Τα ανθρώπινα όντα έχουν την έμφυτη ικανότητα να διακρίνουν και να αναγνωρίζουν με ακρίβεια αντικείμενα, ανθρώπους, ζώα και μέρη από φωτογραφίες. Ωστόσο, οι υπολογιστές δεν διαθέτουν τη δυνατότητα ταξινόμησης εικόνων. Ωστόσο, μπορούν να εκπαιδευτούν στην ερμηνεία οπτικών πληροφοριών χρησιμοποιώντας εφαρμογές όρασης υπολογιστή και τεχνολογία αναγνώρισης εικόνων.
Ως παρακλάδι του AI και του Computer Vision, η αναγνώριση εικόνας συνδυάζεται βαθιά μάθηση τεχνικές για την τροφοδοσία πολλών περιπτώσεων χρήσης πραγματικού κόσμου. Για να αντιληφθεί κανείς τον κόσμο με ακρίβεια, η τεχνητή νοημοσύνη εξαρτάται από την όραση του υπολογιστή.
Χωρίς τη βοήθεια της τεχνολογίας αναγνώρισης εικόνας, ένα μοντέλο υπολογιστικής όρασης δεν μπορεί να εντοπίσει, να αναγνωρίσει και να εκτελέσει ταξινόμηση εικόνας. Επομένως, ένα λογισμικό αναγνώρισης εικόνων που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να είναι ικανό να αποκωδικοποιεί εικόνες και να μπορεί να κάνει προγνωστική ανάλυση. Για το σκοπό αυτό, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων για να επιφέρουν ακριβείς προβλέψεις.
Σύμφωνα με το Fortune Business Insights, το μέγεθος της αγοράς της παγκόσμιας τεχνολογίας αναγνώρισης εικόνας αποτιμήθηκε στα 23.8 δισεκατομμύρια δολάρια το 2019. Αυτός ο αριθμός αναμένεται να εκτοξευθεί στα ύψη $ 86.3 δισ. ευρώ από 2027, αυξάνοντας με CAGR 17.6% κατά την εν λόγω περίοδο.
Τι είναι η αναγνώριση εικόνας;
Αναγνώριση εικόνων χρησιμοποιεί τεχνολογία και τεχνικές για να βοηθήσει τους υπολογιστές να αναγνωρίσουν, να επισημάνουν και να ταξινομήσουν στοιχεία που ενδιαφέρουν σε μια εικόνα.
Ενώ τα ανθρώπινα όντα επεξεργάζονται εικόνες και ταξινομούν τα αντικείμενα μέσα σε εικόνες αρκετά εύκολα, το ίδιο είναι αδύνατο για μια μηχανή εκτός εάν έχει εκπαιδευτεί ειδικά για να το κάνει. Το αποτέλεσμα της αναγνώρισης εικόνων είναι ο ακριβής εντοπισμός και ταξινόμηση αντικειμένων που έχουν εντοπιστεί σε διάφορες προκαθορισμένες κατηγορίες με τη βοήθεια της τεχνολογίας βαθιάς μάθησης.
Πώς λειτουργεί το AI Image Recognition;
Πώς ερμηνεύουν τα ανθρώπινα όντα τις οπτικές πληροφορίες;
Τα φυσικά μας νευρωνικά δίκτυα μας βοηθούν να αναγνωρίζουμε, να ταξινομούμε και να ερμηνεύουμε εικόνες με βάση τις προηγούμενες εμπειρίες μας, τις γνώσεις μας και τη διαίσθησή μας. Με τον ίδιο τρόπο, ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο βοηθά τις μηχανές να αναγνωρίζουν και να ταξινομούν εικόνες. Πρέπει όμως πρώτα να εκπαιδευτούν ώστε να αναγνωρίζουν αντικείμενα σε μια εικόνα.
Για την ανίχνευση αντικειμένων τεχνική για να λειτουργήσει, το μοντέλο πρέπει πρώτα να εκπαιδευτεί σε διάφορα σύνολα δεδομένων εικόνων χρησιμοποιώντας μεθόδους βαθιάς εκμάθησης.
Σε αντίθεση με την ML, όπου τα δεδομένα εισόδου αναλύονται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους, η βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιεί ένα πολυεπίπεδο νευρωνικό δίκτυο. Υπάρχουν τρεις τύποι επιπέδων που εμπλέκονται - είσοδος, κρυφή και έξοδος. Η είσοδος πληροφοριών λαμβάνεται από το επίπεδο εισόδου, υποβάλλεται σε επεξεργασία από το κρυφό επίπεδο και τα αποτελέσματα παράγονται από το επίπεδο εξόδου.
Καθώς τα στρώματα είναι διασυνδεδεμένα, κάθε στρώμα εξαρτάται από τα αποτελέσματα του προηγούμενου στρώματος. Επομένως, ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων είναι απαραίτητο για την εκπαίδευση ενός νευρωνικού δικτύου, έτσι ώστε το σύστημα βαθιάς μάθησης να κλίνει να μιμείται την ανθρώπινη συλλογιστική διαδικασία και να συνεχίσει να μαθαίνει.
[Διαβάστε επίσης: Ο πλήρης οδηγός για τον σχολιασμό εικόνας]
Πώς εκπαιδεύεται το AI για να αναγνωρίζει την εικόνα;
Ένας υπολογιστής βλέπει και επεξεργάζεται μια εικόνα πολύ διαφορετικά από τους ανθρώπους. Μια εικόνα, για έναν υπολογιστή, είναι απλώς μια δέσμη εικονοστοιχείων – είτε ως διανυσματική εικόνα είτε ως ράστερ. Στις εικόνες ράστερ, κάθε εικονοστοιχείο είναι διατεταγμένο σε μορφή πλέγματος, ενώ σε μια διανυσματική εικόνα, είναι διατεταγμένα ως πολύγωνα διαφορετικών χρωμάτων.
Κατά την οργάνωση δεδομένων, κάθε εικόνα κατηγοριοποιείται και εξάγονται φυσικά χαρακτηριστικά. Τέλος, η γεωμετρική κωδικοποίηση μετατρέπεται σε ετικέτες που περιγράφουν τις εικόνες. Αυτό το στάδιο – συλλογή, οργάνωση, επισήμανση και σχολιασμός εικόνων – είναι κρίσιμο για την απόδοση των μοντέλων υπολογιστικής όρασης.
Μόλις αναπτυχθούν με ακρίβεια τα σύνολα δεδομένων βαθιάς μάθησης, εικόνα αλγόριθμους αναγνώρισης εργαστείτε για να σχεδιάσετε σχέδια από τις εικόνες.
Αναγνώριση προσώπου:
Η τεχνητή νοημοσύνη εκπαιδεύεται να αναγνωρίζει πρόσωπα χαρτογραφώντας τα χαρακτηριστικά του προσώπου ενός ατόμου και συγκρίνοντάς τα με εικόνες στη βάση δεδομένων βαθιάς εκμάθησης για να πετύχει ένα ταίριασμα.
Αναγνώριση αντικειμένου:
Η τεχνολογία αναγνώρισης εικόνας σάς βοηθά να εντοπίσετε αντικείμενα που σας ενδιαφέρουν σε ένα επιλεγμένο τμήμα μιας εικόνας. Η οπτική αναζήτηση λειτουργεί πρώτα με την αναγνώριση αντικειμένων σε μια εικόνα και τη σύγκριση τους με εικόνες στον Ιστό.
Ανίχνευση κειμένου:
Το σύστημα αναγνώρισης εικόνας βοηθά επίσης στην ανίχνευση κειμένου από εικόνες και στη μετατροπή του σε μορφή αναγνώσιμη από μηχανή χρησιμοποιώντας οπτική αναγνώριση χαρακτήρων.
Η διαδικασία του συστήματος αναγνώρισης εικόνας
Τα ακόλουθα τρία βήματα σχηματίζουν το φόντο της εικόνας έργα αναγνώρισης.
Διαδικασία 1: Σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης
Ολόκληρο το σύστημα αναγνώρισης εικόνας ξεκινά με τα δεδομένα εκπαίδευσης που αποτελούνται από εικόνες, εικόνες, βίντεο κ.λπ. Στη συνέχεια, τα νευρωνικά δίκτυα χρειάζονται τα δεδομένα εκπαίδευσης για να σχεδιάσουν μοτίβα και να δημιουργήσουν αντιλήψεις.
Διαδικασία 2: Εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων
Μόλις αναπτυχθεί το σύνολο δεδομένων, εισάγονται στον αλγόριθμο νευρωνικών δικτύων. Λειτουργεί ως προϋπόθεση για την ανάπτυξη του εργαλείου αναγνώρισης εικόνας. Χρησιμοποιώντας ένα αλγόριθμος αναγνώρισης εικόνας δίνει τη δυνατότητα στα νευρωνικά δίκτυα να αναγνωρίζουν κατηγορίες εικόνων.
Διαδικασία 3: Δοκιμή
Ένα μοντέλο αναγνώρισης εικόνας είναι τόσο καλό όσο και η δοκιμή του. Επομένως, είναι σημαντικό να ελέγξετε την απόδοση του μοντέλου χρησιμοποιώντας εικόνες που δεν υπάρχουν στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Είναι πάντα συνετό να χρησιμοποιείτε περίπου το 80% του συνόλου δεδομένων εκπαίδευση μοντέλου και το υπόλοιπο, 20%, σε δοκιμή μοντέλου. Η απόδοση του μοντέλου μετριέται με βάση την ακρίβεια, την προβλεψιμότητα και τη χρηστικότητα.
Περιπτώσεις Κορυφαίας Χρήσης Αναγνώρισης Εικόνας AI
Η τεχνολογία αναγνώρισης εικόνων τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιείται ολοένα και περισσότερο σε διάφορες βιομηχανίες και αυτή η τάση προβλέπεται να συνεχιστεί στο άμεσο μέλλον. Μερικές από τις βιομηχανίες που χρησιμοποιούν εξαιρετικά καλά την αναγνώριση εικόνας είναι:
Βιομηχανία Ασφαλείας:
Οι βιομηχανίες ασφαλείας χρησιμοποιούν εκτενώς την τεχνολογία αναγνώρισης εικόνων για τον εντοπισμό και την αναγνώριση προσώπων. Τα έξυπνα συστήματα ασφαλείας χρησιμοποιούν συστήματα αναγνώρισης προσώπου για να επιτρέπουν ή να απαγορεύουν την είσοδο σε άτομα.
Επιπλέον, τα smartphone διαθέτουν ένα τυπικό εργαλείο αναγνώρισης προσώπου που βοηθά να ξεκλειδώσετε τηλέφωνα ή εφαρμογές. Η έννοια της αναγνώρισης προσώπου, της αναγνώρισης και της επαλήθευσης μέσω της εύρεσης αντιστοιχίας με τη βάση δεδομένων είναι μια πτυχή του αναγνώριση προσώπου.
Αυτοκινητοβιομηχανία:
Η αναγνώριση εικόνας βοηθά τα αυτοοδηγούμενα και αυτόνομα αυτοκίνητα να έχουν την καλύτερη απόδοση. Με τη βοήθεια οπίσθιων καμερών, αισθητήρων και LiDAR, οι εικόνες που δημιουργούνται συγκρίνονται με το σύνολο δεδομένων χρησιμοποιώντας το λογισμικό αναγνώρισης εικόνων. Βοηθά στον ακριβή εντοπισμό άλλων οχημάτων, φωτεινών σηματοδοτών, λωρίδων κυκλοφορίας, πεζών και πολλά άλλα.
Βιομηχανία λιανικής:
Ο κλάδος του λιανικού εμπορίου μπαίνει στη σφαίρα της αναγνώρισης εικόνων καθώς μόλις πρόσφατα δοκιμάζει αυτή τη νέα τεχνολογία. Ωστόσο, με τη βοήθεια εργαλείων αναγνώρισης εικόνας, βοηθά τους πελάτες να δοκιμάσουν ουσιαστικά τα προϊόντα πριν τα αγοράσουν.
Βιομηχανία Υγείας:
Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης είναι ίσως ο μεγαλύτερος πλεονέκτης της τεχνολογίας αναγνώρισης εικόνας. Αυτή η τεχνολογία βοηθά τους επαγγελματίες υγείας να ανιχνεύουν με ακρίβεια όγκους, βλάβες, εγκεφαλικά επεισόδια και εξογκώματα σε ασθενείς. Βοηθά επίσης τα άτομα με προβλήματα όρασης να αποκτήσουν μεγαλύτερη πρόσβαση σε πληροφορίες και ψυχαγωγία εξάγοντας ηλεκτρονικά δεδομένα χρησιμοποιώντας διαδικασίες που βασίζονται σε κείμενο.
Το να εκπαιδεύσετε έναν υπολογιστή ώστε να αντιλαμβάνεται, να αποκρυπτογραφεί και να αναγνωρίζει οπτικές πληροφορίες όπως ακριβώς οι άνθρωποι δεν είναι εύκολη υπόθεση. Χρειάζεστε τόνους ετικετοποιημένων και ταξινομημένων δεδομένων για να αναπτύξετε ένα μοντέλο αναγνώρισης εικόνας AI.
Το μοντέλο που αναπτύσσετε είναι τόσο καλό όσο τα δεδομένα εκπαίδευσης που το τροφοδοτείτε. Ποιότητα ροής, ακριβή και καλά επισημασμένα δεδομένα και αποκτάτε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης υψηλής απόδοσης. Απευθυνθείτε στη Shaip για να αποκτήσετε ένα προσαρμοσμένο και ποιοτικό σύνολο δεδομένων για όλες τις ανάγκες του έργου. Όταν η ποιότητα είναι η μόνη παράμετρος, η ομάδα ειδικών της Sharp είναι το μόνο που χρειάζεστε.