У людей есть врожденная способность различать и точно идентифицировать объекты, людей, животных и места на фотографиях. Однако компьютеры не обладают способностью классифицировать изображения. Тем не менее, их можно научить интерпретировать визуальную информацию с помощью приложений компьютерного зрения и технологии распознавания изображений
Являясь ответвлением AI и Computer Vision, распознавание изображений сочетает в себе глубокое обучение методы для обеспечения многих реальных вариантов использования. Чтобы точно воспринимать мир, ИИ использует компьютерное зрение.
Без помощи технологии распознавания изображений модель компьютерного зрения не может обнаруживать, идентифицировать и выполнять классификация изображений. Следовательно, программное обеспечение для распознавания изображений на основе ИИ должно быть способно декодировать изображения и проводить прогнозный анализ. С этой целью модели ИИ обучаются на массивных наборах данных, чтобы делать точные прогнозы.
По данным Fortune Business Insights, объем мирового рынка технологий распознавания изображений в 23.8 году оценивался в 2019 миллиарда долларов. Ожидается, что эта цифра вырастет до до 86.3 млрд долларов США к 2027 году, растущий в среднем на 17.6% в течение указанного периода.
Что такое распознавание изображений?
Распознавание изображений использует технологии и приемы, помогающие компьютерам идентифицировать, маркировать и классифицировать интересующие элементы изображения.
В то время как люди довольно легко обрабатывают изображения и классифицируют объекты внутри изображений, то же самое невозможно для машины, если она специально не обучена этому. Результатом распознавания изображений является точная идентификация и классификация обнаруженных объектов по различным заранее определенным категориям с помощью технологии глубокого обучения.
Как работает распознавание изображений AI?
Как люди интерпретируют визуальную информацию?
Наши естественные нейронные сети помогают нам распознавать, классифицировать и интерпретировать изображения на основе нашего прошлого опыта, полученных знаний и интуиции. Точно так же искусственная нейронная сеть помогает машинам идентифицировать и классифицировать изображения. Но их нужно сначала научить распознавать объекты на изображении.
Для того, чтобы получить обнаружение объекта чтобы работать, модель должна быть сначала обучена на различных наборах данных изображений с использованием методов глубокого обучения.
В отличие от МО, где входные данные анализируются с помощью алгоритмов, глубокое обучение использует многоуровневую нейронную сеть. В ней задействованы три типа слоев — входной, скрытый и выходной.
- Входной слой: Получает исходные данные изображения (пиксели).
- Скрытый слой(и): Обрабатывает информацию на нескольких этапах, извлекая признаки.
- Выходной слой: Формирует окончательный результат классификации или идентификации.
Поскольку слои взаимосвязаны, каждый уровень зависит от результатов предыдущего слоя. Поэтому для обучения нейронной сети необходим огромный набор данных, чтобы система глубокого обучения склонялась к имитации процесса человеческого мышления и продолжала учиться.
[Также Читайте: Полное руководство по аннотации изображений]
Как ИИ обучается распознавать изображение?
Компьютер видит и обрабатывает изображение совершенно иначе, чем человек. Изображение для компьютера — это просто набор пикселей — будь то векторное или растровое изображение. В растровых изображениях каждый пиксель расположен в виде сетки, а в векторном изображении они расположены в виде полигонов разных цветов.
Во время организации данных каждое изображение классифицируется и извлекаются физические признаки. Наконец, геометрическое кодирование преобразуется в метки, описывающие изображения. Этот этап — сбор, организация, маркировка и аннотирование изображений — имеет решающее значение для производительности моделей компьютерного зрения.
Как только наборы данных для глубокого обучения будут точно разработаны, изображение алгоритмы распознавания работать, чтобы нарисовать узоры из изображений.
Распознавание лиц:
ИИ обучен распознавать лица, сопоставляя черты лица человека и сравнивая их с изображениями в базе данных глубокого обучения, чтобы найти совпадение.
Идентификация объекта:
Технология распознавания изображений помогает определить интересующие вас объекты в выбранной части изображения. Визуальный поиск сначала работает, идентифицируя объекты на изображении и сравнивая их с изображениями в Интернете.
Обнаружение текста:
Система распознавания изображений также помогает обнаруживать текст на изображениях и преобразовывать его в машиночитаемый формат с помощью оптического распознавания символов.
Важность экспертной аннотации изображений в разработке ИИ
Маркировка и маркировка данных — это трудоемкий процесс, требующий значительных человеческих усилий. Эти маркированные данные имеют решающее значение, поскольку они формируют основу способности вашего алгоритма машинного обучения понимать и воспроизводить человеческое визуальное восприятие. Хотя некоторые модели распознавания изображений ИИ могут работать без маркированных данных с использованием неконтролируемого машинного обучения, они часто имеют существенные ограничения. Чтобы создать алгоритм распознавания изображений, который обеспечивает точные и детальные прогнозы, важно сотрудничать с экспертами по аннотации изображений.
В ИИ аннотация данных подразумевает тщательную маркировку набора данных, часто содержащего тысячи изображений, путем назначения значимых тегов или категоризации каждого изображения в определенный класс. Большинству организаций, разрабатывающих программное обеспечение и модели машинного обучения, не хватает ресурсов и времени для выполнения этой кропотливой задачи внутри компании. Аутсорсинг этой работы — разумная и экономически эффективная стратегия, позволяющая компаниям эффективно выполнять работу без бремени обучения и содержания собственной команды по маркировке.
Процесс системы распознавания изображений
Следующие три шага формируют фон, на котором изображение признание работает.
Процесс 1: обучающие наборы данных
Вся система распознавания изображений начинается с обучающих данных, состоящих из картинок, изображений, видео и т. д. Затем нейронным сетям нужны обучающие данные для рисования шаблонов и создания восприятий.
Процесс 2: Обучение нейронной сети
После разработки набора данных они вводятся в нейронной сети Алгоритм. Он выступает в качестве предпосылки для разработки инструмента распознавания изображений. Использование алгоритм распознавания изображений позволяет нейронным сетям распознавать классы изображений.
Процесс 3: Тестирование
Модель распознавания изображений так же хороша, как и ее тестирование. Поэтому важно проверить производительность модели, используя изображения, отсутствующие в наборе обучающих данных. Всегда разумно использовать около 80% набора данных на модельное обучение а остальные, 20%, на модельных испытаниях. Производительность модели измеряется на основе точности, предсказуемости и удобства использования.
Лучшие случаи использования распознавания изображений AI
Технология распознавания изображений с искусственным интеллектом все чаще используется в различных отраслях, и по прогнозам эта тенденция сохранится в обозримом будущем. Вот некоторые из отраслей, в которых распознавание изображений очень хорошо используется:
Индустрия безопасности
Отрасли безопасности широко используют технологию распознавания изображений для обнаружения и идентификации лиц. Умные системы безопасности используют системы распознавания лиц, чтобы разрешать или запрещать вход людям.
Более того, в смартфонах есть стандартный инструмент распознавания лиц, который помогает разблокировать телефоны или приложения. Концепция идентификации, распознавания и проверки лица путем нахождения совпадения с базой данных является одним из аспектов распознавания лиц.
Автоматизированная индустрия
Распознавание изображений помогает самоуправляемым и автономным автомобилям работать с максимальной отдачей. С помощью камер заднего вида, датчиков и LiDAR сгенерированные изображения сравниваются с набором данных с помощью программного обеспечения для распознавания изображений. Это помогает точно обнаруживать другие транспортные средства, светофоры, полосы движения, пешеходов и многое другое.
Розничной торговли
Индустрия розничной торговли делает ставку на распознавание изображений, поскольку только недавно опробовала эту новую технологию. Однако с помощью инструментов распознавания изображений он помогает покупателям виртуально примерять продукты перед их покупкой.
Индустрия здравоохранения
Индустрия здравоохранения, пожалуй, является крупнейшим бенефициаром технологии распознавания изображений. Эта технология помогает медицинским работникам точно выявлять опухоли, поражения, инсульты и образования у пациентов. Это также помогает людям с нарушениями зрения получить больше доступа к информации и развлечениям, извлекая онлайн-данные с помощью текстовых процессов.
Заключение
Научить компьютер воспринимать, расшифровывать и распознавать визуальную информацию так же, как люди, — непростая задача. Вам нужны тонны маркированных и классифицированных данных для разработки модели распознавания изображений ИИ. Разработанная вами модель хороша ровно настолько, насколько хороши данные для обучения, которые вы ей предоставляете. Подавайте качественные, точные и хорошо маркированные данные, и вы получите высокопроизводительную модель ИИ.
Обратитесь к Shaip, чтобы получить индивидуальный и качественный набор данных для всех потребностей проекта.. Когда единственным параметром является качество, команда экспертов Sharp — это все, что вам нужно.
