Човешките същества имат вродената способност да различават и точно да идентифицират обекти, хора, животни и места от снимки. Компютрите обаче не разполагат с възможност за класифициране на изображения. И все пак те могат да бъдат обучени да интерпретират визуална информация с помощта на приложения за компютърно зрение и технология за разпознаване на изображения.
Като разклонение на AI и Computer Vision, разпознаването на изображения се комбинира дълбоко учене техники за захранване на много случаи на употреба в реалния свят. За да възприема точно света, AI зависи от компютърното зрение.
Без помощта на технологията за разпознаване на изображения моделът на компютърно зрение не може да открие, идентифицира и изпълни класификация на изображението. Следователно софтуерът за разпознаване на изображения, базиран на AI, трябва да може да декодира изображения и да може да прави прогнозен анализ. За тази цел AI моделите се обучават на масивни масиви от данни, за да доведат до точни прогнози.
Според Fortune Business Insights размерът на пазара на глобалната технология за разпознаване на изображения е оценен на 23.8 милиарда долара през 2019 г. Тази цифра се очаква да скочи рязко до $ 86.3 милиарди от 2027, нараствайки със 17.6% CAGR през посочения период.
Какво е разпознаване на изображения?
Разпознаване на изображение използва технология и техники, за да помогне на компютрите да идентифицират, етикетират и класифицират интересни елементи в изображението.
Докато хората обработват изображения и класифицират обектите в изображенията доста лесно, същото е невъзможно за машина, освен ако не е специално обучена да го прави. Резултатът от разпознаването на изображения е точното идентифициране и класифициране на откритите обекти в различни предварително определени категории с помощта на технология за дълбоко обучение.
Как работи AI Image Recognition?
Как човешките същества интерпретират визуалната информация?
Нашите естествени невронни мрежи ни помагат да разпознаваме, класифицираме и интерпретираме изображения въз основа на нашия минал опит, научено знание и интуиция. Почти по същия начин изкуствената невронна мрежа помага на машините да идентифицират и класифицират изображения. Но първо трябва да бъдат обучени да разпознават обекти в изображение.
За откриване на обект техника за работа, моделът трябва първо да бъде обучен на различни набори от данни за изображения, като се използват методи за дълбоко обучение.
За разлика от ML, където входните данни се анализират с помощта на алгоритми, дълбокото обучение използва многослойна невронна мрежа. Има три вида включени слоеве – входни, скрити и изходни. Входната информация се получава от входния слой, обработва се от скрития слой и резултатите се генерират от изходния слой.
Тъй като слоевете са свързани помежду си, всеки слой зависи от резултатите от предишния слой. Следователно огромен набор от данни е от съществено значение за обучение на невронна мрежа, така че системата за дълбоко обучение да имитира човешкия процес на разсъждение и да продължи да учи.
[Прочетете също: Пълното ръководство за анотация на изображения]
Как AI се обучава да разпознава изображението?
Компютърът вижда и обработва изображение много по-различно от хората. Едно изображение за компютър е просто куп пиксели - или като векторно изображение, или като растер. В растерните изображения всеки пиксел е подреден във формата на мрежа, докато във векторното изображение те са подредени като многоъгълници с различни цветове.
По време на организацията на данните всяко изображение се категоризира и физическите характеристики се извличат. Накрая, геометричното кодиране се трансформира в етикети, които описват изображенията. Този етап – събиране, организиране, етикетиране и анотиране на изображения – е от решаващо значение за работата на моделите за компютърно зрение.
След като наборите от данни за дълбоко обучение са разработени точно, image алгоритми за разпознаване работете, за да рисувате модели от изображенията.
Лицево разпознаване:
AI е обучен да разпознава лица чрез картографиране на лицевите черти на човек и сравняването им с изображения в базата данни за дълбоко обучение, за да намери съвпадение.
Идентификация на обекта:
Технологията за разпознаване на изображения ви помага да забележите интересни обекти в избрана част от изображението. Визуалното търсене работи първо, като идентифицира обекти в изображение и ги сравнява с изображения в мрежата.
Откриване на текст:
Системата за разпознаване на изображения също помага за откриване на текст от изображения и преобразуването му в машинно четим формат с помощта на оптично разпознаване на знаци.
Значението на експертната анотация на изображението при разработването на AI
Маркирането и етикетирането на данни е времеемък процес, който изисква значителни човешки усилия. Тези етикетирани данни са от решаващо значение, тъй като формират основата на способността на вашия алгоритъм за машинно обучение да разбира и възпроизвежда човешкото визуално възприятие. Докато някои модели за разпознаване на изображения с изкуствен интелект могат да работят без етикетирани данни, използвайки неконтролирано машинно обучение, те често идват със значителни ограничения. За да се изгради алгоритъм за разпознаване на изображения, който предоставя точни и нюансирани прогнози, от съществено значение е да си сътрудничите с експерти в анотирането на изображения.
В AI анотирането на данни включва внимателно етикетиране на набор от данни - често съдържащ хиляди изображения - чрез присвояване на значими етикети или категоризиране на всяко изображение в конкретен клас. Повечето организации, разработващи софтуер и модели за машинно обучение, нямат ресурси и време за вътрешно управление на тази щателна задача. Възлагането на тази работа на външни изпълнители е интелигентна, рентабилна стратегия, позволяваща на предприятията да завършат работата ефективно без тежестта на обучение и поддържане на вътрешен екип за етикетиране.
Процесът на системата за разпознаване на изображения
Следващите три стъпки формират фона на изображението разпознаването работи.
Процес 1: Набори от данни за обучение
Цялата система за разпознаване на изображения започва с данните за обучение, съставени от картини, изображения, видеоклипове и т.н. След това невронните мрежи се нуждаят от данните за обучение, за да рисуват модели и да създават възприятия.
Процес 2: Обучение на невронни мрежи
След като наборът от данни е разработен, те се въвеждат в невронна мрежа алгоритъм. Той действа като предпоставка за разработване на инструмента за разпознаване на изображения. С помощта на алгоритъм за разпознаване на изображения позволява на невронните мрежи да разпознават класове изображения.
Процес 3: Тестване
Един модел за разпознаване на образ е толкова добър, колкото и тестването му. Следователно е важно да се тества производителността на модела, като се използват изображения, които не присъстват в набора от данни за обучение. Винаги е разумно да използвате около 80% от набора от данни модел обучение а останалите 20% върху тестването на модела. Производителността на модела се измерва въз основа на точност, предвидимост и използваемост.
Най-популярни случаи на използване на AI разпознаване на изображения
Технологията за разпознаване на изображения с изкуствен интелект се използва все повече в различни индустрии и се прогнозира, че тази тенденция ще продължи в обозримо бъдеще. Някои от индустриите, които използват разпознаването на изображения изключително добре, са:
Индустрия за сигурност:
Индустриите за сигурност използват широко технология за разпознаване на изображения за откриване и идентифициране на лица. Интелигентните системи за сигурност използват системи за разпознаване на лица, за да разрешават или отказват влизане на хора.
Освен това смартфоните имат стандартен инструмент за лицево разпознаване, който помага за отключване на телефони или приложения. Концепцията за идентификация, разпознаване и проверка на лицето чрез намиране на съответствие с базата данни е един аспект на разпознаване на лица.
Автомобилна индустрия:
Разпознаването на изображения помага на самоуправляващите се и автономните автомобили да се представят по най-добрия начин. С помощта на обърнати назад камери, сензори и LiDAR, генерираните изображения се сравняват с набора от данни с помощта на софтуера за разпознаване на изображения. Помага за точно откриване на други превозни средства, светофари, платна, пешеходци и др.
Индустрията на дребно:
Индустрията за търговия на дребно се впуска в сферата на разпознаването на изображения, тъй като едва наскоро изпробва тази нова технология. Въпреки това, с помощта на инструменти за разпознаване на изображения, той помага на клиентите виртуално да пробват продуктите, преди да ги купят.
Здравна индустрия:
Здравната индустрия е може би най-облагодетелстваната от технологията за разпознаване на изображения. Тази технология помага на здравните специалисти точно да откриват тумори, лезии, удари и бучки при пациенти. Освен това помага на хората с увредено зрение да получат повече достъп до информация и забавление чрез извличане на онлайн данни с помощта на текстови процеси.
Да се обучи компютър да възприема, дешифрира и разпознава визуална информация точно като хората не е лесна задача. Имате нужда от тонове етикетирани и класифицирани данни, за да разработите модел за разпознаване на изображения с изкуствен интелект.
Моделът, който разработвате, е толкова добър, колкото и данните за обучение, които му подавате. Подавайте качествени, точни и добре етикетирани данни и получавате високоефективен AI модел. Обърнете се към Shaip, за да получите персонализиран и качествен набор от данни за всички нужди на проекта. Когато качеството е единственият параметър, екипът от експерти на Sharp е всичко, от което се нуждаете.