Люди обладают врожденной способностью различать и точно идентифицировать предметы, людей, животных и места на фотографиях. Однако компьютеры не имеют возможности 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 $ 86.3 млрд. 2027, 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 ML, где входные данные анализируются с помощью алгоритмов, в глубоком обучении используется многоуровневая нейронная сеть. Здесь задействованы три типа слоев: входной, скрытый и выходной. Ввод информации принимается входным слоем, обрабатывается скрытым слоем, а результаты генерируются выходным слоем.
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.
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 того, как набор данных разработан, они вводятся в алгоритм нейронной сети. Он служит предпосылкой 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.
Научить компьютер воспринимать, расшифровывать и распознавать визуальную информацию так же, как люди, — непростая задача. Вам нужны тонны помеченных и классифицированных данных для разработки модели распознавания изображений ИИ.
Модель, которую вы разрабатываете, хороша настолько, насколько хороши обучающие данные, которые вы ей предоставляете. Подавайте качественные, точные и хорошо размеченные 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.