0 просмотров

Искусственный интеллект (ИИ) Распознавание изображений

Содержание

Никто

Мы, люди, можем легко различать места, объекты и людей на изображениях, но компьютеры традиционно сталкиваются с трудностями при восприятии этих изображений. Благодаря новому технология распознавания изображений, теперь у нас есть специализированное программное обеспечение и приложения, способные расшифровывать визуальную информацию. Мы часто используем термины "Компьютерное зрение" и «Распознавание изображений» взаимозаменяемы, однако между этими двумя терминами есть небольшая разница. Обучение компьютеров понимать и интерпретировать визуальную информацию, а также предпринимать действия на основе этой информации называется компьютерным зрением. Компьютерное зрение — это широкая область, которая использует глубокое обучение для выполнения таких задач, как обработка изображений, классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация объектов, раскрашивание изображений, реконструкция изображений и синтез изображений. С другой стороны, распознавание изображений — это область компьютерного зрения, которая интерпретирует изображения, помогая процессу принятия решений. Распознавание изображений — завершающий этап обработки изображений, который является одной из важнейших задач компьютерного зрения. Распознавание изображений без Искусственный интеллект (ИИ) кажется парадоксальным.Эффективное программное обеспечение для распознавания изображений с искусственным интеллектом не только декодирует изображения, но также обладает способностью прогнозировать. Программное обеспечение и приложения, обученные для интерпретации изображений, достаточно умны, чтобы идентифицировать места, людей, почерк, объекты и действия на изображениях или видео. Суть искусственного интеллекта заключается в использовании большого количества данных для принятия обоснованных решений. Распознавание изображений — жизненно важный элемент искусственного интеллекта, который становится все более распространенным с каждым днем. Согласно отчету, опубликованному Zion Market Research, ожидается, что к 2025 году рынок распознавания изображений достигнет 39,87 миллиардов долларов США. В этой статье мы сосредоточимся на том, как искусственный интеллект используется для распознавания изображений.

Статья в тему:  Что означает искусственный интеллект на хинди

Глубокое обучение распознаванию изображений

Распознавание изображений использует глубокое обучение, которое является продвинутой формой машинного обучения. Машинное обучение работает, беря данные в качестве входных данных, применяя к ним различные алгоритмы машинного обучения для их интерпретации и выдавая результат. Глубокое обучение отличается от машинного обучения тем, что использует многоуровневую нейронную сеть. Три типа слоев; ввод, скрытый и вывод используются в глубоком обучении. Данные принимаются входным слоем и передаются скрытым слоям для обработки. Как следует из названия, выходной слой генерирует результат. Слои взаимосвязаны, и результат каждого слоя зависит от другого. Чтобы обучить нейронную сеть глубокому обучению, нам нужен огромный набор данных. Можно сказать, что глубокое обучение имитирует процесс логического мышления человека и постоянно учится на наборе данных. Нейронная сеть, используемая для распознавания изображений, известна как Сверточная нейронная сеть (CNN).

Алгоритмы распознавания изображений

Искусственный интеллект изменил функции распознавания изображений в приложениях. Некоторые приложения, доступные на рынке, являются интеллектуальными и точными настолько, что могут прояснить всю сцену изображения.Исследователи надеются, что с помощью ИИ они смогут разработать программное обеспечение для распознавания изображений, которое будет лучше воспринимать изображения и видео, чем люди. Распознавание изображений входит в понятие компьютерного зрения, которое включает в себя визуальный поиск, семантическую сегментацию и идентификацию объектов по изображениям. Суть распознавания изображений заключается в разработке алгоритма, который принимает изображение в качестве входных данных и интерпретирует его, присваивая этому изображению метки и классы. Большинство алгоритмов классификации изображений, таких как мешок слов, машины опорных векторов (SVM), оценка ориентира лица, а также K-ближайшие соседи (KNN), а также логистическая регрессия также используются для распознавания изображений. Другой алгоритм рекуррентной нейронной сети (RNN) выполняет сложные задачи распознавания изображений, например, записывая описания изображения.

Статья в тему:  Когда чиновники впервые заговорили об искусственном интеллекте

Как работает распознавание изображений?

экран компьютера

Алгоритмы распознавания изображений делают возможным распознавание изображений. В этом разделе мы увидим, как построить алгоритм распознавания изображений AI. Процесс начинается с накопление и организация необработанных данных. Компьютеры интерпретируют каждое изображение либо как растр или как векторное изображение; поэтому они не могут определить разницу между разными наборами изображений. Растровые изображения — это растровые изображения, в которых отдельные пиксели, в совокупности образующие изображение, расположены в виде сетки. С другой стороны, векторные изображения представляют собой набор полигонов, у которых есть пояснения к разным цветам. Организация данных означает классификацию каждого изображения и извлечение его физических характеристик. На этом шаге геометрическое кодирование изображений преобразуется в метки, которые физически описывают изображения. Затем программа анализирует эти метки. Следовательно, правильный сбор и организация данных имеют решающее значение для обучения модели, потому что, если качество данных будет нарушено на этом этапе, она не сможет распознавать закономерности на более позднем этапе.Следующим шагом является создание прогнозной модели. Последним шагом является использование модели для расшифровки изображений. Алгоритмы распознавания изображений следует писать с большой осторожностью, так как небольшая аномалия может сделать всю модель бесполезной. Поэтому эти алгоритмы часто пишут люди, разбирающиеся в прикладной математике. Алгоритмы распознавания изображений используют наборы данных глубокого обучения находить закономерности в изображениях. Эти наборы данных состоят из сотен тысяч помеченных изображений. Алгоритм просматривает эти наборы данных и изучает, как выглядит изображение конкретного объекта.

Статья в тему:  Что, если искусственный интеллект неправильно интерпретирует цели

Базы данных для обучения программного обеспечения для распознавания изображений AI

Мы знаем, что искусственный интеллект использует массивные данные для обучения алгоритма поставленной цели. То же самое касается программного обеспечения для распознавания изображений, поскольку оно требует колоссальных данных, чтобы точно предсказать, что изображено на картинке. К счастью, в настоящее время разработчики имеют доступ к колоссальным открытым базам данных, таким как Паскаль ЛОС а также Имиджнет, которые служат учебными пособиями для этого программного обеспечения. Другие популярные наборы данных: СИФАР, КОКО, а также Открытые изображения. Эти открытые базы данных содержат миллионы помеченных изображений, которые классифицируют объекты, представленные на изображениях, такие как продукты питания, инвентарь, места, живые существа и многое другое. Программное обеспечение может изучать физические характеристики изображений из этих гигантских открытых наборов данных. Например, программное обеспечение для распознавания изображений может мгновенно расшифровать стул по изображениям, потому что оно уже проанализировало десятки тысяч изображений из наборов данных, помеченных ключевым словом «стул».

Как ИИ используется для распознавания изображений?

Вы уже знакомы с тем, как работает распознавание изображений, но вам может быть интересно, как ИИ играет ведущую роль в распознавании изображений. Что ж, в этом разделе мы подробно обсудим ответ на этот важный вопрос.

1. Распознавание лиц

Мы, люди, легко различаем людей по отличительным чертам лица.Однако компьютеры, не обученные этому, интерпретируют каждое изображение одинаково. Система распознавания лиц использует искусственный интеллект для отображения черт лица человека. Затем он сравнивает изображение с тысячами и миллионами изображений в база данных глубокого обучения чтобы найти совпадение. Эта технология сегодня широко используется в индустрии смартфонов. У пользователей некоторых смартфонов есть возможность разблокировать устройство с помощью встроенного датчик распознавания лиц. Некоторые сайты социальных сетей также используют эту технологию, чтобы распознавать людей на групповом изображении и автоматически помечать их. Кроме того, технология распознавания изображений AI используется в цифровом маркетинге, поскольку она помогает маркетологам выявлять влиятельных лиц, которые могут лучше продвигать свои бренды. Хотя эта технология предлагает много многообещающих преимуществ, пользователи выразили свои сомнения в отношении конфиденциальности таких систем, поскольку они собирают данные без разрешения пользователя. Поскольку технология все еще развивается, нельзя гарантировать, что функция распознавания лиц на мобильных устройствах или платформах социальных сетей работает со 100-процентной точностью.

Статья в тему:  Что такое гибридная система искусственного интеллекта

2. Распознавание объектов

Мы можем использовать два метода глубокого обучения для распознавания объектов. Один из них — обучение модели с нуля, а другой — использование уже обученной модели глубокого обучения. На основе этих моделей мы можем создать множество полезных приложений для распознавания объектов. Создание приложений для распознавания объектов — обременительная задача, требующая глубокого понимания основ математики и машинного обучения. Некоторые из современных приложений распознавания объектов включают подсчет людей по изображению события или продукции производственного отдела. Его также можно использовать для обнаружения опасных предметов на фотографиях, таких как ножи, пистолеты или связанные с ними предметы.

3. Обнаружение текста

ИИ обучает систему распознавания изображений распознавать текст на изображениях.Сегодня, в эпоху высоких технологий, мы в основном используем цифровой текст, потому что им можно беспрепятственно делиться и редактировать. Но это не значит, что у нас нет информации, зафиксированной на бумаге. У нас есть исторические документы и книги в физической форме, которые необходимо оцифровать. Существует целая область исследований в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения, известная как Оптическое распознавание символов который занимается созданием алгоритмов для извлечения текста из изображений и преобразования их в машиночитаемые символы. Использование ИИ для распознавания изображений революционизирует каждую отрасль — от розничной торговли и безопасности до логистики и маркетинга. Технологические гиганты, такие как Google, Microsoft, Apple, Facebook и Pinterest, вкладывают значительные средства в создание приложений для распознавания изображений на основе ИИ. Хотя технология все еще развивается и имеет присущие ей проблемы с конфиденциальностью, ожидается, что со временем разработчики смогут решить эти проблемы, чтобы раскрыть весь потенциал этой технологии.

Статья в тему:  Как установить искусственный интеллект

Использование распознавания изображений AI

ИИ для распознавания изображений используется во многих отраслях. В этом разделе мы обсудим основные области применения этой технологии.

1. ИИ для распознавания изображений, используемый в визуальном поиске

Визуальный поиск — это новая технология, основанная на искусственном интеллекте, которая позволяет пользователю выполнять онлайн-поиск, используя реальные изображения вместо текста. Гугл объектив является одним из примеров приложений для распознавания изображений. Эта технология особенно используется розничными торговцами, поскольку они могут воспринимать контекст этих изображений и возвращать пользователям персонализированные и точные результаты поиска в зависимости от их интересов и поведения. Визуальный поиск отличается от поиск изображений так как при визуальном поиске мы используем изображения для выполнения поиска, а при поиске изображений мы набираем текст для выполнения поиска. Например, при визуальном поиске мы вводим изображение кота, а компьютер обрабатывает изображение и выдает описание изображения.С другой стороны, при поиске изображений мы набираем слово «Кот» или «Как выглядит кот», и компьютер отображает изображения кота. Помимо Google, многие другие технологические гиганты также используют технологию искусственного интеллекта для распознавания изображений. В список этих компаний входят Snapchat, Pinterest, Microsoft для поиска Bing и Amazon.

2. ИИ для распознавания изображений можно использовать для организации изображений.

мобильный экран

Мы знаем, что в наше время почти у каждого есть доступ к смартфону с камерой. Люди хотят запечатлеть каждый момент своей жизни с помощью своих камер. Следовательно, существует большая тенденция снимать большое количество фотографий и высококачественных видеороликов в течение короткого периода времени. Делать фотографии и записывать видео на смартфоны несложно, однако организация объема контента для легкого доступа впоследствии иногда становится сложной задачей. Технология искусственного интеллекта распознавания изображений помогает решить эту великую головоломку, позволяя пользователям упорядочивать снятые фотографии и видео по категориям, которые в дальнейшем обеспечивают расширенный доступ. Когда контент организован правильно, пользователи не только получают дополнительные преимущества расширенного поиска и обнаружения этих изображений и видео, но также могут легко делиться контентом с другими. Google запустил новый сервис Google Фото в 2015 году. Он позволяет пользователям хранить неограниченное количество изображений (до 16 мегапикселей) и видео (разрешение до 1080p). Служба использует технологию распознавания изображений AI для анализа изображений, обнаруживая людей, места и объекты на этих изображениях, и группирует контент с аналогичными функциями.

Статья в тему:  Насколько мы близки к созданию настоящего искусственного интеллекта?

3. Распознавание изображений, используемое для модерации контента

Пользовательский контент (USG) является строительным блоком многих платформ социальных сетей и сообществ по обмену контентом. Эти многомиллиардные отрасли процветают за счет контента, созданного и распространенного миллионами пользователей. Это создает серьезную проблему для мониторинга контента, чтобы он соответствовал принципам сообщества.Невозможно вручную отслеживать каждую отправку из-за большого объема контента, которым обмениваются каждый день. Распознавание изображений с помощью ИИ помогает в автоматизированном модерация контента, чтобы совместно используемый контент был безопасным, соответствовал принципам сообщества и служил основной цели платформы.

4. Технология распознавания изображений помогает слабовидящим пользователям

Это, пожалуй, самое обнадеживающее преимущество этой технологии. Сегодня мы полагаемся на визуальные средства, такие как изображения и видео, больше, чем когда-либо, для получения информации и развлечения. Но у него есть недостаток для тех людей, у которых слабое зрение. На заре Интернета и социальных сетей пользователи использовали текстовые механизмы для извлечения онлайн-информации или взаимодействия друг с другом. В то время слабовидящие пользователи использовали программы для чтения с экрана понимать и анализировать информацию. Сейчас большая часть онлайн-контента трансформировалась в визуальный формат, что усложнило работу пользователей с нарушениями зрения или слепотой. Технология распознавания изображений обещает решить проблемы людей с нарушениями зрения, предоставляя альтернативную сенсорную информацию, такую ​​как звук или осязание. Одним из пионеров этой технологии является Facebook. В 2016 году компания запустила новую функцию, известную как «Автоматический альтернативный текст» для слепых или слабовидящих людей. Эта функция использует технологию распознавания изображений на основе искусственного интеллекта, чтобы сообщить этим людям о содержании изображения.

Статья в тему:  Что такое виртуальный помощник с искусственным интеллектом

5. Технологию распознавания изображений можно использовать для создания инновационных приложений.

До сих пор мы обсуждали распространенное использование технологии распознавания изображений ИИ. Эта технология также помогает нам создавать умопомрачительные приложения, которые коренным образом изменят наш образ жизни.От концепции путеводителей по городу и беспилотных автомобилей до приложений виртуальной реальности и иммерсивных игр, технология распознавания изображений AI облегчает разработку приложений, которые, как мы думали, никогда не существовали несколько лет назад.

Сессия вопросов и ответов

1. Как работает ИИ для распознавания изображений?

Распознавание изображений входит в понятие компьютерного зрения, которое включает в себя визуальный поиск, семантическую сегментацию и идентификацию объектов по изображениям. Суть распознавания изображений заключается в том, чтобы придумать алгоритм, обученный интерпретировать изображения. Мы строим алгоритмы распознавания изображений в три шага. На первом этапе мы собираем и систематизируем данные. На следующем этапе мы создаем сетевую архитектуру. Мы обучаем эту сетевую архитектуру, подвергая ее воздействию баз данных, содержащих миллионы изображений. Последним шагом является использование модели для интерпретации изображений.

2. Какие алгоритмы используются для распознавания изображений?

Хотя в последнее время сверточные нейронные сети доминировали в области распознавания изображений, многие стандартные алгоритмы все еще используются, особенно потому, что они могут быть быстрее, чем модели глубокого обучения. Большинство алгоритмов классификации изображений, таких как мешок слов, машины опорных векторов (SVM), оценка ориентира лица, а также K-ближайшие соседи (KNN), а также логистическая регрессия являются примерами все еще широко используемых алгоритмов. Другой алгоритм рекуррентной нейронной сети (RNN) выполняет сложные задачи распознавания изображений, например, записывая описания изображения.

Статья в тему:  Изучение того, что ценить искусственный общий интеллект

3. Что такое растровые и векторные изображения?

Компьютеры интерпретируют каждое изображение либо как растр или как векторное изображение; поэтому они не могут заметить разницу. Растровые изображения — это растровые изображения, в которых отдельные пиксели, в совокупности образующие изображение, расположены в виде сетки. С другой стороны, векторные изображения представляют собой набор полигонов, у которых есть пояснения к разным цветам.

4.Какие общие открытые базы данных можно использовать для обучения программного обеспечения для распознавания изображений ИИ?

Некоторыми распространенными открытыми наборами данных являются Pascal VOC, ImageNet, CIFAR, COCO и Open Images.

5. Как работает технология распознавания лиц ИИ?

Система распознавания лиц использует искусственный интеллект для отображения черт лица человека. Затем он сравнивает изображение с тысячами и миллионами изображений в база данных глубокого обучения чтобы найти совпадение.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector