Qeniet njerëzore kanë aftësinë e lindur për të dalluar dhe identifikuar saktësisht objektet, njerëzit, kafshët dhe vendet nga fotografitë. Megjithatë, kompjuterët nuk vijnë me aftësinë për të klasifikuar imazhet. Megjithatë, ata mund të trajnohen për të interpretuar informacionin vizual duke përdorur aplikacionet e vizionit kompjuterik dhe teknologjinë e njohjes së imazheve
Si një degë e AI dhe Computer Vision, njohja e imazhit kombinohet të mësuarit e thellë teknika për të fuqizuar shumë raste të përdorimit të botës reale. Për të perceptuar botën me saktësi, AI varet nga vizioni kompjuterik.
Pa ndihmën e teknologjisë së njohjes së imazhit, një model i vizionit kompjuterik nuk mund të zbulojë, identifikojë dhe kryejë klasifikimi i imazhit. Prandaj, një softuer i njohjes së imazheve të bazuar në AI duhet të jetë i aftë të dekodojë imazhet dhe të jetë në gjendje të bëjë analiza parashikuese. Për këtë qëllim, modelet e AI janë trajnuar në grupe të dhënash masive për të sjellë parashikime të sakta.
Sipas Fortune Business Insights, madhësia e tregut të teknologjisë globale të njohjes së imazhit u vlerësua në 23.8 miliardë dollarë në vitin 2019. Kjo shifër pritet të rritet në qiell në $ 86.3 miliardë nga 2027, duke u rritur me një CAGR 17.6% gjatë periudhës së përmendur.
Çfarë është njohja e imazhit?
Njohja e figurës përdor teknologjinë dhe teknikat për të ndihmuar kompjuterët të identifikojnë, etiketojnë dhe klasifikojnë elementët me interes në një imazh.
Ndërsa qeniet njerëzore përpunojnë imazhet dhe klasifikojnë objektet brenda imazheve mjaft lehtë, e njëjta gjë është e pamundur për një makinë nëse nuk është trajnuar në mënyrë specifike për ta bërë këtë. Rezultati i njohjes së imazhit është identifikimi dhe klasifikimi i saktë i objekteve të zbuluara në kategori të ndryshme të paracaktuara me ndihmën e teknologjisë së të mësuarit të thellë.
Si funksionon Njohja e Imazhit të AI?
Si e interpretojnë qeniet njerëzore informacionin vizual?
Rrjetet tona nervore natyrore na ndihmojnë të njohim, klasifikojmë dhe interpretojmë imazhet bazuar në përvojat tona të kaluara, njohuritë e mësuara dhe intuitën. Në të njëjtën mënyrë, një rrjet nervor artificial i ndihmon makinat të identifikojnë dhe klasifikojnë imazhet. Por ata fillimisht duhet të trajnohen për të njohur objektet në një imazh.
Për zbulimi i objektit Teknika për të punuar, modeli duhet së pari të trajnohet në grupe të dhënash të ndryshme të imazheve duke përdorur metoda të mësimit të thellë.
Ndryshe nga ML, ku të dhënat hyrëse analizohen duke përdorur algoritme, mësimi i thellë përdor një rrjet nervor me shtresa. Ekzistojnë tre lloje të shtresave të përfshira - hyrëse, e fshehura dhe dalëse.
- Shtresa hyrëse: Merr të dhënat fillestare të imazhit (pikselë).
- Shtresat e fshehura: Përpunon informacionin nëpër faza të shumta, duke nxjerrë veçori.
- Shtresa e daljes: Gjeneron klasifikimin përfundimtar ose rezultatin e identifikimit.
Meqenëse shtresat janë të ndërlidhura, çdo shtresë varet nga rezultatet e shtresës së mëparshme. Prandaj, një grup i madh të dhënash është thelbësor për të trajnuar një rrjet nervor në mënyrë që sistemi i të mësuarit të thellë të anohet për të imituar procesin e arsyetimit njerëzor dhe të vazhdojë të mësojë.
[Lexo gjithashtu: Udhëzuesi i plotë për shënimin e imazhit]
Si është trajnuar AI për të njohur imazhin?
Një kompjuter sheh dhe përpunon një imazh shumë ndryshe nga njerëzit. Një imazh, për një kompjuter, është vetëm një tufë pikselësh – qoftë si imazh vektori ose raster. Në imazhet raster, çdo piksel është i rregulluar në një formë rrjeti, ndërsa në një imazh vektori, ato janë të renditura si poligone me ngjyra të ndryshme.
Gjatë organizimit të të dhënave, çdo imazh kategorizohet dhe veçoritë fizike janë nxjerrë. Së fundi, kodimi gjeometrik shndërrohet në etiketa që përshkruajnë imazhet. Kjo fazë – mbledhja, organizimi, etiketimi dhe shënimi i imazheve – është kritike për performancën e modeleve të vizionit kompjuterik.
Pasi grupet e të dhënave të mësimit të thellë të zhvillohen me saktësi, imazhi algoritmet e njohjes punoni për të nxjerrë modele nga imazhet.
Njohja e fytyrës:
AI është trajnuar për të njohur fytyrat duke hartuar tiparet e fytyrës së një personi dhe duke i krahasuar ato me imazhet në bazën e të dhënave të mësimit të thellë për të arritur një ndeshje.
Identifikimi i objektit:
Teknologjia e njohjes së imazhit ju ndihmon të dalloni objektet me interes në një pjesë të zgjedhur të një imazhi. Kërkimi vizual funksionon së pari duke identifikuar objektet në një imazh dhe duke i krahasuar ato me imazhet në ueb.
Zbulimi i tekstit:
Sistemi i njohjes së imazhit ndihmon gjithashtu në zbulimin e tekstit nga imazhet dhe konvertimin e tij në një format të lexueshëm nga makina duke përdorur njohjen optike të karaktereve.
Rëndësia e shënimit të imazhit të ekspertëve në zhvillimin e AI
Etiketimi dhe etiketimi i të dhënave është një proces me kohë intensive që kërkon përpjekje të konsiderueshme njerëzore. Këto të dhëna të etiketuara janë thelbësore, pasi ato formojnë bazën e aftësisë së algoritmit tuaj të mësimit të makinerive për të kuptuar dhe përsëritur perceptimin vizual të njeriut. Ndërsa disa modele të njohjes së imazhit të AI mund të funksionojnë pa të dhëna të etiketuara duke përdorur mësimin e makinerive të pambikëqyrur, ato shpesh vijnë me kufizime thelbësore. Për të ndërtuar një algoritëm të njohjes së imazhit që ofron parashikime të sakta dhe të nuancuara, është thelbësore të bashkëpunoni me ekspertë në shënimin e imazhit.
Në AI, shënimi i të dhënave përfshin etiketimin me kujdes të një grupi të dhënash - shpesh që përmban mijëra imazhe - duke caktuar etiketa kuptimplote ose duke kategorizuar çdo imazh në një klasë specifike. Shumica e organizatave që zhvillojnë modele të softuerit dhe të mësimit të makinerive u mungojnë burimet dhe koha për të menaxhuar nga brenda këtë detyrë të përpiktë. Transferimi i kësaj pune është një strategji e zgjuar dhe me kosto efektive, që u mundëson bizneseve të përfundojnë punën në mënyrë efikase pa barrën e trajnimit dhe mbajtjen e një ekipi të brendshëm etiketimi.
Procesi i Sistemit të Njohjes së Imazheve
Tre hapat e mëposhtëm formojnë sfondin në të cilin imazh funksionet e njohjes.
Procesi 1: Të dhënat e trajnimit
I gjithë sistemi i njohjes së imazhit fillon me të dhënat e trajnimit të përbërë nga foto, imazhe, video, etj. Më pas, rrjetet nervore kanë nevojë për të dhënat e trajnimit për të nxjerrë modele dhe për të krijuar perceptime.
Procesi 2: Trajnimi i Rrjetit Neural
Pasi të zhvillohet grupi i të dhënave, ato futen në Rrjeti nervoz algoritmi. Ai vepron si një premisë për zhvillimin e mjetit të njohjes së imazhit. Duke përdorur një algoritmi i njohjes së imazhit bën të mundur që rrjetet nervore të njohin klasat e imazheve.
Procesi 3: Testimi
Një model i njohjes së imazhit është po aq i mirë sa testimi i tij. Prandaj, është e rëndësishme të testoni performancën e modelit duke përdorur imazhe që nuk janë të pranishme në grupin e të dhënave të trajnimit. Është gjithmonë e kujdesshme të përdoret rreth 80% e të dhënave trajnim model dhe pjesa tjetër, 20%, në testimin e modelit. Performanca e modelit matet në bazë të saktësisë, parashikueshmërisë dhe përdorshmërisë.
Rastet kryesore të përdorimit të njohjes së imazhit të AI
Teknologjia e njohjes së imazhit të inteligjencës artificiale përdoret gjithnjë e më shumë në industri të ndryshme dhe kjo prirje parashikohet të vazhdojë edhe në të ardhmen e parashikueshme. Disa nga industritë që përdorin njohjen e imazhit jashtëzakonisht mirë janë:
Industria e Sigurisë
Industritë e sigurisë përdorin gjerësisht teknologjinë e njohjes së imazhit për të zbuluar dhe identifikuar fytyrat. Sistemet inteligjente të sigurisë përdorin sisteme të njohjes së fytyrës për të lejuar ose ndaluar hyrjen e njerëzve.
Për më tepër, telefonat inteligjentë kanë një mjet standard të njohjes së fytyrës që ndihmon në zhbllokimin e telefonave ose aplikacioneve. Koncepti i identifikimit, njohjes dhe verifikimit të fytyrës duke gjetur një përputhje me bazën e të dhënave është një aspekt i njohja e fytyrës.
Industria automotive
Njohja e imazhit i ndihmon makinat vetë-drejtuese dhe autonome të performojnë sa më mirë. Me ndihmën e kamerave me pamje nga pas, sensorëve dhe LiDAR-it, imazhet e krijuara krahasohen me grupin e të dhënave duke përdorur softuerin e njohjes së imazhit. Ndihmon në zbulimin e saktë të automjeteve të tjera, semaforëve, korsive, këmbësorëve dhe më shumë.
Industria me pakicë
Industria e shitjes me pakicë po futet në sferën e njohjes së imazhit pasi vetëm kohët e fundit po e provon këtë teknologji të re. Megjithatë, me ndihmën e mjeteve të njohjes së imazhit, ai po i ndihmon klientët të provojnë praktikisht produktet përpara se t'i blejnë ato.
Industria shëndetësore
Industria e kujdesit shëndetësor është ndoshta përfituesi më i madh i teknologjisë së njohjes së imazhit. Kjo teknologji po i ndihmon profesionistët e kujdesit shëndetësor të zbulojnë me saktësi tumoret, lezionet, goditjet në tru dhe gunga te pacientët. Gjithashtu po ndihmon personat me shikim të dëmtuar të kenë më shumë akses në informacion dhe argëtim duke nxjerrë të dhëna në internet duke përdorur procese të bazuara në tekst.
Përfundim
Për të trajnuar një kompjuter për të perceptuar, deshifruar dhe njohur informacionin vizual ashtu si njerëzit nuk është një detyrë e lehtë. Ju nevojiten mijëra të dhëna të etiketuara dhe të klasifikuara për të zhvilluar një model të njohjes së imazhit të AI. Modeli që zhvilloni është po aq i mirë sa të dhënat e trajnimit që ju e ushqeni atë. Furnizimi me cilësi, të dhëna të sakta dhe të etiketuara mirë, dhe ju merrni një model AI me performancë të lartë.
Kontaktoni Shaip për të marrë në dorë një bazë të dhënash të personalizuar dhe cilësore për të gjitha nevojat e projektit. Kur cilësia është parametri i vetëm, ekipi i ekspertëve të Sharp është gjithçka që ju nevojitet.
