Mennesker har den medfødte evne til at skelne og præcist identificere genstande, mennesker, dyr og steder fra fotografier. Dog har computere ikke mulighed for at klassificere billeder. Alligevel kan de trænes til at fortolke visuel information ved hjælp af computersynsapplikationer og billedgenkendelsesteknologi.
Som en udløber af AI og Computer Vision kombineres billedgenkendelse dyb læring teknikker til at drive mange brugssager i den virkelige verden. For at opfatte verden præcist afhænger AI af computersyn.
Uden hjælp fra billedgenkendelsesteknologi kan en computervisionsmodel ikke opdage, identificere og udføre billedklassificering. Derfor bør en AI-baseret billedgenkendelsessoftware være i stand til at afkode billeder og være i stand til at udføre prædiktiv analyse. Til dette formål trænes AI-modeller på massive datasæt for at skabe nøjagtige 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, der voksede med en CAGR på 17.6 % i den nævnte periode.
Hvad er billedgenkendelse?
Billedgenkendelse bruger teknologi og teknikker til at hjælpe computere med at identificere, mærke og klassificere elementer af interesse i et billede.
Mens mennesker behandler billeder og klassificerer objekterne inde i billeder ganske let, er det samme umuligt for en maskine, medmindre den er blevet specifikt trænet til at gøre det. Resultatet af billedgenkendelse er nøjagtigt at identificere og klassificere detekterede objekter i forskellige forudbestemte kategorier ved hjælp af deep learning-teknologi.
Hvordan fungerer billedgenkendelse?
Hvordan fortolker mennesker visuel information?
Vores naturlige neurale netværk hjælper os med at genkende, klassificere og fortolke billeder baseret på vores tidligere erfaringer, indlært viden og intuition. Meget 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.
For objektdetektion teknik til at virke, skal modellen først trænes på forskellige billeddatasæt ved hjælp af deep learning metoder.
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. Informationsinputtet modtages af inputlaget, behandles af det skjulte lag, og resultater genereres af outputlaget.
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.
Hvordan trænes kunstig intelligens til at genkende billedet?
En computer ser og behandler et billede meget anderledes end mennesker. Et billede, for en computer, er bare en masse pixels - enten som et vektorbillede eller raster. I rasterbilleder er hver pixel arrangeret i en gitterform, mens de i et vektorbillede er arrangeret som polygoner i forskellige farver.
Under dataorganisering kategoriseres hvert billede, og fysiske funktioner udtrækkes. Til sidst omdannes den geometriske kodning til etiketter, der beskriver billederne. Denne fase – indsamling, organisering, mærkning og annotering af billeder – er afgørende for ydeevnen af computervisionsmodellerne.
Når deep learning-datasættene er udviklet nøjagtigt, skal du tage billeder genkendelsesalgoritmer arbejde med at tegne mønstre fra billederne.
Ansigtsgenkendelse:
AI'en er trænet til at genkende ansigter ved at kortlægge en persons ansigtstræk og sammenligne dem med billeder i deep learning-databasen for at finde et match.
Objektidentifikation:
Billedgenkendelsesteknologien hjælper dig med at spotte objekter af interesse i en valgt del af et billede. Visuel søgning fungerer først ved at identificere objekter i et billede og sammenligne dem med billeder på nettet.
Tekstgenkendelse:
Billedgenkendelsessystemet hjælper også med at registrere tekst fra billeder og konvertere den til et maskinlæsbart format ved hjælp af optisk tegngenkendelse.
Processen med billedgenkendelsessystem
De følgende tre trin danner baggrunden for hvilket billede anerkendelse virker.
Proces 1: Træningsdatasæt
Hele billedgenkendelsessystemet starter med træningsdataene sammensat af billeder, billeder, videoer osv. Derefter har de neurale netværk brug for træningsdataene til at tegne mønstre og skabe opfattelser.
Proces 2: Neural netværkstræning
Når datasættet er udviklet, indlæses de i den neurale netværksalgoritme. Det fungerer som en forudsætning for udvikling af billedgenkendelsesværktøjet. Ved hjælp af en billedgenkendelsesalgoritme gør det muligt for neurale netværk at genkende klasser af billeder.
Proces 3: Test
En billedgenkendelsesmodel er lige så god som dens test. Derfor er det vigtigt at teste modellens ydeevne ved hjælp af billeder, der ikke findes i træningsdatasættet. Det er altid fornuftigt at bruge omkring 80 % af datasættet på model træning og resten, 20 %, på modeltest. Modellens ydeevne måles ud fra nøjagtighed, forudsigelighed og brugervenlighed.
Brug af AI billedgenkendelse
Kunstig intelligens billedgenkendelsesteknologi bruges i stigende grad i forskellige industrier, og denne tendens forventes at fortsætte i en overskuelig fremtid. Nogle af de industrier, der bruger billedgenkendelse bemærkelsesværdigt godt, er:
Sikkerhedsbranche:
Sikkerhedsindustrien bruger i vid udstrækning billedgenkendelsesteknologi til at opdage og identificere ansigter. Smarte sikkerhedssystemer bruger ansigtsgenkendelsessystemer til at tillade eller nægte personer adgang.
Desuden har smartphones et standard ansigtsgenkendelsesværktøj, der hjælper med at låse telefoner eller applikationer op. Konceptet med ansigtsidentifikation, genkendelse og verifikation ved at finde et match med databasen er et aspekt af ansigtsgenkendelse.
Bil industrien:
Billedgenkendelse hjælper selvkørende og selvkørende biler med at yde deres bedste. Ved hjælp af bagudvendte kameraer, sensorer og LiDAR sammenlignes de genererede billeder med datasættet ved hjælp af billedgenkendelsessoftwaren. Det hjælper nøjagtigt med at registrere andre køretøjer, trafiklys, vejbaner, fodgængere og meget mere.
Detailindustri:
Detailbranchen begiver sig ind i billedgenkendelsessfæren, da den først for nylig prøver denne nye teknologi. Men ved hjælp af billedgenkendelsesværktøjer hjælper det kunder med virtuelt at prøve produkter, før de køber dem.
Sundhedsindustri:
Sundhedsindustrien er måske den største fordel ved billedgenkendelsesteknologi. Denne teknologi hjælper sundhedspersonale med nøjagtigt at opdage tumorer, læsioner, slagtilfælde og klumper hos patienter. Det hjælper også synshandicappede med at få mere adgang til information og underholdning ved at udtrække onlinedata ved hjælp af tekstbaserede processer.
At træne en computer til at opfatte, tyde og genkende visuel information ligesom mennesker er ikke en let opgave. Du har brug for tonsvis af mærkede og klassificerede data for at udvikle en AI-billedgenkendelsesmodel.
Den model, du udvikler, er kun så god som de træningsdata, du tilfører den. Foderkvalitet, nøjagtige og velmærkede data, og du får dig selv en højtydende AI-model. Tag fat i Shaip for at få fingrene i et tilpasset og kvalitetsdatasæt til alle projektbehov. Når kvalitet er det eneste parameter, er Sharps team af eksperter alt, hvad du behøver.