Beeldherkenning

Wat is AI-beeldherkenning en hoe werk dit?

Mense het die aangebore vermoë om voorwerpe, mense, diere en plekke van foto's te onderskei en presies te identifiseer. Rekenaars het egter nie die vermoë om beelde te klassifiseer nie. Tog kan hulle opgelei word om visuele inligting te interpreteer deur rekenaarvisietoepassings en beeldherkenningstegnologie te gebruik.

As 'n uitvloeisel van AI en Computer Vision, kombineer beeldherkenning diep leer tegnieke om baie werklike gebruiksgevalle aan te dryf. Om die wêreld akkuraat waar te neem, is KI afhanklik van rekenaarvisie.

Sonder die hulp van beeldherkenningstegnologie kan 'n rekenaarvisiemodel nie opspoor, identifiseer en presteer nie beeld klassifikasie. Daarom moet 'n KI-gebaseerde beeldherkenningsagteware in staat wees om beelde te dekodeer en in staat wees om voorspellende analise te doen. Vir hierdie doel word KI-modelle op massiewe datastelle opgelei om akkurate voorspellings te bewerkstellig.

Volgens Fortune Business Insights is die markgrootte van wêreldwye beeldherkenningstegnologie gewaardeer op $23.8 miljard in 2019. Hierdie syfer sal na verwagting die hoogte inskiet na $ 86.3 miljard deur 2027, groei teen 'n 17.6% CAGR gedurende die genoemde tydperk.

Wat is beeldherkenning?

Beeldherkenning gebruik tegnologie en tegnieke om rekenaars te help om elemente van belang in 'n beeld te identifiseer, etiketteer en klassifiseer.

Terwyl mense beelde verwerk en die voorwerpe binne beelde redelik maklik klassifiseer, is dieselfde onmoontlik vir 'n masjien tensy dit spesifiek opgelei is om dit te doen. Die resultaat van beeldherkenning is om opgespoorde voorwerpe akkuraat te identifiseer en te klassifiseer in verskeie voorafbepaalde kategorieë met behulp van diepleertegnologie.

Hoe werk AI-beeldherkenning?

Hoe interpreteer mense visuele inligting?

Ons natuurlike neurale netwerke help ons om beelde te herken, klassifiseer en interpreteer op grond van ons vorige ervarings, geleerde kennis en intuïsie. Op dieselfde manier help 'n kunsmatige neurale netwerk masjiene om beelde te identifiseer en te klassifiseer. Maar hulle moet eers opgelei word om te herken voorwerpe in 'n beeld.

Vir die objekopsporing tegniek om te werk, moet die model eers opgelei word op verskeie beelddatastelle deur gebruik te maak van diepleermetodes.

Anders as ML, waar die invoerdata met behulp van algoritmes ontleed word, gebruik diep leer 'n gelaagde neurale netwerk. Daar is drie tipes lae betrokke - invoer, versteek en uitvoer. Die inligtinginvoer word deur die invoerlaag ontvang, deur die versteekte laag verwerk, en resultate wat deur die uitvoerlaag gegenereer word.

Aangesien die lae onderling verbind is, hang elke laag af van die resultate van die vorige laag. Daarom is 'n groot datastel noodsaaklik om 'n neurale netwerk op te lei sodat die diepleerstelsel leun om die menslike redeneringsproses na te boots en aanhou leer.

[Lees ook: Die volledige gids tot beeldaantekeninge]

Hoe word KI opgelei om die beeld te herken?

'n Rekenaar sien en verwerk 'n beeld baie anders as mense. 'n Beeld, vir 'n rekenaar, is net 'n klomp pixels - hetsy as 'n vektorbeeld of raster. In rasterbeelde is elke pixel in 'n roostervorm gerangskik, terwyl hulle in 'n vektorbeeld as veelhoeke van verskillende kleure gerangskik is.

Tydens data-organisasie word elke beeld gekategoriseer, en fisiese kenmerke word onttrek. Laastens word die geometriese enkodering omskep in byskrifte wat die beelde beskryf. Hierdie stadium – versameling, organisering, etikettering en annotering van beelde – is van kritieke belang vir die werkverrigting van die rekenaarvisiemodelle.

Sodra die diep leerdatastelle akkuraat ontwikkel is, beeld herkenningsalgoritmes werk om patrone van die beelde te teken.

Gesigsherkenning:

Die KI is opgelei om gesigte te herken deur 'n persoon se gelaatstrekke te karteer en dit te vergelyk met beelde in die diepleerdatabasis om 'n wedstryd te tref.

Voorwerpidentifikasie:

Die beeldherkenningstegnologie help jou om voorwerpe van belang in 'n geselekteerde gedeelte van 'n prent op te spoor. Visuele soektog werk eerstens deur voorwerpe in 'n beeld te identifiseer en dit met beelde op die web te vergelyk.

Teksbespeuring:

Die beeldherkenningstelsel help ook om teks van beelde op te spoor en dit om te skakel in 'n masjienleesbare formaat deur optiese karakterherkenning te gebruik.

Die proses van beeldherkenningstelsel

Die volgende drie stappe vorm die agtergrond op watter prent erkenning werk.

Proses 1: Opleidingsdatastelle

Die hele beeldherkenningstelsel begin met die opleidingsdata wat bestaan ​​uit prente, beelde, video's, ens. Dan het die neurale netwerke die opleidingsdata nodig om patrone te teken en persepsies te skep.

Proses 2: Neurale Netwerk Opleiding

Sodra die datastel ontwikkel is, word dit in die neurale netwerkalgoritme ingevoer. Dit dien as 'n uitgangspunt vir die ontwikkeling van die beeldherkenningsinstrument. Die gebruik van 'n beeldherkenningsalgoritme maak dit vir neurale netwerke moontlik om klasse beelde te herken.

Proses 3: Toetsing

’n Beeldherkenningsmodel is so goed soos die toets daarvan. Daarom is dit belangrik om die model se werkverrigting te toets deur beelde te gebruik wat nie in die opleidingsdatastel voorkom nie. Dit is altyd verstandig om ongeveer 80% van die datastel op te gebruik model opleiding en die res, 20%, op modeltoetsing. Die model se prestasie word gemeet op grond van akkuraatheid, voorspelbaarheid en bruikbaarheid.

Topgebruike gevalle van KI-beeldherkenning

Nywerhede wat beeldherkenning gebruik

Kunsmatige intelligensie-beeldherkenningstegnologie word toenemend in verskeie industrieë gebruik, en hierdie neiging word voorspel om vir die afsienbare toekoms voort te gaan. Sommige van die nywerhede wat beeldherkenning merkwaardig goed gebruik, is:

Sekuriteitsbedryf:

Die sekuriteitsindustrieë gebruik beeldherkenningstegnologie op groot skaal om gesigte op te spoor en te identifiseer. Slim sekuriteitstelsels gebruik gesigherkenningstelsels om toegang tot mense toe te laat of te weier.

Boonop het slimfone 'n standaard gesigsherkenningsinstrument wat help om fone of toepassings te ontsluit. Die konsep van die gesig identifikasie, herkenning en verifikasie deur 'n passing met die databasis te vind is een aspek van gesig erkenning.

Motorbedryf:

Beeldherkenning help om selfbesturende en outonome motors op hul beste te presteer. Met behulp van agterwaartse kameras, sensors en LiDAR word beelde wat gegenereer word, vergelyk met die datastel deur gebruik te maak van die beeldherkenningsagteware. Dit help om ander voertuie, verkeersligte, bane, voetgangers en meer akkuraat op te spoor.

Kleinhandelbedryf:

Die kleinhandelbedryf waag dit na die beeldherkenningsfeer, aangesien dit eers onlangs hierdie nuwe tegnologie probeer. Met die hulp van beeldherkenningsinstrumente help dit kliënte egter om produkte feitlik te probeer voordat hulle dit koop.

Gesondheidsorgbedryf:

Die gesondheidsorgbedryf is miskien die grootste voordeel van beeldherkenningstegnologie. Hierdie tegnologie help gesondheidswerkers om gewasse, letsels, beroertes en knoppe by pasiënte akkuraat op te spoor. Dit help ook gesiggestremde mense om meer toegang tot inligting en vermaak te kry deur aanlyndata te onttrek deur teksgebaseerde prosesse te gebruik.

Om 'n rekenaar op te lei om net soos mense visuele inligting waar te neem, te ontsyfer en te herken, is nie 'n maklike taak nie. Jy het tonne gemerkte en geklassifiseerde data nodig om 'n KI-beeldherkenningsmodel te ontwikkel.

Die model wat jy ontwikkel is net so goed soos die opleidingsdata wat jy dit voer. Voer kwaliteit, akkurate en goed-benoemde data, en jy kry vir jou 'n hoëpresterende KI-model. Reik uit na Shaip om jou hande op 'n pasgemaakte en kwaliteit datastel vir alle projekbehoeftes te kry. Wanneer kwaliteit die enigste parameter is, is Sharp se span kundiges al wat jy nodig het.

Sosiale Deel

Jy kan ook graag