Intelligenza artificiale per il riconoscimento delle immagini: cos'è, come funziona ed esempi

Gli esseri umani hanno la capacità innata di distinguere e identificare con precisione oggetti, persone, animali e luoghi dalle fotografie. L'intelligenza artificiale è la tecnologia alla base del riconoscimento delle immagini, consentendo ai computer di analizzare e interpretare i dati visivi. 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 tecnologie di riconoscimento delle immagini.

Derivato dall'intelligenza artificiale (IA) e dalla visione artificiale (CVR), il riconoscimento delle immagini combina tecniche di apprendimento profondo per supportare numerosi casi d'uso reali. Per percepire il mondo in modo accurato, l'IA si affida alla visione artificiale. Il riconoscimento visivo è un processo tecnologico più ampio che consente ai computer di interpretare immagini digitali e contenuti visivi, consentendo analisi e comprensione avanzate in diverse applicazioni.

Senza l'ausilio della tecnologia di riconoscimento delle immagini, un modello di visione artificiale non è in grado di rilevare, identificare ed eseguire la classificazione delle immagini. Pertanto, un software di riconoscimento delle immagini basato sull'intelligenza artificiale dovrebbe essere in grado di decodificarle e di effettuare analisi predittive. A tal fine, i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati su enormi set di dati per generare 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, con un CAGR del 17.6% nel periodo considerato. I leader del settore stanno promuovendo l'adozione dell'intelligenza artificiale visiva e della tecnologia di visione artificiale in settori come sanità, e-commerce e veicoli autonomi, accelerando la crescita del mercato.

Cos'è il riconoscimento delle immagini?

Il riconoscimento delle immagini utilizza tecnologie e tecniche per aiutare i computer a identificare, etichettare e classificare gli elementi di interesse in un'immagine. La tecnologia funziona rilevando le caratteristiche chiave e le caratteristiche visive all'interno delle immagini, essenziali per un recupero e un riconoscimento accurati basati sul contenuto.

Mentre gli esseri umani elaborano le immagini e classificano gli oggetti al loro interno con una certa facilità, lo stesso è impossibile per una macchina, a meno che non sia stata specificamente addestrata a farlo. I modelli di deep learning sono addestrati ad analizzare le immagini estraendo e interpretando queste caratteristiche chiave e visive. Il risultato del riconoscimento delle immagini è l'identificazione e la classificazione accurata degli oggetti rilevati in diverse categorie predeterminate, grazie all'ausilio 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 acquisite e all'intuizione. Allo stesso modo, una rete neurale artificiale aiuta le macchine a identificare e classificare le immagini. Ma prima devono essere addestrate a riconoscere gli oggetti in un'immagine.

La raccolta efficace dei dati e la preparazione di immagini etichettate e di alta qualità sono passaggi essenziali per addestrare i modelli di intelligenza artificiale a riconoscere e classificare accuratamente le immagini.

Affinché la tecnica di rilevamento degli oggetti funzioni, il modello deve prima essere addestrato su diversi set di dati di immagini utilizzando metodi di deep learning. Per garantire un apprendimento del modello affidabile, è importante utilizzare diversi set di dati di training e applicare un'etichettatura accurata delle immagini, che aiuta il modello a generalizzare meglio e a migliorarne l'accuratezza.

A differenza del ML, in cui i dati di input vengono analizzati tramite algoritmi, il deep learning utilizza una rete neurale a strati. Sono coinvolti tre tipi di strati: input, hidden e output. 

• Livello di input: Riceve i dati iniziali dell'immagine (pixel).
• Livelli nascosti: Elabora le informazioni attraverso più fasi, estraendone le caratteristiche.
• Livello di uscita: Genera il risultato finale della classificazione o dell'identificazione.

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 semplicemente un insieme di pixel, che può essere vettoriale o raster. Nelle immagini raster, ogni pixel è disposto in una griglia, mentre in un'immagine vettoriale sono disposti come poligoni di colori diversi. Per specifiche attività di riconoscimento delle immagini, gli utenti possono utilizzare un modello personalizzato o persino addestrare il proprio modello, ottenendo maggiore flessibilità e precisione quando i modelli standard non sono sufficienti.

Durante l'organizzazione dei dati, ogni immagine viene categorizzata e ne vengono estratte le caratteristiche fisiche. Infine, la codifica geometrica viene trasformata 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. L'etichettatura e l'identificazione delle immagini sono fondamentali per le attività di riconoscimento e rilevamento degli oggetti, garantendo che i modelli possano categorizzare e localizzare accuratamente gli oggetti all'interno delle immagini.

Una volta sviluppati accuratamente i set di dati di deep learning, gli algoritmi di riconoscimento delle immagini elaborano modelli a partire dalle immagini stesse. Il rilevamento delle immagini prevede l'individuazione degli oggetti all'interno di un'immagine utilizzando una o più bounding box, che supportano l'analisi delle immagini, il riconoscimento fotografico e l'editing delle immagini fornendo informazioni spaziali sugli oggetti rilevati.

Questi processi contribuiscono a migliorare la precisione e a migliorare l'esperienza dell'utente nelle applicazioni di riconoscimento delle immagini.

Riconoscimento facciale:

L'intelligenza artificiale viene addestrata a riconoscere i volti mappando i tratti somatici di una persona ed eseguendo un'analisi facciale per il riconoscimento dell'identità, delle emozioni e dei dati demografici, confrontandoli poi con le immagini nel database di deep learning per trovare una corrispondenza.

Il riconoscimento facciale è ampiamente utilizzato nei dispositivi intelligenti e nei sistemi di sicurezza per la verifica dell'identità e il controllo degli accessi.

I sistemi moderni sfruttano i segnali video provenienti da telecamere digitali e webcam per consentire il rilevamento e l'analisi dei volti in tempo reale.

Identificazione dell'oggetto:

La tecnologia di riconoscimento delle immagini aiuta a individuare gli oggetti di interesse in una porzione selezionata di un'immagine, utilizzando il riconoscimento degli oggetti per identificarli e classificarli. In ambito industriale, l'identificazione degli oggetti viene utilizzata per l'automazione e il controllo qualità, consentendo ai robot di scansionare, recuperare e ordinare gli oggetti in modo efficiente. La ricerca visiva funziona innanzitutto identificando gli oggetti in un'immagine e confrontandoli con le immagini sul web. Anche le telecamere di sicurezza sfruttano l'identificazione degli oggetti per la sorveglianza in tempo reale e il rilevamento delle minacce.

Rilevamento del testo:

Il sistema di riconoscimento delle immagini aiuta anche a rilevare il testo dalle immagini e a convertirlo in un formato leggibile da una macchina utilizzando il riconoscimento ottico dei caratteri. Un'app di riconoscimento delle immagini può includere il rilevamento del testo come funzionalità principale, consentendo agli utenti di estrarre ed elaborare informazioni testuali da foto o documenti scansionati.

L'importanza dell'annotazione delle immagini da parte di esperti nello sviluppo dell'intelligenza artificiale

Il tagging e l'etichettatura dei dati sono processi che richiedono molto tempo e un notevole impegno umano. Questi dati etichettati sono cruciali, poiché costituiscono la base della capacità dell'algoritmo di apprendimento automatico di comprendere e replicare la percezione visiva umana. Un'annotazione di alta qualità è particolarmente importante per le soluzioni di riconoscimento delle immagini, che dipendono da dati etichettati precisi per ottenere risultati affidabili. Sebbene alcuni modelli di riconoscimento delle immagini basati sull'intelligenza artificiale possano funzionare senza dati etichettati utilizzando l'apprendimento automatico non supervisionato, spesso presentano limitazioni sostanziali. Per sviluppare un algoritmo di riconoscimento delle immagini che fornisca previsioni accurate e dettagliate, è essenziale collaborare con esperti in annotazione delle immagini.

Nell'intelligenza artificiale, l'annotazione dei dati implica l'etichettatura accurata di un set di dati, spesso contenente migliaia di immagini, assegnando tag significativi o categorizzando ciascuna immagine in una classe specifica. La maggior parte delle organizzazioni che sviluppano software e modelli di apprendimento automatico non dispone delle risorse e del tempo necessari per gestire internamente questo compito meticoloso. L'outsourcing di questo lavoro è una strategia intelligente ed economica, che consente alle aziende di completarlo in modo efficiente senza l'onere di formare e mantenere un team interno addetto all'etichettatura. I dati annotati possono inoltre essere integrati perfettamente con i sistemi esistenti, migliorandone la funzionalità e supportando l'implementazione efficiente delle soluzioni di intelligenza artificiale.

Un'annotazione accurata non solo supporta l'addestramento del modello, ma consente anche ai sistemi di intelligenza artificiale di elaborare input visivi e analizzare i contenuti visivi in ​​varie applicazioni, incluso il filtraggio di immagini inappropriate per la moderazione dei contenuti e il miglioramento dell'esperienza utente.

Sfide nel riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale

• Scarsa qualità dei dati: I modelli necessitano di set di dati ampi e diversificati. Senza una varietà sufficiente, le previsioni possono essere distorte o imprecise.
• Complessità del mondo reale:L'illuminazione, le angolazioni e gli sfondi disordinati rendono difficile per l'intelligenza artificiale identificare gli oggetti in modo accurato.
• Annotazione che richiede tempo:L'etichettatura delle immagini per l'addestramento è lenta e costosa, ma essenziale per ottenere modelli accurati.
• Flessibilità limitata:I modelli di intelligenza artificiale addestrati per un solo compito spesso hanno difficoltà ad adattarsi alle nuove applicazioni.
• Problemi di privacy:Le preoccupazioni relative all'uso improprio, ad esempio nella sorveglianza e nel riconoscimento facciale, sollevano questioni etiche.
• Rischi per la sicurezza:Piccole modifiche alle immagini possono ingannare i sistemi di intelligenza artificiale, producendo risultati errati.
• Costi elevati:L'addestramento dell'intelligenza artificiale richiede hardware potenti e molta energia, il che può essere costoso.
• Mancanza di trasparenza: i modelli di intelligenza artificiale spesso funzionano come “scatole nere”, rendendo difficile comprenderne le decisioni.