Rozpoznávání snímků

Co je rozpoznávání obrazu AI a jak funguje?

Lidské bytosti mají vrozenou schopnost rozlišovat a přesně identifikovat předměty, lidi, zvířata a místa z fotografií. Počítače však nemají schopnost klasifikovat obrázky. Přesto je lze vycvičit k interpretaci vizuálních informací pomocí aplikací počítačového vidění a technologie rozpoznávání obrazu.

Jako odnož AI a Computer Vision se kombinuje rozpoznávání obrazu hluboké učení techniky k podpoře mnoha případů použití v reálném světě. Aby umělá inteligence vnímala svět přesně, závisí na počítačovém vidění.

Bez pomoci technologie rozpoznávání obrazu nemůže model počítačového vidění detekovat, identifikovat a provádět klasifikace obrázků. Software pro rozpoznávání obrazu založený na AI by proto měl být schopen dekódovat obrazy a být schopen provádět prediktivní analýzu. Za tímto účelem jsou modely umělé inteligence trénovány na masivních souborech dat, aby se dosáhlo přesných předpovědí.

Podle Fortune Business Insights byla velikost trhu s globální technologií rozpoznávání obrazu v roce 23.8 oceněna na 2019 miliardy USD. Očekává se, že toto číslo raketově poroste $ 86.3 miliard 2027, rostoucí na 17.6% CAGR během uvedeného období.

Co je rozpoznávání obrazu?

Rozpoznávání obrazu využívá technologie a techniky, které pomáhají počítačům identifikovat, označovat a klasifikovat prvky, které nás zajímají.

Zatímco lidské bytosti zpracovávají obrazy a klasifikují předměty uvnitř obrazů poměrně snadno, totéž je nemožné pro stroj, pokud k tomu nebyl speciálně vycvičen. Výsledkem rozpoznávání obrazu je přesná identifikace a klasifikace detekovaných objektů do různých předem určených kategorií pomocí technologie hlubokého učení.

Jak funguje AI Image Recognition?

Jak lidé interpretují vizuální informace?

Naše přirozené neuronové sítě nám pomáhají rozpoznávat, klasifikovat a interpretovat obrazy na základě našich minulých zkušeností, naučených znalostí a intuice. Podobně umělá neuronová síť pomáhá strojům identifikovat a klasifikovat obrázky. Ale musí být nejprve vyškoleni, aby rozpoznávali objekty na obrázku.

Pro detekce objektu Aby bylo možné pracovat, musí být model nejprve trénován na různých souborech obrazových dat pomocí metod hlubokého učení.

Na rozdíl od ML, kde jsou vstupní data analyzována pomocí algoritmů, hluboké učení využívá vrstvenou neuronovou síť. Zahrnuty jsou tři typy vrstev – vstupní, skrytá a výstupní. Vstupní informace přijímá vstupní vrstva, zpracovává je skrytá vrstva a výsledky generuje výstupní vrstva.

Protože jsou vrstvy propojeny, každá vrstva závisí na výsledcích předchozí vrstvy. Proto je obrovský soubor dat nezbytný pro trénování neuronové sítě, aby se systém hlubokého učení naklonil k napodobování procesu lidského uvažování a pokračoval v učení.

[Přečtěte si také: Kompletní průvodce anotací obrázků]

Jak je umělá inteligence vycvičena k rozpoznání obrázku?

Počítač vidí a zpracovává obraz velmi odlišně od lidí. Obrázek je pro počítač jen shluk pixelů – buď jako vektorový obrázek nebo jako rastr. V rastrových obrázcích je každý pixel uspořádán ve formě mřížky, zatímco ve vektorovém obrázku jsou uspořádány jako mnohoúhelníky různých barev.

Během organizace dat je každý obrázek kategorizován a jsou extrahovány fyzické rysy. Nakonec je geometrické kódování transformováno do štítků, které popisují obrázky. Tato fáze – shromažďování, organizování, označování a anotování obrázků – je kritická pro výkon modelů počítačového vidění.

Jakmile jsou datové sady hlubokého učení přesně vyvinuty, obraz rozpoznávací algoritmy pracujte na kreslení vzorů z obrázků.

Rozpoznávání obličeje:

Umělá inteligence je trénována tak, aby rozpoznávala tváře mapováním rysů obličeje osob a jejich porovnáním s obrázky v databázi hlubokého učení, aby bylo možné najít shodu.

Identifikace objektu:

Technologie rozpoznávání obrazu vám pomůže najít objekty zájmu ve vybrané části obrazu. Vizuální vyhledávání funguje nejprve tak, že identifikuje objekty na obrázku a porovná je s obrázky na webu.

Detekce textu:

Systém rozpoznávání obrázků také pomáhá detekovat text z obrázků a převést jej do strojově čitelného formátu pomocí optického rozpoznávání znaků.

Proces systému rozpoznávání obrazu

Následující tři kroky tvoří pozadí na kterém obrázku rozpoznávání funguje.

Proces 1: Školicí datové sady

Celý systém rozpoznávání obrazu začíná trénovacími daty složenými z obrázků, obrázků, videí atd. Potom neuronové sítě potřebují trénovací data k kreslení vzorů a vytváření vjemů.

Proces 2: Trénink neuronové sítě

Jakmile je datová sada vyvinuta, jsou vložena do algoritmu neuronové sítě. Slouží jako předpoklad pro vývoj nástroje pro rozpoznávání obrazu. Pomocí an algoritmus rozpoznávání obrazu umožňuje neuronovým sítím rozpoznávat třídy obrázků.

Proces 3: Testování

Model rozpoznávání obrazu je stejně dobrý jako jeho testování. Proto je důležité otestovat výkon modelu pomocí obrázků, které nejsou obsaženy v trénovací datové sadě. Vždy je rozumné použít asi 80 % datové sady modelový trénink a zbytek, 20 %, na testování modelu. Výkon modelu se měří na základě přesnosti, předvídatelnosti a použitelnosti.

Nejčastější případy použití rozpoznávání obrazu AI

Odvětví využívající rozpoznávání obrazu

Technologie rozpoznávání obrazu pomocí umělé inteligence se stále více používá v různých průmyslových odvětvích a předpokládá se, že tento trend bude v dohledné době pokračovat. Některá z odvětví, která pozoruhodně dobře využívají rozpoznávání obrazu, jsou:

Bezpečnostní průmysl:

Bezpečnostní průmysl široce využívá technologii rozpoznávání obrazu k detekci a identifikaci tváří. Chytré bezpečnostní systémy využívají systémy rozpoznávání obličeje k povolení nebo zamezení vstupu lidem.

Kromě toho mají smartphony standardní nástroj pro rozpoznávání obličeje, který pomáhá odemykat telefony nebo aplikace. Koncept identifikace, rozpoznání a ověření obličeje nalezením shody s databází je jedním z aspektů Rozpoznávání obličeje.

Automobilový průmysl:

Rozpoznávání obrazu pomáhá samořídícím a autonomním vozům fungovat co nejlépe. S pomocí zadních kamer, senzorů a LiDARu jsou vygenerované snímky porovnávány s datovou sadou pomocí softwaru pro rozpoznávání snímků. Pomáhá přesně detekovat ostatní vozidla, semafory, jízdní pruhy, chodce a další.

Maloobchodní průmysl:

Maloobchodní průmysl se pouští do oblasti rozpoznávání obrazu, protože teprve nedávno zkouší tuto novou technologii. S pomocí nástrojů pro rozpoznávání obrazu však pomáhá zákazníkům virtuálně vyzkoušet produkty před jejich zakoupením.

Zdravotnický průmysl:

Zdravotnický průmysl je možná největším přínosem technologie rozpoznávání obrazu. Tato technologie pomáhá zdravotníkům přesně detekovat nádory, léze, mrtvice a bulky u pacientů. Pomáhá také lidem se zrakovým postižením získat lepší přístup k informacím a zábavě získáváním online dat pomocí procesů založených na textu.

Naučit počítač vnímat, dešifrovat a rozpoznávat vizuální informace stejně jako lidé není snadný úkol. K vývoji modelu rozpoznávání obrazu AI potřebujete spoustu označených a klasifikovaných dat.

Model, který vytvoříte, je jen tak dobrý, jak dobrá jsou tréninková data, která do něj vložíte. Zadávejte kvalitní, přesná a dobře označená data a získáte vysoce výkonný model umělé inteligence. Obraťte se na Shaip a získejte přizpůsobený a kvalitní datový soubor pro všechny potřeby projektu. Když je kvalita jediným parametrem, tým odborníků Sharp je vše, co potřebujete.

Sociální sdílení

Mohlo by se vám také líbit