Изкуствен интелект за разпознаване на изображения: какво е, как работи и примери

Човешките същества имат вродената способност да различават и точно да идентифицират обекти, хора, животни и места от снимки. Изкуственият интелект е основната технология, която захранва разпознаването на изображения, позволявайки на компютрите да анализират и интерпретират визуални данни. Компютрите обаче нямат способността да класифицират изображения. Въпреки това, те могат да бъдат обучени да интерпретират визуална информация, използвайки приложения за компютърно зрение и технология за разпознаване на изображения.

Като разклонение на изкуствения интелект и компютърното зрение, разпознаването на изображения комбинира техники за дълбоко обучение, за да подпомогне много реални случаи на употреба. За да възприема света точно, изкуственият интелект зависи от компютърното зрение. Визуалното разпознаване е по-широк технологичен процес, който позволява на компютрите да интерпретират цифрови изображения и визуално съдържание, което позволява разширен анализ и разбиране в различни приложения.

Без помощта на технологията за разпознаване на изображения, моделът за компютърно зрение не може да открива, идентифицира и извършва класификация на изображения. Следователно, софтуерът за разпознаване на изображения, базиран на изкуствен интелект, трябва да може да декодира изображения и да извършва прогнозен анализ. За тази цел моделите с изкуствен интелект се обучават върху огромни масиви от данни, за да се получат 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. Лидерите в индустрията стимулират приемането на визуален изкуствен интелект и технологии за компютърно зрение в сектори като здравеопазване, електронна търговия и автономни превозни средства, ускорявайки растежа на пазара.

Какво е разпознаване на изображения?

Разпознаването на изображения използва технологии и техники, които помагат на компютрите да идентифицират, етикетират и класифицират елементи от интерес в дадено изображение. Технологията работи чрез откриване на ключови характеристики и визуални характеристики в изображенията, които са от съществено значение за точното извличане и разпознаване на изображения въз основа на съдържание.

Докато хората обработват изображения и класифицират обектите в тях доста лесно, същото е невъзможно за машина, освен ако не е специално обучена за това. Моделите за дълбоко обучение са обучени да анализират изображения чрез извличане и интерпретиране на тези ключови характеристики и визуални характеристики. Резултатът от разпознаването на изображения е точното идентифициране и класифициране на откритите обекти в различни предварително определени категории с помощта на технологията 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, научени знания и интуиция. По подобен начин, изкуствената невронна мрежа помага на машините да идентифицират и класифицират изображения. Но първо те трябва да бъдат обучени да разпознават обекти в изображението.

Ефективното събиране на данни и подготовката на висококачествени, етикетирани изображения са важни стъпки за обучение на модели с изкуствен интелект за точно разпознаване и класифициране на изображения.

За да работи техниката за откриване на обекти, моделът първо трябва да бъде обучен върху различни набори от данни с изображения, използвайки методи за дълбоко обучение. За да се осигури надеждно обучение на модела, е важно да се използват разнообразни набори от данни за обучение и да се прилага цялостно етикетиране на изображенията, което помага на модела да се обобщава по-добре и подобрява точността.

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. 

• Входен слой: Получава първоначалните данни за изображението (пиксели).
• Скрит слой(ове): Обработва информацията на няколко етапа, като извлича функции.
• Изходен слой: Генерира окончателния резултат от класификация или идентификация.

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 изображението много по-различно от хората. За компютъра изображението е просто набор от пиксели – било то векторно или растерно. В растерните изображения всеки пиксел е подреден в мрежа, докато във векторното изображение те са подредени като полигони с различни цветове. За специфични задачи за разпознаване на изображения потребителите могат да използват персонализиран модел или дори да обучат свой собствен модел, което позволява по-голяма гъвкавост и точност, когато стандартните модели са недостатъчни.

По време на организирането на данните, всяко изображение се категоризира и се извличат физически характеристики. Накрая, геометричното кодиране се трансформира в етикети, които описват изображенията. Този етап – събиране, организиране, етикетиране и анотиране на изображения – е от решаващо значение за производителността на моделите за компютърно зрение. Етикетирането и идентифицирането на изображения са от решаващо значение за задачите за разпознаване и откриване на обекти, като гарантират, че моделите могат точно да категоризират и локализират обекти в изображенията.

След като наборите от данни за дълбоко обучение са разработени точно, алгоритмите за разпознаване на изображения работят за извличане на модели от изображенията. Откриването на изображения включва локализиране на обекти в изображението с помощта на ограничаваща рамка или рамки, което поддържа анализ на изображения, разпознаване на снимки и редактиране на изображения, като предоставя пространствена информация за откритите обекти.

Тези процеси допринасят за подобрена точност и подобряват потребителското изживяване в приложенията за разпознаване на изображения.

Лицево разпознаване:

Изкуственият интелект е обучен да разпознава лица, като картографира чертите на лицето на човек и извършва анализ на лицето за идентифициране на идентичност, емоции и демографски данни, след което ги сравнява с изображения в базата данни за дълбоко обучение, за да открие съвпадение.

Разпознаването на лица се използва широко в интелигентни устройства и системи за сигурност за проверка на самоличността и контрол на достъпа.

Съвременните системи използват видеозаписи от цифрови камери и уебкамери, за да позволят разпознаване и анализ на лица в реално време.

Идентификация на обекта:

Технологията за разпознаване на изображения ви помага да забележите обекти от интерес в избрана част от изображението, използвайки разпознаване на обекти за идентифициране и класифициране на елементите. В индустриални условия идентификацията на обекти се използва за автоматизация и контрол на качеството, което позволява на роботите да сканират, извличат и сортират елементи ефективно. Визуалното търсене работи първо чрез идентифициране на обекти в изображение и сравняването им с изображения в мрежата. Охранителните камери също използват идентификацията на обекти за наблюдение в реално време и откриване на заплахи.

Откриване на текст:

Системата за разпознаване на изображения помага и за откриване на текст от изображения и преобразуването му в машинночетим формат, използвайки оптично разпознаване на символи. Приложението за разпознаване на изображения може да включва откриване на текст като основна функция, позволявайки на потребителите да извличат и обработват текстова информация от снимки или сканирани документи.

Значението на експертната анотация на изображението при разработването на AI

Маркирането и етикетирането на данни е процес, който отнема много време и 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. Висококачествените анотации са особено важни за решенията за разпознаване на изображения, които зависят от прецизно етикетирани данни, за да постигнат надеждни резултати. Въпреки че някои модели за разпознаване на изображения с изкуствен интелект могат да работят без етикетирани данни, използвайки машинно обучение без надзор, те често идват със съществени ограничения. За да се изгради алгоритъм за разпознаване на изображения, който предоставя точни и нюансирани прогнози, е важно да се сътрудничи с експерти по анотиране на изображения.

В изкуствения интелект, анотирането на данни включва внимателно етикетиране на набор от данни – често съдържащ хиляди изображения – чрез присвояване на смислени етикети или категоризиране на всяко изображение в специфичен клас. Повечето организации, разработващи софтуер и модели за машинно обучение, нямат ресурси и време, за да управляват тази щателна задача вътрешно. Аутсорсингът на тази работа е интелигентна и рентабилна стратегия, която позволява на бизнеса да изпълни задачата ефективно, без тежестта на обучение и поддържане на вътрешен екип за етикетиране. Анотираните данни могат също така да бъдат безпроблемно интегрирани със съществуващите системи, подобрявайки тяхната функционалност и поддържайки ефективното внедряване на решения с изкуствен интелект.

Точните анотации не само подпомагат обучението на модели, но и позволяват на AI системите да обработват визуални входове и да анализират визуално съдържание в различни приложения, включително филтриране на неподходящи изображения за модериране на съдържание и подобряване на потребителското изживяване.

Предизвикателства при разпознаването на изображения с изкуствен интелект

• Лошо качество на даннитеМоделите се нуждаят от големи и разнообразни набори от данни. Без достатъчно разнообразие, прогнозите могат да бъдат пристрастни или неточни.
• Сложност в реалния святОсветлението, ъглите и претрупаният фон затрудняват изкуствения интелект да идентифицира точно обектите.
• Анотация, отнемаща времеЕтикетирането на изображения за обучение е бавно и скъпо, но е от съществено значение за точните модели.
• Ограничена гъвкавостМоделите с изкуствен интелект, обучени за една задача, често изпитват затруднения с адаптирането към нови приложения.
• Проблеми с поверителносттаОпасенията относно злоупотреби, като например наблюдение и разпознаване на лица, повдигат етични въпроси.
• Рискове за сигурносттаМалките промени в изображенията могат да подведат системите с изкуствен интелект, което води до неправилни резултати.
• Високи разходиОбучението на изкуствен интелект изисква мощен хардуер и значително количество енергия, което може да бъде скъпо.
• Липса на прозрачност: Моделите с изкуствен интелект често работят като „черни кутии“, което затруднява разбирането на техните решения.