Beeldherkenning

Wat is AI-beeldherkenning en hoe werkt het?

Mensen hebben het aangeboren vermogen om objecten, mensen, dieren en plaatsen van foto's te onderscheiden en nauwkeurig te identificeren. Computers hebben echter niet de mogelijkheid om afbeeldingen te classificeren. Toch kunnen ze worden getraind om visuele informatie te interpreteren met behulp van computervisietoepassingen en beeldherkenningstechnologie.

Als een uitloper van AI en Computer Vision combineert beeldherkenning diepgaand leren technieken om veel real-world use-cases aan te sturen. Om de wereld nauwkeurig waar te nemen, is AI afhankelijk van computervisie.

Zonder de hulp van beeldherkenningstechnologie kan een computervisiemodel niet detecteren, identificeren en presteren afbeelding classificatie. Daarom moet een op AI gebaseerde beeldherkenningssoftware in staat zijn om afbeeldingen te decoderen en voorspellende analyses uit te voeren. Hiertoe worden AI-modellen getraind op 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, groeiend met een CAGR van 17.6% tijdens de genoemde periode.

Wat is beeldherkenning?

Beeldherkenning gebruikt technologie en technieken om computers te helpen bij het identificeren, labelen en classificeren van interessante elementen in een afbeelding.

Terwijl mensen vrij gemakkelijk afbeeldingen verwerken en de objecten in afbeeldingen classificeren, is hetzelfde onmogelijk voor een machine, tenzij deze specifiek is opgeleid om dit te doen. Het resultaat van beeldherkenning is het nauwkeurig identificeren en classificeren van gedetecteerde objecten 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 om beelden te herkennen, classificeren en interpreteren op basis van onze ervaringen uit het verleden, aangeleerde kennis en intuïtie. Op dezelfde manier helpt een kunstmatig neuraal netwerk machines bij het identificeren en classificeren van afbeeldingen. Maar ze moeten eerst worden getraind om te herkennen objecten in een afbeelding.

Voor de object detectie techniek om te werken, moet het model eerst worden getraind op verschillende beelddatasets met behulp van deep learning-methoden.

In tegenstelling tot ML, waar de invoergegevens worden geanalyseerd met behulp van algoritmen, maakt deep learning gebruik van een gelaagd neuraal netwerk. Er zijn drie soorten lagen betrokken: invoer, verborgen en uitvoer. De informatie-invoer wordt ontvangen door de invoerlaag, verwerkt door de verborgen laag en resultaten gegenereerd door de uitvoerlaag.

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. Een afbeelding is voor een computer slechts een verzameling pixels - als vectorafbeelding of als raster. In rasterafbeeldingen is elke pixel gerangschikt in een rastervorm, terwijl ze in een vectorafbeelding zijn gerangschikt als polygonen met verschillende kleuren.

Tijdens de gegevensorganisatie 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 van cruciaal belang voor de prestaties van de computervisiemodellen.

Zodra de deep learning-datasets nauwkeurig zijn ontwikkeld, wordt afbeelding herkenningsalgoritmen werk om patronen uit de afbeeldingen te tekenen.

Gezichtsherkenning:

De AI is getraind om gezichten te herkennen door de gelaatstrekken van een persoon in kaart te brengen en deze te vergelijken met afbeeldingen in de deep learning-database om een ​​overeenkomst te vinden.

Objectidentificatie:

De beeldherkenningstechnologie helpt u om interessante objecten in een geselecteerd deel van een afbeelding te spotten. Visueel zoeken werkt eerst door objecten in een afbeelding te identificeren en deze te vergelijken met afbeeldingen op internet.

Tekstdetectie:

Het beeldherkenningssysteem helpt ook om tekst uit afbeeldingen te detecteren en deze om te zetten in een machineleesbaar formaat met behulp van optische tekenherkenning.

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 het neurale netwerkalgoritme. Het dient als uitgangspunt voor de ontwikkeling van de beeldherkenningstool. Een gebruiken 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

Industrieën die beeldherkenning gebruiken

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.

Automobielindustrie:

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.

Gezondheidszorgsector:

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.

Een computer trainen om visuele informatie waar te nemen, te ontcijferen en te herkennen, net als mensen, is geen gemakkelijke taak. Je hebt tonnen gelabelde en geclassificeerde gegevens nodig om een ​​AI-beeldherkenningsmodel te ontwikkelen.

Het model dat je ontwikkelt is zo goed als de trainingsgegevens die je eraan geeft. Voerkwaliteit, nauwkeurige en goed gelabelde gegevens en u krijgt een goed presterend AI-model. 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.

Sociale Share

Dit vind je misschien ook leuk