Kuvan tunnistus

Mikä on AI-kuvantunnistus ja miten se toimii?

Ihmisillä on luontainen kyky erottaa ja tunnistaa tarkasti esineitä, ihmisiä, eläimiä ja paikkoja valokuvista. Tietokoneissa ei kuitenkaan ole kykyä luokitella kuvia. Silti heidät voidaan kouluttaa tulkitsemaan visuaalista tietoa käyttämällä tietokonenäkösovelluksia ja kuvantunnistustekniikkaa.

Tekoälyn ja Computer Visionin jälkeläisenä kuvantunnistus yhdistyy syvä oppiminen tekniikoita moniin todellisiin käyttötapauksiin. Tekoäly on riippuvainen tietokonenäöstä, jotta se voi havaita maailman tarkasti.

Tietokonenäkömalli ei pysty havaitsemaan, tunnistamaan ja suorittamaan ilman kuvantunnistusteknologian apua kuvan luokittelu. Siksi tekoälypohjaisen kuvantunnistusohjelmiston pitäisi pystyä dekoodaamaan kuvia ja pystyä tekemään ennakoivaa analyysiä. Tätä varten tekoälymalleja koulutetaan valtavien tietojoukkojen avulla tarkkojen ennusteiden aikaansaamiseksi.

Fortune Business Insightsin mukaan maailmanlaajuisen kuvantunnistusteknologian markkinakoon arvoksi arvioitiin 23.8 miljardia dollaria vuonna 2019. Tämän luvun odotetaan nousevan pilviin $ 86.3 miljardia 2027, kasvaa 17.6 % CAGR:llä mainitun ajanjakson aikana.

Mikä on kuvan tunnistus?

Kuvan tunnistaminen käyttää tekniikkaa ja tekniikoita auttaakseen tietokoneita tunnistamaan, merkitsemään ja luokittelemaan kuvan kiinnostavia elementtejä.

Vaikka ihmiset käsittelevät kuvia ja luokittelevat kuvien sisällä olevia esineitä melko helposti, sama on mahdotonta koneelle, ellei sitä ole erityisesti koulutettu siihen. Kuvantunnistuksen tulos on tunnistaa ja luokitella havaitut kohteet tarkasti erilaisiin ennalta määrättyihin luokkiin syväoppimistekniikan avulla.

Miten AI-kuvantunnistus toimii?

Miten ihmiset tulkitsevat visuaalista tietoa?

Luonnolliset hermoverkkomme auttavat meitä tunnistamaan, luokittelemaan ja tulkitsemaan kuvia aiempien kokemustemme, opitun tietomme ja intuition perusteella. Samalla tavalla keinotekoinen hermoverkko auttaa koneita tunnistamaan ja luokittelemaan kuvia. Mutta ensin heidät on koulutettava tunnistamaan esineitä kuvassa.

Varten esineiden havaitseminen Jotta tekniikka toimisi, mallia on ensin koulutettava erilaisiin kuvatietosarjoihin syväoppimismenetelmien avulla.

Toisin kuin ML, jossa syöttödata analysoidaan algoritmien avulla, syväoppiminen käyttää kerrostettua hermoverkkoa. Mukana on kolmen tyyppisiä tasoja - syöttö, piilotettu ja tulos. Syöttökerros vastaanottaa syötetyn tiedon, piilokerros käsittelee sen ja tuloskerros tuottaa tulokset.

Koska kerrokset ovat yhteydessä toisiinsa, jokainen kerros riippuu edellisen kerroksen tuloksista. Siksi valtava tietojoukko on välttämätön neuroverkon kouluttamisessa, jotta syväoppimisjärjestelmä nojaa jäljittelemään ihmisen päättelyprosessia ja jatkaa oppimista.

[Lue myös: Täydellinen kuvamerkintöjen opas]

Kuinka tekoäly on koulutettu tunnistamaan kuvan?

Tietokone näkee ja käsittelee kuvan hyvin eri tavalla kuin ihminen. Tietokoneelle kuva on vain joukko pikseleitä – joko vektorikuvana tai rasterikuvana. Rasterikuvissa jokainen pikseli on järjestetty ruudukkomuotoon, kun taas vektorikuvassa ne on järjestetty erivärisiksi polygoneiksi.

Tietojen järjestämisen aikana jokainen kuva luokitellaan ja fyysiset ominaisuudet poimitaan. Lopuksi geometrinen koodaus muunnetaan tarroiksi, jotka kuvaavat kuvia. Tämä vaihe – kuvien kerääminen, järjestäminen, merkitseminen ja merkitseminen – on kriittinen tietokonenäkömallien suorituskyvylle.

Kun syväoppimisen tietojoukot on kehitetty tarkasti, kuva tunnistusalgoritmit piirtää kuvista kuvioita.

Kasvojen tunnistus:

Tekoäly on koulutettu tunnistamaan kasvot kartoittamalla henkilön kasvojen piirteet ja vertaamalla niitä syväoppimistietokannan kuviin löytääkseen osuman.

Kohteen tunnistaminen:

Kuvantunnistustekniikka auttaa sinua havaitsemaan kiinnostavia kohteita kuvan valitussa osassa. Visuaalinen haku toimii ensin tunnistamalla kuvassa olevat kohteet ja vertaamalla niitä verkossa oleviin kuviin.

Tekstin tunnistus:

Kuvantunnistusjärjestelmä auttaa myös tunnistamaan tekstiä kuvista ja muuttamaan sen koneellisesti luettavaan muotoon optisen merkintunnistuksen avulla.

Kuvantunnistusjärjestelmän prosessi

Seuraavat kolme vaihetta muodostavat kuvan taustan tunnustaminen toimii.

Prosessi 1: Koulutustietojoukot

Koko kuvantunnistusjärjestelmä alkaa kuvista, kuvista, videoista jne. koostuvasta harjoitusdatasta. Sitten hermoverkot tarvitsevat harjoitusdataa kuvioiden piirtämiseen ja havaintojen luomiseen.

Prosessi 2: Neuroverkkokoulutus

Kun tietojoukko on kehitetty, ne syötetään hermoverkkoalgoritmiin. Se toimii lähtökohtana kuvantunnistustyökalun kehittämiselle. Käyttämällä an kuvan tunnistusalgoritmi mahdollistaa hermoverkkojen tunnistaa kuvaluokkia.

Prosessi 3: Testaus

Kuvantunnistusmalli on yhtä hyvä kuin sen testaus. Siksi on tärkeää testata mallin suorituskykyä kuvilla, joita ei ole harjoitustietojoukossa. On aina järkevää käyttää noin 80 % tietojoukosta mallikoulutus ja loput, 20%, mallitestauksesta. Mallin suorituskykyä mitataan tarkkuuden, ennustettavuuden ja käytettävyyden perusteella.

Suosituimmat tekoälyn kuvantunnistuksen käyttötapaukset

Kuvantunnistusta käyttävät toimialat

Tekoälyn kuvantunnistustekniikkaa käytetään yhä enemmän eri toimialoilla, ja tämän trendin ennustetaan jatkuvan myös lähitulevaisuudessa. Jotkut toimialoista, jotka käyttävät kuvantunnistusta erittäin hyvin, ovat:

Turvatoimiala:

Tietoturvateollisuus käyttää kuvantunnistustekniikkaa laajasti kasvojen havaitsemiseen ja tunnistamiseen. Älykkäät turvajärjestelmät käyttävät kasvojentunnistusjärjestelmiä ihmisten pääsyn sallimiseen tai kieltämiseen.

Lisäksi älypuhelimissa on tavallinen kasvojentunnistustyökalu, joka auttaa avaamaan puhelimien tai sovellusten lukituksen. Käsite kasvojen tunnistamisesta, tunnistamisesta ja todentamisesta etsimällä vastaavuus tietokannan kanssa on yksi näkökohta kasvot.

Autoteollisuus:

Kuvantunnistus auttaa itse ajavia ja itseohjautuvia autoja toimimaan parhaimmillaan. Takakameroiden, antureiden ja LiDAR:n avulla luotuja kuvia verrataan aineistoon kuvantunnistusohjelmistolla. Se auttaa havaitsemaan tarkasti muut ajoneuvot, liikennevalot, kaistat, jalankulkijat ja paljon muuta.

Vähittäiskauppa:

Vähittäiskauppa on uskaltamassa kuvantunnistusalaan, koska se on vasta äskettäin kokeillut tätä uutta tekniikkaa. Kuvantunnistustyökalujen avulla se kuitenkin auttaa asiakkaita kokeilemaan tuotteita käytännössä ennen niiden ostamista.

Terveydenhuoltoala:

Terveydenhuoltoala on ehkä suurin kuvantunnistusteknologian hyötyjä. Tämä tekniikka auttaa terveydenhuollon ammattilaisia ​​havaitsemaan tarkasti potilaiden kasvaimet, leesiot, aivohalvaukset ja kyhmyt. Se auttaa myös näkövammaisia ​​saamaan enemmän tietoa ja viihdettä poimimalla verkkodataa tekstipohjaisten prosessien avulla.

Tietokoneen kouluttaminen havaitsemaan, tulkitsemaan ja tunnistamaan visuaalista tietoa ihmisten tavoin ei ole helppo tehtävä. Tarvitset tonnia merkittyjä ja luokiteltuja tietoja tekoälykuvantunnistusmallin kehittämiseen.

Kehittämäsi malli on vain niin hyvä kuin sille syöttämäsi harjoitustiedot. Syötä laadukkaita, tarkkoja ja hyvin merkittyjä tietoja, niin saat itsellesi tehokkaan tekoälymallin. Ota yhteyttä Shaipiin saadaksesi räätälöity ja laadukas tietojoukko kaikkiin projektitarpeisiin. Kun laatu on ainoa parametri, Sharpin asiantuntijatiimi on kaikki mitä tarvitset.

Sosiaalinen osuus

Saatat pitää myös