Az emberi lények veleszületett képességgel rendelkeznek, hogy a fényképek alapján megkülönböztessék és pontosan azonosítsák a tárgyakat, embereket, állatokat és helyeket. A számítógépek azonban nem rendelkeznek a képek osztályozásának képességével. Mégis meg lehet őket képezni a vizuális információk értelmezésére számítógépes látásalkalmazások és képfelismerő technológia segítségével.
Az AI és a Computer Vision leszármazottjaként a képfelismerés egyesül mély tanulás technikák számos valós felhasználási esetben. A világ pontos érzékeléséhez az AI a számítógépes látástól függ.
A képfelismerő technológia segítsége nélkül a számítógépes látásmodell nem képes észlelni, azonosítani és végrehajtani képbesorolás. Ezért egy mesterséges intelligencia alapú képfelismerő szoftvernek képesnek kell lennie a képek dekódolására, és képesnek kell lennie prediktív elemzés elvégzésére. Ebből a célból az AI-modelleket hatalmas adatkészletekre képezik ki, hogy pontos előrejelzéseket hozzanak létre.
A Fortune Business Insights szerint a globális képfelismerő technológia piaci méretét 23.8-ben 2019 milliárd dollárra becsülték. Ez a szám várhatóan az egekbe fog szökni. $ 86.3 milliárd 202717.6%-os CAGR-rel nőtt az említett időszakban.
Mi az a képfelismerés?
Képfelismerés technológiát és technikákat használ, hogy segítse a számítógépeket a kép érdekes elemeinek azonosításában, címkézésében és osztályozásában.
Míg az emberi lények meglehetősen könnyen feldolgozzák a képeket és osztályozzák a képeken belüli tárgyakat, ez egy gép számára lehetetlen, hacsak nincs erre kiképezve. A képfelismerés eredménye az észlelt objektumok pontos azonosítása és különféle előre meghatározott kategóriákba sorolása a mély tanulási technológia segítségével.
Hogyan működik az AI képfelismerés?
Hogyan értelmezik az emberek a vizuális információkat?
Természetes neurális hálózataink segítenek felismerni, osztályozni és értelmezni a képeket múltbeli tapasztalataink, tanult ismereteink és intuícióink alapján. Hasonló módon a mesterséges neurális hálózat segíti a gépeket a képek azonosításában és osztályozásában. De először meg kell tanítani őket felismerni tárgyak egy képen.
a tárgy észlelése Ahhoz, hogy a technika működjön, a modellt először meg kell tanítani a különböző képi adatkészletekre mély tanulási módszerekkel.
Az ML-től eltérően, ahol a bemeneti adatokat algoritmusok segítségével elemezzük, a mélytanulás réteges neurális hálózatot használ. Háromféle réteg van érintett – bemeneti, rejtett és kimeneti. A bemeneti információt a bemeneti réteg fogadja, a rejtett réteg dolgozza fel, az eredményeket pedig a kimeneti réteg generálja.
Mivel a rétegek összekapcsolódnak, minden réteg az előző réteg eredményétől függ. Ezért egy hatalmas adatkészlet elengedhetetlen egy neurális hálózat képzéséhez, hogy a mélytanulási rendszer az emberi gondolkodási folyamatot utánozza, és továbbra is tanuljon.
[Olvassa el még: A képannotáció teljes útmutatója]
Hogyan képezik az AI-t a kép felismerésére?
A számítógép nagyon másképp látja és dolgozza fel a képet, mint az emberek. Egy kép egy számítógép számára csak egy csomó pixel – akár vektorképként, akár raszterként. A raszteres képeken az egyes pixelek rácsos formában, míg a vektoros képen különböző színű sokszögekként vannak elrendezve.
Az adatrendezés során minden kép kategorizálódik, és a fizikai jellemzők kinyerésre kerülnek. Végül a geometriai kódolás címkékké alakul, amelyek leírják a képeket. Ez a szakasz – a képek összegyűjtése, rendszerezése, címkézése és annotálása – kritikus a számítógépes látásmodellek teljesítménye szempontjából.
Miután a mélytanulási adatkészleteket pontosan kidolgozták, kép felismerési algoritmusok dolgozzon, hogy mintákat rajzoljon a képekből.
Arcfelismerő:
A mesterséges intelligencia arra van kiképezve, hogy felismerje az arcokat azáltal, hogy feltérképezi egy személy arcvonásait, és összehasonlítja azokat a mélytanulási adatbázis képeivel, hogy megtalálja az egyezést.
Objektum azonosítása:
A képfelismerő technológia segít megtalálni az érdekes tárgyakat a kép kiválasztott részében. A vizuális keresés először úgy működik, hogy azonosítja a képen lévő objektumokat, és összehasonlítja azokat a weben található képekkel.
Szövegészlelés:
A képfelismerő rendszer segít a szöveg felismerésében a képekből, és optikai karakterfelismerés segítségével géppel olvasható formátumba konvertálni.
A képfelismerő rendszer folyamata
A következő három lépés képezi a kép hátterét a felismerés működik.
1. folyamat: Képzési adatkészletek
A teljes képfelismerő rendszer a képekből, képekből, videókból stb. összeállított betanítási adatokkal kezdődik. Ezután a neurális hálózatoknak szükségük van a betanítási adatokra a minták rajzolásához és az észlelések létrehozásához.
2. folyamat: Neurális hálózatok képzése
Az adatkészlet kifejlesztése után bekerülnek a neurális hálózati algoritmusba. Ez a képfelismerő eszköz fejlesztésének előfeltétele. Egy képfelismerő algoritmus lehetővé teszi a neurális hálózatok számára a képosztályok felismerését.
3. folyamat: Tesztelés
A képfelismerő modell ugyanolyan jó, mint a tesztelése. Ezért fontos a modell teljesítményének tesztelése olyan képekkel, amelyek nem szerepelnek a betanítási adatkészletben. Mindig ésszerű az adatkészlet körülbelül 80%-át felhasználni modell képzés a többi, 20% pedig a modellteszteken. A modell teljesítményét a pontosság, a kiszámíthatóság és a használhatóság alapján mérik.
A mesterséges intelligencia képfelismerésének leggyakoribb felhasználási esetei
A mesterséges intelligencia képfelismerő technológiáját egyre gyakrabban használják a különböző iparágakban, és ez a tendencia az előrejelzések szerint a belátható jövőben is folytatódni fog. A képfelismerést rendkívül jól használó iparágak közül néhány:
Biztonsági ipar:
A biztonsági iparágak széles körben alkalmazzák a képfelismerő technológiát az arcok észlelésére és azonosítására. Az intelligens biztonsági rendszerek arcfelismerő rendszereket használnak az emberek belépésének engedélyezésére vagy megtiltására.
Ezenkívül az okostelefonok szabványos arcfelismerő eszközzel rendelkeznek, amely segít a telefonok vagy alkalmazások feloldásában. Az arc azonosításának, felismerésének és az adatbázissal való egyezés megtalálásával történő ellenőrzésének koncepciója az egyik szempont arcfelismerő.
Autóipar:
A képfelismerés segít az önvezető és önvezető autóknak a legjobb teljesítményben. Hátrafelé néző kamerák, érzékelők és LiDAR segítségével a képfelismerő szoftver segítségével a keletkezett képeket összehasonlítják az adatkészlettel. Segít pontosan észlelni más járműveket, közlekedési lámpákat, sávokat, gyalogosokat stb.
Kiskereskedelmi ipar:
A kiskereskedelmi ipar bemerészkedik a képfelismerési szférába, mivel csak nemrégiben próbálja ki ezt az új technológiát. A képfelismerő eszközök segítségével azonban a vásárlók virtuálisan felpróbálhatják a termékeket vásárlás előtt.
Egészségügyi ipar:
A képfelismerő technológia talán legnagyobb haszonélvezője az egészségügy. Ez a technológia segít az egészségügyi szakembereknek a betegek daganatainak, elváltozásainak, agyvérzéseinek és csomóinak pontos észlelésében. Szövegalapú folyamatok segítségével online adatok kinyerésével segíti a látássérülteket abban is, hogy több információhoz és szórakozáshoz juthassanak.
Nem könnyű feladat megtanítani egy számítógépet a vizuális információk észlelésére, megfejtésére és felismerésére, akárcsak az emberek. Rengeteg címkézett és minősített adatra van szüksége egy mesterséges intelligencia képfelismerő modell kidolgozásához.
Az Ön által kifejlesztett modell csak annyira jó, mint amennyire a betáplált edzési adatok. Minőségi, pontos és jól címkézett adatok betáplálásával egy nagy teljesítményű AI-modellt kaphat. Forduljon Shaiphez, hogy testreszabott és minőségi adatkészletet szerezzen a projekt minden igényéhez. Ha a minőség az egyetlen paraméter, a Sharp szakértői csapata minden, amire szüksége van.