Människor har den medfödda förmågan att särskilja och exakt identifiera föremål, människor, djur och platser från fotografier. Datorer har dock inte möjlighet att klassificera bilder. Ändå kan de tränas i att tolka visuell information med hjälp av datorseende applikationer och bildigenkänningsteknik.
Som en utlöpare av AI och Computer Vision kombineras bildigenkänning djupt lärande tekniker för att driva många verkliga användningsfall. För att uppfatta världen korrekt är AI beroende av datorseende.
Utan hjälp av bildigenkänningsteknik kan en datorseendemodell inte upptäcka, identifiera och utföra bildklassificering. Därför bör en AI-baserad bildigenkänningsprogramvara kunna avkoda bilder och kunna göra prediktiv analys. För detta ändamål tränas AI-modeller på massiva datamängder för att åstadkomma korrekta förutsägelser.
Enligt Fortune Business Insights värderades marknadsstorleken för global bildigenkänningsteknik till 23.8 miljarder dollar 2019. Denna siffra förväntas skjuta i höjden till $ 86.3 miljard vid 2027, växande med 17.6 % CAGR under nämnda period.
Vad är bildigenkänning?
Bildigenkänning använder teknologi och tekniker för att hjälpa datorer att identifiera, märka och klassificera element av intresse i en bild.
Medan människor bearbetar bilder och klassificerar objekten inuti bilder ganska enkelt, är detsamma omöjligt för en maskin om den inte har utbildats specifikt för att göra det. Resultatet av bildigenkänning är att noggrant identifiera och klassificera upptäckta objekt i olika förutbestämda kategorier med hjälp av djupinlärningsteknologi.
Hur fungerar AI-bildigenkänning?
Hur tolkar människor visuell information?
Våra naturliga neurala nätverk hjälper oss att känna igen, klassificera och tolka bilder baserat på våra tidigare erfarenheter, inlärda kunskaper och intuition. Ungefär på samma sätt hjälper ett artificiellt neuralt nätverk maskiner att identifiera och klassificera bilder. Men de måste först tränas för att känna igen objekt i en bild.
För objektdetektering teknik för att fungera måste modellen först tränas på olika bilddatauppsättningar med hjälp av metoder för djupinlärning.
Till skillnad från ML, där indata analyseras med hjälp av algoritmer, använder djupinlärning ett skiktat neuralt nätverk. Det finns tre typer av lager involverade - ingång, dolda och utdata. Informationsinmatningen tas emot av ingångsskiktet, bearbetas av det dolda skiktet och resultat genereras av utgångsskiktet.
Eftersom lagren är sammankopplade beror varje lager på resultatet av det föregående lagret. Därför är en enorm datauppsättning viktig för att träna ett neuralt nätverk så att djupinlärningssystemet lutar sig åt att imitera den mänskliga resonemangsprocessen och fortsätter att lära sig.
[Läs även: Den kompletta guiden till bildkommentarer]
Hur tränas AI för att känna igen bilden?
En dator ser och bearbetar en bild väldigt annorlunda än människor. En bild, för en dator, är bara ett gäng pixlar – antingen som vektorbild eller raster. I rasterbilder är varje pixel arrangerad i ett rutnät, medan de i en vektorbild är ordnade som polygoner med olika färger.
Under dataorganisationen kategoriseras varje bild och fysiska funktioner extraheras. Slutligen omvandlas den geometriska kodningen till etiketter som beskriver bilderna. Detta steg – insamling, organisering, märkning och anteckning av bilder – är avgörande för prestanda för datorseendemodeller.
När datauppsättningarna för djupinlärning har utvecklats korrekt, bild igenkänningsalgoritmer arbeta med att rita mönster från bilderna.
Ansiktsigenkänning:
AI:n är tränad att känna igen ansikten genom att kartlägga en persons ansiktsdrag och jämföra dem med bilder i databasen för djupinlärning för att få en match.
Objektidentifiering:
Bildigenkänningstekniken hjälper dig att upptäcka föremål av intresse i en vald del av en bild. Visuell sökning fungerar först genom att identifiera objekt i en bild och jämföra dem med bilder på webben.
Textavkänning:
Bildigenkänningssystemet hjälper också att upptäcka text från bilder och konvertera den till ett maskinläsbart format med hjälp av optisk teckenigenkänning.
Processen för bildigenkänningssystem
Följande tre steg utgör bakgrunden på vilken bild igenkänning fungerar.
Process 1: Utbildningsdataset
Hela bildigenkänningssystemet börjar med träningsdata som består av bilder, bilder, videor etc. Sedan behöver de neurala nätverken träningsdata för att rita mönster och skapa uppfattningar.
Process 2: Neural Network Training
När datasetet väl har utvecklats matas de in i den neurala nätverksalgoritmen. Det fungerar som en utgångspunkt för att utveckla verktyget för bildigenkänning. Att använda en bildigenkänningsalgoritm gör det möjligt för neurala nätverk att känna igen klasser av bilder.
Process 3: Testning
En bildigenkänningsmodell är lika bra som dess testning. Därför är det viktigt att testa modellens prestanda med bilder som inte finns i träningsdataset. Det är alltid klokt att använda cirka 80 % av datamängden på modellutbildning och resten, 20 %, på modelltestning. Modellens prestanda mäts utifrån noggrannhet, förutsägbarhet och användbarhet.
Top Uses fall av AI-bildigenkänning
Teknik för bildigenkänning av artificiell intelligens används alltmer i olika branscher, och denna trend förutspås fortsätta under överskådlig framtid. Några av de branscher som använder bildigenkänning anmärkningsvärt väl är:
Säkerhetsbranschen:
Säkerhetsindustrin använder i stor utsträckning bildigenkänningsteknik för att upptäcka och identifiera ansikten. Smarta säkerhetssystem använder ansiktsigenkänningssystem för att tillåta eller neka personer tillträde.
Dessutom har smartphones ett standardverktyg för ansiktsigenkänning som hjälper till att låsa upp telefoner eller applikationer. Konceptet med ansiktsidentifiering, igenkänning och verifiering genom att hitta en matchning med databasen är en aspekt av ansiktsigenkänning.
Bilindustrin:
Bildigenkänning hjälper självkörande och självkörande bilar att prestera på sitt bästa. Med hjälp av bakåtvända kameror, sensorer och LiDAR jämförs bilder som genereras med datamängden med hjälp av programvaran för bildigenkänning. Det hjälper till att exakt upptäcka andra fordon, trafikljus, körfält, fotgängare och mer.
Detaljhandelsbranschen:
Detaljhandeln ger sig in på bildigenkänningssfären eftersom den först nyligen prövar denna nya teknik. Men med hjälp av bildigenkänningsverktyg hjälper det kunder att virtuellt prova produkter innan de köper dem.
Hälsovård:
Sjukvårdsindustrin är kanske den största fördelen med bildigenkänningsteknik. Denna teknik hjälper vårdpersonal att noggrant upptäcka tumörer, lesioner, stroke och klumpar hos patienter. Det hjälper också synskadade att få mer tillgång till information och underhållning genom att extrahera onlinedata med hjälp av textbaserade processer.
Att träna en dator att uppfatta, dechiffrera och känna igen visuell information precis som människor är ingen lätt uppgift. Du behöver massor av märkta och klassificerade data för att utveckla en AI-bildigenkänningsmodell.
Modellen du utvecklar är bara så bra som träningsdatan du matar med den. Mata kvalitet, exakt och välmärkt data, så får du en högpresterande AI-modell. Kontakta Shaip för att få tag på en anpassad och kvalitetsuppsättning för alla projektbehov. När kvalitet är den enda parametern är Sharps team av experter allt du behöver.