Gli esseri umani hanno la capacità innata di distinguere e identificare con precisione oggetti, persone, animali e luoghi dalle fotografie. Tuttavia, i computer non sono dotati della capacità di classificare le immagini. Tuttavia, possono essere addestrati a interpretare le informazioni visive utilizzando applicazioni di visione artificiale e tecnologia di riconoscimento delle immagini.
Come una propaggine dell'intelligenza artificiale e della visione artificiale, il riconoscimento delle immagini si combina apprendimento profondo tecniche per alimentare molti casi d'uso del mondo reale. Per percepire il mondo con precisione, l'IA dipende dalla visione artificiale.
Senza l'aiuto della tecnologia di riconoscimento delle immagini, un modello di visione artificiale non può rilevare, identificare ed eseguire classificazione dell'immagine. Pertanto, un software di riconoscimento delle immagini basato sull'intelligenza artificiale dovrebbe essere in grado di decodificare le immagini ed essere in grado di eseguire analisi predittive. A tal fine, i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati su enormi set di dati per ottenere previsioni accurate.
Secondo Fortune Business Insights, la dimensione del mercato della tecnologia di riconoscimento delle immagini globale è stata valutata a $ 23.8 miliardi nel 2019. Si prevede che questa cifra salirà alle stelle $ 86.3 miliardi entro 2027, crescendo a un CAGR del 17.6% durante il suddetto periodo.
Cos'è il riconoscimento delle immagini?
Riconoscimento delle immagini utilizza la tecnologia e le tecniche per aiutare i computer a identificare, etichettare e classificare gli elementi di interesse in un'immagine.
Mentre gli esseri umani elaborano le immagini e classificano gli oggetti all'interno delle immagini abbastanza facilmente, lo stesso è impossibile per una macchina a meno che non sia stata specificamente addestrata a farlo. Il risultato del riconoscimento delle immagini è identificare e classificare accuratamente gli oggetti rilevati in varie categorie predeterminate con l'aiuto della tecnologia di deep learning.
Come funziona il riconoscimento delle immagini AI?
In che modo gli esseri umani interpretano le informazioni visive?
Le nostre reti neurali naturali ci aiutano a riconoscere, classificare e interpretare le immagini in base alle nostre esperienze passate, alle conoscenze apprese e all'intuizione. Più o meno allo stesso modo, una rete neurale artificiale aiuta le macchine a identificare e classificare le immagini. Ma devono prima essere addestrati a riconoscere oggetti in un'immagine.
Per la rilevamento oggetti tecnica per funzionare, il modello deve prima essere addestrato su vari set di dati di immagini utilizzando metodi di deep learning.
A differenza di ML, in cui i dati di input vengono analizzati utilizzando algoritmi, il deep learning utilizza una rete neurale a più livelli. Ci sono tre tipi di livelli coinvolti: input, hidden e output. L'input di informazioni viene ricevuto dal livello di input, elaborato dal livello nascosto e i risultati generati dal livello di output.
Poiché i livelli sono interconnessi, ogni livello dipende dai risultati del livello precedente. Pertanto, un enorme set di dati è essenziale per addestrare una rete neurale in modo che il sistema di apprendimento profondo si inclini a imitare il processo di ragionamento umano e continui ad apprendere.
[Leggi anche: La guida completa all'annotazione delle immagini]
In che modo l'IA è addestrata a riconoscere l'immagine?
Un computer vede ed elabora un'immagine in modo molto diverso dagli esseri umani. Un'immagine, per un computer, è solo un mucchio di pixel, sia come immagine vettoriale che raster. Nelle immagini raster, ogni pixel è disposto a forma di griglia, mentre in un'immagine vettoriale sono disposti come poligoni di diversi colori.
Durante l'organizzazione dei dati, ogni immagine viene categorizzata e le caratteristiche fisiche vengono estratte. Infine, la codifica geometrica si trasforma in etichette che descrivono le immagini. Questa fase - raccolta, organizzazione, etichettatura e annotazione delle immagini - è fondamentale per le prestazioni dei modelli di visione artificiale.
Una volta che i set di dati di deep learning sono stati sviluppati in modo accurato, immagine algoritmi di riconoscimento lavorare per disegnare modelli dalle immagini.
Riconoscimento facciale:
L'IA è addestrata a riconoscere i volti mappando i lineamenti del viso di una persona e confrontandoli con le immagini nel database di deep learning per trovare una corrispondenza.
Identificazione dell'oggetto:
La tecnologia di riconoscimento delle immagini ti aiuta a individuare gli oggetti di interesse in una parte selezionata di un'immagine. La ricerca visiva funziona prima identificando gli oggetti in un'immagine e confrontandoli con le immagini sul web.
Rilevamento del testo:
Il sistema di riconoscimento delle immagini aiuta anche a rilevare il testo dalle immagini e a convertirlo in un formato leggibile dalla macchina utilizzando il riconoscimento ottico dei caratteri.
Il processo del sistema di riconoscimento delle immagini
I tre passaggi seguenti formano lo sfondo su quale immagine il riconoscimento funziona.
Processo 1: set di dati di addestramento
L'intero sistema di riconoscimento delle immagini inizia con i dati di addestramento composti da immagini, immagini, video, ecc. Quindi, le reti neurali necessitano dei dati di addestramento per disegnare schemi e creare percezioni.
Processo 2: Formazione sulle reti neurali
Una volta che il set di dati è stato sviluppato, vengono inseriti nell'algoritmo della rete neurale. Funge da premessa per lo sviluppo dello strumento di riconoscimento delle immagini. Utilizzando un algoritmo di riconoscimento delle immagini consente alle reti neurali di riconoscere classi di immagini.
Processo 3: test
Un modello di riconoscimento delle immagini è buono quanto il suo test. Pertanto, è importante testare le prestazioni del modello utilizzando immagini non presenti nel set di dati di addestramento. È sempre prudente utilizzare circa l'80% del set di dati modello di formazione e il resto, il 20%, sul test del modello. Le prestazioni del modello vengono misurate in base a precisione, prevedibilità e usabilità.
Principali casi di utilizzo del riconoscimento di immagini AI
La tecnologia di riconoscimento delle immagini dell'intelligenza artificiale è sempre più utilizzata in vari settori e si prevede che questa tendenza continuerà nel prossimo futuro. Alcuni dei settori che utilizzano notevolmente il riconoscimento delle immagini sono:
Industria della sicurezza:
I settori della sicurezza utilizzano ampiamente la tecnologia di riconoscimento delle immagini per rilevare e identificare i volti. I sistemi di sicurezza intelligenti utilizzano sistemi di riconoscimento facciale per consentire o negare l'ingresso alle persone.
Inoltre, gli smartphone dispongono di uno strumento di riconoscimento facciale standard che aiuta a sbloccare telefoni o applicazioni. Il concetto di identificazione, riconoscimento e verifica del volto trovando una corrispondenza con il database è un aspetto di riconoscimento facciale.
Industria automobilistica:
Il riconoscimento delle immagini aiuta le auto a guida autonoma e a guida autonoma a dare il meglio di sé. Con l'aiuto di fotocamere posteriori, sensori e LiDAR, le immagini generate vengono confrontate con il set di dati utilizzando il software di riconoscimento delle immagini. Aiuta a rilevare con precisione altri veicoli, semafori, corsie, pedoni e altro ancora.
Industria al dettaglio:
Il settore della vendita al dettaglio si sta avventurando nella sfera del riconoscimento delle immagini poiché solo di recente ha provato questa nuova tecnologia. Tuttavia, con l'aiuto degli strumenti di riconoscimento delle immagini, aiuta i clienti a provare virtualmente i prodotti prima di acquistarli.
Settore sanitario:
Il settore sanitario è forse il maggior beneficiario della tecnologia di riconoscimento delle immagini. Questa tecnologia aiuta gli operatori sanitari a rilevare con precisione tumori, lesioni, ictus e noduli nei pazienti. Sta inoltre aiutando le persone ipovedenti a ottenere un maggiore accesso alle informazioni e all'intrattenimento estraendo dati online utilizzando processi basati su testo.
Addestrare un computer a percepire, decifrare e riconoscere le informazioni visive proprio come gli esseri umani non è un compito facile. Hai bisogno di tonnellate di dati etichettati e classificati per sviluppare un modello di riconoscimento delle immagini AI.
Il modello che sviluppi è buono solo quanto i dati di addestramento che gli fornisci. Fornisci dati di qualità, accurati e ben etichettati e ottieni un modello di intelligenza artificiale ad alte prestazioni. Contatta Shaip per mettere le mani su un set di dati personalizzato e di qualità per tutte le esigenze del progetto. Quando la qualità è l'unico parametro, il team di esperti Sharp è tutto ciò di cui hai bisogno.