AI til billedgenkendelse: Hvad det er, hvordan det fungerer og eksempler

Mennesker har den medfødte evne til at skelne og præcist identificere objekter, mennesker, dyr og steder ud fra fotografier. Kunstig intelligens er den underliggende teknologi, der driver billedgenkendelse, og som gør det muligt for computere at analysere og fortolke visuelle data. Computere har dog ikke evnen til at klassificere billeder. Alligevel kan de trænes til at fortolke visuel information ved hjælp af computervisionsapplikationer og billedgenkendelsesteknologi.

Som en udløber af AI og computer vision kombinerer billedgenkendelse deep learning-teknikker, der understøtter mange virkelige anvendelsesscenarier. For at opfatte verden præcist er AI afhængig af computer vision. Visuel genkendelse er en bredere teknologisk proces, der gør det muligt for computere at fortolke digitale billeder og visuelt indhold, hvilket muliggør avanceret analyse og forståelse på tværs af forskellige applikationer.

Uden hjælp fra billedgenkendelsesteknologi kan en computervisionsmodel ikke detektere, identificere og udføre billedklassificering. Derfor bør en AI-baseret billedgenkendelsessoftware være i stand til at afkode billeder og udføre prædiktiv analyse. Med dette formål trænes AI-modeller på massive datasæt for at give præcise forudsigelser.

Ifølge Fortune Business Insights blev markedsstørrelsen for global billedgenkendelsesteknologi vurderet til 23.8 milliarder dollars i 2019. Dette tal forventes at skyde i vejret til $ 86.3 mia 2027, en vækstrate på 17.6 % i den nævnte periode. Brancheledere driver adoptionen af ​​visuel AI og computer vision-teknologi på tværs af sektorer som sundhedspleje, e-handel og autonome køretøjer, hvilket accelererer markedsvæksten.

Hvad er billedgenkendelse?

Billedgenkendelse bruger teknologi og teknikker til at hjælpe computere med at identificere, mærke og klassificere elementer af interesse i et billede. Teknologien fungerer ved at registrere nøglefunktioner og visuelle træk i billeder, hvilket er afgørende for præcis indholdsbaseret billedhentning og -genkendelse.

Mens mennesker behandler billeder og klassificerer objekter i billeder ret nemt, er det samme umuligt for en maskine, medmindre den er specifikt trænet til at gøre det. Deep learning-modeller er trænet til at analysere billeder ved at udtrække og fortolke disse nøglefunktioner og visuelle træk. Resultatet af billedgenkendelse er præcist at identificere og klassificere detekterede objekter i forskellige forudbestemte kategorier ved hjælp af deep learning-teknologi.

Hvordan fungerer AI-billedgenkendelse?

Hvordan fortolker mennesker visuel information?

Vores naturlige neurale netværk hjælper os med at genkende, klassificere og fortolke billeder baseret på vores tidligere erfaringer, tillærte viden og intuition. På samme måde hjælper et kunstigt neuralt netværk maskiner med at identificere og klassificere billeder. Men de skal først trænes til at genkende objekter i et billede.

Effektiv dataindsamling og udarbejdelse af mærkede billeder af høj kvalitet er vigtige trin i træningen af ​​AI-modeller til præcist at genkende og klassificere billeder.

For at objektdetektionsteknikken kan fungere, skal modellen først trænes på forskellige billeddatasæt ved hjælp af deep learning-metoder. For at sikre robust modellæring er det vigtigt at bruge forskellige træningsdatasæt og anvende grundig billedmærkning, hvilket hjælper modellen med at generalisere bedre og forbedrer nøjagtigheden.

I modsætning til ML, hvor inputdata analyseres ved hjælp af algoritmer, bruger deep learning et lagdelt neuralt netværk. Der er tre typer lag involveret - input, skjult og output. 

• Input lag: Modtager de oprindelige billeddata (pixels).
• Skjulte lag: Behandler informationen gennem flere faser, udtrækker funktioner.
• Outputlag: Genererer det endelige klassificerings- eller identifikationsresultat.

Da lagene er forbundet, afhænger hvert lag af resultaterne af det forrige lag. Derfor er et enormt datasæt essentielt for at træne et neuralt netværk, så det dybe læringssystem hælder til at efterligne den menneskelige ræsonnementproces og fortsætter med at lære.

[Læs også: Den komplette guide til billedannotering]

Hvordan trænes kunstig intelligens til at genkende billedet?

En computer ser og behandler et billede meget anderledes end mennesker. For en computer er et billede blot en masse pixels – enten som et vektorbillede eller raster. I rasterbilleder er hver pixel arrangeret i et gitter, mens de i et vektorbillede er arrangeret som polygoner i forskellige farver. Til specifikke billedgenkendelsesopgaver kan brugerne udnytte en brugerdefineret model eller endda træne deres egen model, hvilket giver større fleksibilitet og nøjagtighed, når standardmodeller er utilstrækkelige.

Under dataorganiseringen kategoriseres hvert billede, og fysiske funktioner udtrækkes. Endelig transformeres den geometriske kodning til etiketter, der beskriver billederne. Denne fase – indsamling, organisering, mærkning og annotering af billeder – er afgørende for computervisionsmodellernes ydeevne. Billedmærkning og billedidentifikation er afgørende for genkendelses- og objektdetektionsopgaver, hvilket sikrer, at modeller præcist kan kategorisere og lokalisere objekter i billeder.

Når deep learning-datasættene er udviklet nøjagtigt, arbejder billedgenkendelsesalgoritmer på at tegne mønstre fra billederne. Billeddetektion involverer lokalisering af objekter i et billede ved hjælp af en eller flere afgrænsningsbokse, hvilket understøtter billedanalyse, fotogenkendelse og billedredigering ved at give rumlig information om detekterede objekter.

Disse processer bidrager til forbedret nøjagtighed og forbedrer brugeroplevelsen i billedgenkendelsesapplikationer.

Ansigtsgenkendelse:

AI'en er trænet til at genkende ansigter ved at kortlægge en persons ansigtstræk og udføre ansigtsanalyse for identitet, følelser og demografisk genkendelse, og derefter sammenligne dem med billeder i deep learning-databasen for at finde et match.

Ansigtsgenkendelse bruges i vid udstrækning i smarte enheder og sikkerhedssystemer til identitetsverifikation og adgangskontrol.

Moderne systemer udnytter videofeed fra digitale kameraer og webkameraer til at muliggøre ansigtsgenkendelse og -analyse i realtid.

Objektidentifikation:

Billedgenkendelsesteknologien hjælper dig med at finde interessante objekter i en udvalgt del af et billede ved hjælp af objektgenkendelse til at identificere og klassificere genstande. I industrielle sammenhænge bruges objektidentifikation til automatisering og kvalitetskontrol, hvilket gør det muligt for robotter at scanne, hente og sortere genstande effektivt. Visuel søgning fungerer først ved at identificere objekter i et billede og sammenligne dem med billeder på nettet. Sikkerhedskameraer udnytter også objektidentifikation til overvågning og trusselsdetektion i realtid.

Tekstgenkendelse:

Billedgenkendelsessystemet hjælper også med at registrere tekst fra billeder og konvertere det til et maskinlæsbart format ved hjælp af optisk tegngenkendelse. En billedgenkendelsesapp kan inkludere tekstgenkendelse som en kernefunktion, der gør det muligt for brugerne at udtrække og behandle tekstinformation fra fotos eller scannede dokumenter.

Vigtigheden af ​​ekspertbilledannotering i AI-udvikling

Mærkning og mærkning af data er en tidskrævende proces, der kræver betydelig menneskelig indsats. Disse mærkede data er afgørende, da de danner grundlaget for din maskinlæringsalgoritmes evne til at forstå og replikere menneskelig visuel opfattelse. Annotering af høj kvalitet er især vigtig for billedgenkendelsesløsninger, som er afhængige af præcise mærkede data for at opnå pålidelige resultater. Selvom nogle AI-billedgenkendelsesmodeller kan fungere uden mærkede data ved hjælp af uovervåget maskinlæring, har de ofte betydelige begrænsninger. For at bygge en billedgenkendelsesalgoritme, der leverer præcise og nuancerede forudsigelser, er det vigtigt at samarbejde med eksperter i billedannotering.

Inden for AI involverer dataannotering omhyggelig mærkning af et datasæt – ofte indeholdende tusindvis af billeder – ved at tildele meningsfulde tags eller kategorisere hvert billede i en bestemt klasse. De fleste organisationer, der udvikler software og maskinlæringsmodeller, mangler ressourcerne og tiden til at håndtere denne omhyggelige opgave internt. Outsourcing af dette arbejde er en smart og omkostningseffektiv strategi, der gør det muligt for virksomheder at udføre arbejdet effektivt uden byrden af ​​at træne og vedligeholde et internt mærkningsteam. Annoterede data kan også integreres problemfrit med eksisterende systemer, hvilket forbedrer deres funktionalitet og understøtter effektiv implementering af AI-løsninger.

Præcis annotering understøtter ikke kun modeltræning, men gør det også muligt for AI-systemer at behandle visuelle input og analysere visuelt indhold på tværs af forskellige applikationer, herunder filtrering af upassende billeder til indholdsmoderering og forbedring af brugeroplevelsen.

Udfordringer i AI-billedgenkendelse

• Dårlig datakvalitetModeller kræver store og forskelligartede datasæt. Uden tilstrækkelig variation kan forudsigelser være forudindtagede eller unøjagtige.
• Virkelig-verdens kompleksitetBelysning, vinkler og rodede baggrunde gør det svært for AI at identificere objekter præcist.
• Tidskrævende annoteringMærkning af billeder til træning er langsomt og dyrt, men vigtigt for nøjagtige modeller.
• Begrænset fleksibilitetAI-modeller, der er trænet til én opgave, har ofte svært ved at tilpasse sig nye applikationer.
• PrivatlivsproblemerBekymringer om misbrug, såsom overvågning og ansigtsgenkendelse, rejser etiske spørgsmål.
• SikkerhedsrisiciSmå ændringer i billeder kan narre AI-systemer og føre til forkerte resultater.
• Høje omkostningerTræning af AI kræver kraftig hardware og betydelig energi, hvilket kan være dyrt.
• Manglende gennemsigtighed: AI-modeller fungerer ofte som "sorte bokse", hvilket gør det svært at forstå deres beslutninger.