 3D 模型。在最簡單的情況下，模型可以是一組 3D 點。更複雜的方法可產生完整的 3D 表面模型
⦁影像修復
影像恢復的目的是去除影像中的雜訊（感測器雜訊、運動模糊等）。最簡單的噪音消除方法是各種類型的濾波器，例如低通濾波器或中值濾波器。更複雜的方法假設局部影像結構的模型，該模型將它們與雜訊區分開來。透過先根據局部影像結構（例如線條或邊緣）分析影像數據，然後根據分析步驟中的局部資訊控制濾波，與更簡單的方法相比，通常可以獲得更好的雜訊去除水平。這個領域的一個例子是他們的繪畫。有些系統是解決特定測量或檢測問題的獨立應用程序，而其他系統則構成更大設計的子系統，例如，還包含用於控制機械執行器、規劃、資訊資料庫、人力的子系統。電腦視覺系統的具體實作也取決於其功能是否是預先指定的，或者其某些部分是否可以在操作過程中學習或修改。然而，許多電腦視覺系統中都存在一些典型的功能。
透過影像辨識進行更深入的學習
圖像辨識早於人工智慧出現。然而，機器學習因素正在徹底改變辨識物體或人臉的方法。然而，機器學習只有在有數據支援時才有效。對於所有人工智慧自動化來說，讓其識別圖像並不是一個簡單的要求。我們對視覺的理解是第二天性；這是我們從小就被設定要做的事情。對機器提出同樣的要求並不是一個簡單的過程。因此，最受歡迎的人工智慧辨識形式之一是卷積神經網路 (CNN)。 CNN 是一種專注於彼此相鄰的像素的方法。位置接近的影像更有可能相關，這意味著物體或臉部與透明度較高的圖片相符。
雖然希望透過人工智慧圖像識別從社群媒體中獲利的品牌具有明顯的優勢，但其用例更為深入。自動駕駛汽車即將成為汽車世界的下一個重大事件，而人工智慧影像辨識技術正在為其提供動力。自動駕駛汽車可以偵測道路上的物體和行人，從而避免碰撞，但這種情況不會自動發生。它需要識別圖像才能做出明智的決定。每輛自動駕駛汽車都配備了多個感測器，因此它可以識別其他移動的車輛、騎自行車的人、行人——基本上是任何可能構成危險的東西。自動駕駛汽車需要像經驗豐富的駕駛員一樣處理道路上的危險。在 2020 年自動駕駛車上路之前，仍有一些問題需要解決。但當汽車自動化真正啟動時，人工智慧影像辨識將成為其安全運行的主要驅動力之一。
⦁影像擷取
數位影像由一個或多個影像感測器產生，除了各種類型的光敏相機外，還包括距離感測器、斷層掃描設備、雷達、超音波相機等。根據感測器的類型，產生的影像資料是普通的2D 影像、 3D 體積或影像序列。像素值通常對應於一個或多個光譜波段（灰階影像或彩色影像）中的光強度，但也可以與各種物理測量相關，例如聲波或電磁波的深度、吸收或反射率，或核磁共振。
⦁ 預處理：
在將電腦視覺方法應用於影像資料以提取某些特定資訊之前，通常需要處理資料以確保其滿足方法隱含的某些假設。例子是
1. 重新取樣以確保影像座標係正確。
2. 降噪以確保感測器雜訊不會引入錯誤訊息。
3. 增強對比度，確保能夠偵測到相關資訊。
4. 尺度空間表示，以局部適當的尺度增強影像結構。
⦁特徵提取：
從影像資料中擷取不同複雜程度的影像特徵。此類特徵的典型範例是線條、邊緣和脊線
局部興趣點，例如角點、斑點或點。更複雜的特徵可能與紋理、形狀或運動有關。
⦁檢測/分割：
在處理過程中的某個時刻，會決定影像的哪些影像點或區域與進一步處理相關。例子是
1. 選擇一組特定的興趣點
2.對包含特定感興趣對象的一個或多個影像區域進行分割。
⦁高階處理：
在此步驟中，輸入通常是一小組數據，例如假設包含特定物件的一組點或影像區域。其餘處理涉及，例如：
1. 驗證資料滿足基於模型和應用程式特定的假設。
2. 估計應用特定參數，例如物體姿勢或物體大小。
3.將偵測到的物體分為不同的類別。因此，影像處理可幫助AI識別影像並根據影像辨識做出回應。
影像的無縫未來
隨著技術的進步，影像辨識將返回更好的結果。 Lobster 機器學習負責人 Vladimir Pavlov 表示：「物體辨識的數學基礎已經存在很久了，但使用電腦視覺演算法的技術可能性最近才出現。神經網路已經可以製造出比人類工作得更好的完美探測器。一個大混蛋阻止了用於訓練的標記圖像資料集的存在，但在不久的將來，這將不再是問題。電腦視覺工程師正在積極研究自學習演算法。」未來深受視覺溝通的影響，而影像辨識將成為我們看到的許多圖片背後的關鍵因素。無論是在現實生活中還是在網路上。