Mensen hebben het aangeboren vermogen om objecten, mensen, dieren en plaatsen op basis van foto's te onderscheiden en nauwkeurig te identificeren. Kunstmatige intelligentie (AI) is de onderliggende technologie die beeldherkenning mogelijk maakt en computers in staat stelt visuele data te analyseren en te interpreteren. Computers beschikken echter niet over de mogelijkheid om afbeeldingen te classificeren. Toch kunnen ze worden getraind om visuele informatie te interpreteren met behulp van computer vision-toepassingen en beeldherkenningstechnologie.
Als uitloper van AI en computer vision combineert beeldherkenning deep learning-technieken om veel praktische toepassingen mogelijk te maken. Om de wereld nauwkeurig waar te nemen, is AI afhankelijk van computer vision. Visuele herkenning is een breder technologisch proces waarmee computers digitale beelden en visuele content kunnen interpreteren, wat geavanceerde analyse en begrip in diverse toepassingen mogelijk maakt.
Zonder de hulp van beeldherkenningstechnologie kan een computer vision-model geen beelden detecteren, identificeren en classificeren. Daarom zou AI-gebaseerde beeldherkenningssoftware in staat moeten zijn om beelden te decoderen en voorspellende analyses uit te voeren. AI-modellen worden hiervoor getraind met enorme datasets om nauwkeurige voorspellingen te doen.
Volgens Fortune Business Insights werd de marktomvang van de wereldwijde beeldherkenningstechnologie in 23.8 geschat op $ 2019 miljard. $ 86.3 miljard 2027, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 17.6% gedurende deze periode. Marktleiders stimuleren de adoptie van visuele AI en computer vision-technologie in sectoren zoals gezondheidszorg, e-commerce en zelfrijdende auto's, waardoor de marktgroei wordt versneld.
Wat is beeldherkenning?
Beeldherkenning maakt gebruik van technologie en technieken om computers te helpen bij het identificeren, labelen en classificeren van interessante elementen in een afbeelding. De technologie werkt door belangrijke kenmerken en visuele kenmerken in afbeeldingen te detecteren, die essentieel zijn voor nauwkeurige, op inhoud gebaseerde beeldherkenning.
Terwijl mensen vrij eenvoudig beelden kunnen verwerken en de objecten in beelden kunnen classificeren, is dit onmogelijk voor een machine, tenzij deze specifiek is getraind. Deep learning-modellen worden getraind om beelden te analyseren door deze belangrijke kenmerken en visuele kenmerken te extraheren en te interpreteren. Het resultaat van beeldherkenning is dat gedetecteerde objecten nauwkeurig kunnen worden geïdentificeerd en geclassificeerd in verschillende vooraf bepaalde categorieën met behulp van deep learning-technologie.
Hoe werkt AI-beeldherkenning?
Hoe interpreteren mensen visuele informatie?
Onze natuurlijke neurale netwerken helpen ons afbeeldingen te herkennen, classificeren en interpreteren op basis van onze eerdere ervaringen, verworven kennis en intuïtie. Op vergelijkbare wijze helpt een kunstmatig neuraal netwerk machines afbeeldingen te identificeren en classificeren. Maar ze moeten eerst getraind worden om objecten in een afbeelding te herkennen.
Effectieve gegevensverzameling en het voorbereiden van kwalitatief hoogwaardige, gelabelde afbeeldingen zijn essentiële stappen om AI-modellen te trainen in het nauwkeurig herkennen en classificeren van afbeeldingen.
Om de objectdetectietechniek te laten werken, moet het model eerst worden getraind op verschillende beelddatasets met behulp van deep learning-methoden. Om robuust modelleren te garanderen, is het belangrijk om diverse trainingsdatasets te gebruiken en grondige beeldlabeling toe te passen. Dit helpt het model beter te generaliseren en de nauwkeurigheid te verbeteren.
In tegenstelling tot ML, waar de invoergegevens worden geanalyseerd met behulp van algoritmen, gebruikt deep learning een gelaagd neuraal netwerk. Er zijn drie typen lagen betrokken: invoer, verborgen en uitvoer.
- Invoerlaag: Ontvangt de initiële beeldgegevens (pixels).
- Verborgen laag(en): Verwerkt de informatie in meerdere fasen en extraheert kenmerken.
- Uitvoerlaag: Genereert het uiteindelijke classificatie- of identificatieresultaat.
Omdat de lagen met elkaar verbonden zijn, is elke laag afhankelijk van de resultaten van de vorige laag. Daarom is een enorme dataset essentieel om een neuraal netwerk te trainen, zodat het deep learning-systeem leunt om het menselijke redeneerproces te imiteren en blijft leren.
[Lees ook: De complete gids voor beeldannotatie]
Hoe is AI getraind om de afbeelding te herkennen?
Een computer ziet en verwerkt een afbeelding heel anders dan mensen. Voor een computer is een afbeelding slechts een verzameling pixels – hetzij als vectorafbeelding, hetzij als raster. In rasterafbeeldingen is elke pixel gerangschikt in een rastervorm, terwijl ze in een vectorafbeelding zijn gerangschikt als polygonen met verschillende kleuren. Voor specifieke beeldherkenningstaken kunnen gebruikers een aangepast model gebruiken of zelfs hun eigen model trainen, wat zorgt voor meer flexibiliteit en nauwkeurigheid wanneer standaardmodellen niet toereikend zijn.
Tijdens de data-organisatie wordt elke afbeelding gecategoriseerd en worden fysieke kenmerken geëxtraheerd. Ten slotte wordt de geometrische codering omgezet in labels die de afbeeldingen beschrijven. Deze fase – het verzamelen, ordenen, labelen en annoteren van afbeeldingen – is cruciaal voor de prestaties van de computer vision-modellen. Het labelen en identificeren van afbeeldingen is cruciaal voor herkenning en objectdetectie, en zorgt ervoor dat modellen objecten in afbeeldingen nauwkeurig kunnen categoriseren en lokaliseren.
Zodra de deep learning-datasets nauwkeurig zijn ontwikkeld, werken beeldherkenningsalgoritmen aan het herkennen van patronen in de afbeeldingen. Beelddetectie omvat het lokaliseren van objecten binnen een afbeelding met behulp van een of meer bounding boxes. Deze ondersteunen beeldanalyse, fotoherkenning en beeldbewerking door ruimtelijke informatie over gedetecteerde objecten te verstrekken.
Deze processen dragen bij aan een hogere nauwkeurigheid en verbeteren de gebruikerservaring bij beeldherkenningstoepassingen.
Gezichtsherkenning:
De AI wordt getraind om gezichten te herkennen door de gezichtskenmerken van een persoon in kaart te brengen en een gezichtsanalyse uit te voeren op identiteit, emotie en demografische herkenning. Vervolgens worden de resultaten vergeleken met afbeeldingen in de deep learning-database om een match te vinden.
Gezichtsherkenning wordt veel gebruikt in slimme apparaten en beveiligingssystemen voor identiteitsverificatie en toegangscontrole.
Moderne systemen maken gebruik van videobeelden van digitale camera's en webcams om gezichtsherkenning en analyse in realtime mogelijk te maken.
Objectidentificatie:
De beeldherkenningstechnologie helpt u bij het vinden van interessante objecten in een geselecteerd deel van een afbeelding. Objectherkenning wordt gebruikt om items te identificeren en te classificeren. In industriële omgevingen wordt objectidentificatie gebruikt voor automatisering en kwaliteitscontrole, waardoor robots items efficiënt kunnen scannen, ophalen en sorteren. Visuele zoekfunctie werkt eerst door objecten in een afbeelding te identificeren en deze te vergelijken met afbeeldingen op internet. Beveiligingscamera's maken ook gebruik van objectidentificatie voor realtime bewaking en dreigingsdetectie.
Tekstdetectie:
Het beeldherkenningssysteem helpt ook bij het detecteren van tekst in afbeeldingen en het omzetten ervan naar een machineleesbaar formaat met behulp van optische tekenherkenning. Een beeldherkenningsapp kan tekstdetectie als kernfunctie bevatten, waarmee gebruikers tekstinformatie uit foto's of gescande documenten kunnen halen en verwerken.
Het belang van deskundige beeldannotatie in AI-ontwikkeling
Het taggen en labelen van data is een tijdrovend proces dat aanzienlijke menselijke inspanning vereist. Deze gelabelde data is cruciaal, omdat ze de basis vormen voor het vermogen van uw machine learning-algoritme om menselijke visuele perceptie te begrijpen en te repliceren. Hoogwaardige annotatie is met name belangrijk voor beeldherkenningsoplossingen, die afhankelijk zijn van nauwkeurig gelabelde data om betrouwbare resultaten te behalen. Hoewel sommige AI-modellen voor beeldherkenning zonder gelabelde data kunnen werken met behulp van ongeleide machine learning, hebben ze vaak aanzienlijke beperkingen. Om een beeldherkenningsalgoritme te ontwikkelen dat nauwkeurige en genuanceerde voorspellingen levert, is samenwerking met experts in beeldannotatie essentieel.
In AI omvat data-annotatie het zorgvuldig labelen van een dataset – vaak bestaande uit duizenden afbeeldingen – door zinvolle tags toe te kennen of elke afbeelding in een specifieke klasse te categoriseren. De meeste organisaties die software en machine learning-modellen ontwikkelen, beschikken niet over de middelen en tijd om deze nauwgezette taak intern te beheren. Het uitbesteden van dit werk is een slimme en kosteneffectieve strategie, waarmee bedrijven de klus efficiënt kunnen klaren zonder de last van het trainen en onderhouden van een intern labelteam. Geannoteerde data kunnen ook naadloos worden geïntegreerd met bestaande systemen, waardoor de functionaliteit ervan wordt verbeterd en een efficiënte implementatie van AI-oplossingen wordt ondersteund.
Nauwkeurige annotatie ondersteunt niet alleen de training van modellen, maar zorgt er ook voor dat AI-systemen visuele invoer kunnen verwerken en visuele content in verschillende toepassingen kunnen analyseren. Hierbij hoort het filteren van ongepaste afbeeldingen voor contentmoderatie en het verbeteren van de gebruikerservaring.
Uitdagingen bij AI-beeldherkenning
- Slechte gegevenskwaliteit: Modellen hebben grote en diverse datasets nodig. Zonder voldoende variatie kunnen voorspellingen bevooroordeeld of onnauwkeurig zijn.
- Complexiteit in de echte wereld:Belichting, hoeken en rommelige achtergronden maken het lastig voor AI om objecten nauwkeurig te identificeren.
- Tijdrovende annotatieHet labelen van afbeeldingen voor training is traag en kostbaar, maar essentieel voor nauwkeurige modellen.
- Beperkte flexibiliteit:AI-modellen die voor één taak zijn getraind, hebben vaak moeite om zich aan te passen aan nieuwe toepassingen.
- Priveproblemen:Zorgen over misbruik, zoals bij toezicht en gezichtsherkenning, roepen ethische vragen op.
- Veiligheidsrisico'sKleine wijzigingen in afbeeldingen kunnen AI-systemen voor de gek houden, wat tot onjuiste resultaten kan leiden.
- Hoge kosten:Het trainen van AI vereist krachtige hardware en veel energie, wat duur kan zijn.
- Gebrek aan transparantie: AI-modellen werken vaak als ‘black boxes’, waardoor het moeilijk is om de beslissingen die ze nemen te begrijpen.
Het proces van beeldherkenningssysteem
De volgende drie stappen vormen de achtergrond waarop de afbeelding herkenning werkt.
Proces 1: Trainingsdatasets
Het hele beeldherkenningssysteem begint met de trainingsgegevens die zijn samengesteld uit foto's, afbeeldingen, video's, enz. Vervolgens hebben de neurale netwerken de trainingsgegevens nodig om patronen te tekenen en percepties te creëren.
Proces 2: training neuraal netwerk
Zodra de dataset is ontwikkeld, worden ze ingevoerd in de neuraal netwerk algoritme. Het fungeert als uitgangspunt voor de ontwikkeling van de tool voor beeldherkenning. Met behulp van een algoritme voor beeldherkenning maakt het voor neurale netwerken mogelijk om klassen van afbeeldingen te herkennen.
Proces 3: Testen
Een beeldherkenningsmodel is zo goed als het testen ervan. Daarom is het belangrijk om de prestaties van het model te testen met afbeeldingen die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevensset. Het is altijd verstandig om ongeveer 80% van de dataset te gebruiken op model opleiding en de rest, 20%, op het testen van modellen. De prestaties van het model worden gemeten op basis van nauwkeurigheid, voorspelbaarheid en bruikbaarheid.
Topgebruiksgevallen van AI-beeldherkenning
Beeldherkenningstechnologie met kunstmatige intelligentie wordt in toenemende mate gebruikt in verschillende industrieën en de verwachting is dat deze trend zich in de nabije toekomst zal voortzetten. Enkele van de industrieën die beeldherkenning opmerkelijk goed gebruiken, zijn:
Beveiligingsindustrie
De beveiligingsindustrie maakt veelvuldig gebruik van beeldherkenningstechnologie om gezichten te detecteren en te identificeren. Slimme beveiligingssystemen maken gebruik van gezichtsherkenningssystemen om mensen toegang te geven of te weigeren.
Bovendien hebben smartphones een standaard gezichtsherkenningstool die helpt bij het ontgrendelen van telefoons of applicaties. Het concept van gezichtsidentificatie, herkenning en verificatie door het vinden van een match met de database is een aspect van: gezichtsherkenning.
Automotive Industry
Beeldherkenning helpt zelfrijdende en zelfrijdende auto's optimaal te presteren. Met behulp van naar achteren gerichte camera's, sensoren en LiDAR worden gegenereerde beelden vergeleken met de dataset met behulp van de beeldherkenningssoftware. Het helpt nauwkeurig andere voertuigen, verkeerslichten, rijstroken, voetgangers en meer te detecteren.
Detailhandel
De detailhandel waagt zich op het gebied van beeldherkenning, aangezien het deze nieuwe technologie pas onlangs probeert. Met behulp van beeldherkenningstools helpt het klanten echter om producten virtueel uit te proberen voordat ze ze kopen.
Gezondheidszorgindustrie
De gezondheidszorg is misschien wel de grootste begunstigde van beeldherkenningstechnologie. Deze technologie helpt zorgprofessionals nauwkeurig tumoren, laesies, beroertes en knobbels bij patiënten te detecteren. Het helpt ook visueel gehandicapte mensen om meer toegang te krijgen tot informatie en entertainment door online gegevens te extraheren met behulp van op tekst gebaseerde processen.
[Lees ook: Een beginnershandleiding voor gegevensannotatie: tips en best practices]
Conclusie
Een computer trainen om visuele informatie te herkennen, ontcijferen en waar te nemen, net als mensen, is geen gemakkelijke taak. Je hebt tonnen gelabelde en geclassificeerde data nodig om een AI-beeldherkenningsmodel te ontwikkelen. Het model dat je ontwikkelt, is alleen zo goed als de trainingsdata die je eraan geeft. Geef kwalitatieve, nauwkeurige en goed gelabelde data en je krijgt een AI-model met hoge prestaties.
Neem contact op met Shaip om een aangepaste en hoogwaardige dataset te bemachtigen voor alle projectbehoeften. Als kwaliteit de enige parameter is, is het team van experts van Sharp alles wat u nodig heeft.
