Mennesker har den medfødte evnen til å skille og nøyaktig identifisere objekter, mennesker, dyr og steder fra fotografier. Imidlertid har datamaskiner ikke muligheten til å klassifisere bilder. Likevel kan de trenes til å tolke visuell informasjon ved hjelp av datasynsapplikasjoner og bildegjenkjenningsteknologi.
Som en utløper av AI og Computer Vision, kombineres bildegjenkjenning dyp læring teknikker for å drive mange brukssaker i den virkelige verden. For å oppfatte verden nøyaktig, er AI avhengig av datasyn.
Uten hjelp av bildegjenkjenningsteknologi kan ikke en datasynsmodell oppdage, identifisere og utføre bildeklassifisering. Derfor bør en AI-basert bildegjenkjenningsprogramvare være i stand til å dekode bilder og kunne gjøre prediktiv analyse. For dette formål trenes AI-modeller på massive datasett for å få til nøyaktige spådommer.
I følge Fortune Business Insights ble markedsstørrelsen for global bildegjenkjenningsteknologi verdsatt til 23.8 milliarder dollar i 2019. Dette tallet forventes å skyte i været til $ 86.3 milliarder 2027, som vokste med 17.6 % CAGR i løpet av den nevnte perioden.
Hva er bildegjenkjenning?
Bildegjenkjenning bruker teknologi og teknikker for å hjelpe datamaskiner med å identifisere, merke og klassifisere elementer av interesse i et bilde.
Mens mennesker behandler bilder og klassifiserer objektene inne i bilder ganske enkelt, er det samme umulig for en maskin med mindre den er spesifikt opplært til å gjøre det. Resultatet av bildegjenkjenning er å nøyaktig identifisere og klassifisere oppdagede objekter i ulike forhåndsbestemte kategorier ved hjelp av dyplæringsteknologi.
Hvordan fungerer AI-bildegjenkjenning?
Hvordan tolker mennesker visuell informasjon?
Våre naturlige nevrale nettverk hjelper oss å gjenkjenne, klassifisere og tolke bilder basert på våre tidligere erfaringer, lært kunnskap og intuisjon. Mye på samme måte hjelper et kunstig nevralt nettverk maskiner med å identifisere og klassifisere bilder. Men de må først trenes til å gjenkjenne objekter i et bilde.
For det objektdeteksjon teknikk for å fungere, må modellen først trenes på ulike bildedatasett ved hjelp av dyplæringsmetoder.
I motsetning til ML, hvor inndataene analyseres ved hjelp av algoritmer, bruker dyp læring et lagdelt nevralt nettverk. Det er tre typer lag involvert - inndata, skjulte og utdata. Informasjonsinngangen mottas av inputlaget, behandles av det skjulte laget, og resultater generert av utdatalaget.
Ettersom lagene er sammenkoblet, avhenger hvert lag av resultatene fra det forrige laget. Derfor er et stort datasett essensielt for å trene et nevralt nettverk slik at dyplæringssystemet lener seg for å imitere den menneskelige resonneringsprosessen og fortsetter å lære.
[Les også: Den komplette veiledningen til bildekommentarer]
Hvordan er AI trent til å gjenkjenne bildet?
En datamaskin ser og behandler et bilde veldig annerledes enn mennesker. Et bilde, for en datamaskin, er bare en haug med piksler – enten som et vektorbilde eller raster. I rasterbilder er hver piksel ordnet i en rutenettform, mens i et vektorbilde er de ordnet som polygoner med forskjellige farger.
Under dataorganisering blir hvert bilde kategorisert, og fysiske funksjoner trekkes ut. Til slutt forvandles den geometriske kodingen til etiketter som beskriver bildene. Dette stadiet – innsamling, organisering, merking og merking av bilder – er avgjørende for ytelsen til datasynsmodellene.
Når deep learning-datasettene er utviklet nøyaktig, kan du ta bilder gjenkjenningsalgoritmer arbeid med å tegne mønstre fra bildene.
Ansiktsgjenkjenning:
AI er opplært til å gjenkjenne ansikter ved å kartlegge en persons ansiktstrekk og sammenligne dem med bilder i dyplæringsdatabasen for å finne en match.
Objektidentifikasjon:
Bildegjenkjenningsteknologien hjelper deg med å oppdage objekter av interesse i en valgt del av et bilde. Visuelt søk fungerer først ved å identifisere objekter i et bilde og sammenligne dem med bilder på nettet.
Tekstgjenkjenning:
Bildegjenkjenningssystemet hjelper også med å oppdage tekst fra bilder og konvertere den til et maskinlesbart format ved hjelp av optisk tegngjenkjenning.
Prosessen med bildegjenkjenningssystem
De følgende tre trinnene danner bakgrunnen for hvilket bilde anerkjennelse fungerer.
Prosess 1: Treningsdatasett
Hele bildegjenkjenningssystemet starter med treningsdataene sammensatt av bilder, bilder, videoer osv. Deretter trenger de nevrale nettverkene treningsdataene for å tegne mønstre og skape oppfatninger.
Prosess 2: Opplæring i nevrale nettverk
Når datasettet er utviklet, legges de inn i den nevrale nettverksalgoritmen. Det fungerer som et premiss for å utvikle bildegjenkjenningsverktøyet. Ved å bruke en bildegjenkjenningsalgoritme gjør det mulig for nevrale nettverk å gjenkjenne bildeklasser.
Prosess 3: Testing
En bildegjenkjenningsmodell er like god som testingen. Derfor er det viktig å teste modellens ytelse ved å bruke bilder som ikke finnes i treningsdatasettet. Det er alltid klokt å bruke omtrent 80 % av datasettet på modellopplæring og resten, 20 %, på modelltesting. Modellens ytelse måles basert på nøyaktighet, forutsigbarhet og brukervennlighet.
Top Uses-tilfeller av AI-bildegjenkjenning
Teknologi for bildegjenkjenning av kunstig intelligens brukes i økende grad i ulike bransjer, og denne trenden er spådd å fortsette i overskuelig fremtid. Noen av bransjene som bruker bildegjenkjenning bemerkelsesverdig godt er:
Sikkerhetsindustri:
Sikkerhetsindustrien bruker bildegjenkjenningsteknologi mye for å oppdage og identifisere ansikter. Smarte sikkerhetssystemer bruker ansiktsgjenkjenningssystemer for å tillate eller nekte personer adgang.
Dessuten har smarttelefoner et standard ansiktsgjenkjenningsverktøy som hjelper til med å låse opp telefoner eller applikasjoner. Konseptet med ansiktsidentifikasjon, gjenkjenning og verifisering ved å finne samsvar med databasen er ett aspekt ved ansiktsgjenkjenning.
Bilindustri:
Bildegjenkjenning hjelper selvkjørende og autonome biler til å yte sitt beste. Ved hjelp av bakovervendte kameraer, sensorer og LiDAR blir bilder som genereres sammenlignet med datasettet ved hjelp av bildegjenkjenningsprogramvaren. Det hjelper nøyaktig å oppdage andre kjøretøy, trafikklys, kjørefelt, fotgjengere og mer.
Varehandel:
Detaljhandelsbransjen begir seg inn i bildegjenkjenningssfæren ettersom den først nylig prøver denne nye teknologien. Ved hjelp av bildegjenkjenningsverktøy hjelper det imidlertid kunder med å prøve produkter virtuelt før de kjøper dem.
Helsenæringen:
Helseindustrien er kanskje den største fordelen av bildegjenkjenningsteknologi. Denne teknologien hjelper helsepersonell med nøyaktig å oppdage svulster, lesjoner, slag og klumper hos pasienter. Det hjelper også synshemmede å få mer tilgang til informasjon og underholdning ved å trekke ut nettbaserte data ved hjelp av tekstbaserte prosesser.
Å trene en datamaskin til å oppfatte, tyde og gjenkjenne visuell informasjon akkurat som mennesker er ikke en lett oppgave. Du trenger tonnevis med merkede og klassifiserte data for å utvikle en AI-bildegjenkjenningsmodell.
Modellen du utvikler er bare så god som treningsdataene du mater den. Matekvalitet, nøyaktige og godt merket data, og du får deg en høyytende AI-modell. Ta kontakt med Shaip for å få tak i et tilpasset og kvalitetsdatasett for alle prosjektbehov. Når kvalitet er den eneste parameteren, er Sharps ekspertteam alt du trenger.