Сегодня технология компьютерного зрения предлагает ряд эффективных решений по распознаванию изображений для различных отраслей, включая организацию изображений, визуальный поиск, распознавание лиц и другие. Ожидается, что в этом году рынок распознавания изображений вырастет до $29,98 млрд, а это значит, что вы обязательно должны знать, какие возможности это может дать вашему бизнесу.
Что такое распознавание изображений?
Распознавание изображений предназначено для описания изображений с использованием методов компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения. ИИ имитирует процесс человеческого зрения, связывая сцену с объектами и понятиями, сохраненными в памяти. Он извлекает ценную информацию и организует ее с помощью классификации, выделения признаков или других алгоритмов. Выходные данные могут включать класс, показатель достоверности в процентах и так далее. Он может распознавать как одиночные, так и множественные объекты.
Распознавание изображений на основе ИИ опирается на наборы данных — набор изображений, который используется для обучения моделей машинного обучения. Эффективность вашей модели напрямую зависит от качества данных, предоставленных для обучения. Данные должны быть организованы должным образом, чтобы получить точный результат.
Процесс распознавания изображений может включать следующие этапы:
- обработка цветного изображения;
- Улучшение изображения;
- восстановление изображения;
- Представление и описание;
- Получение изображения;
- Сжатие/распаковка изображений;
- Морфологическая обработка;
- Распознавание изображений.
Как использовать ИИ для распознавания изображений в ваших бизнес-процессах?
- Организация изображений
ИИ может предоставить вам автоматическую классификацию и категоризацию ваших визуальных данных. Реализованные алгоритмы машинного обучения могут упорядочивать фотографии и видео по категориям, улучшая доступность и упрощая обмен контентом. Например, Google Фото использует функцию организации изображений, чтобы помочь пользователям упорядочивать изображения по местам, объектам, людям и т. д. без какой-либо ручной маркировки. - Визуальный поиск
ИИ может извлекать визуальные и семантические признаки и использовать их для соответствия критериям во время поиска. Таким образом, он может предложить наилучшие результаты на основе семантики, цвета, категории, функционального сходства или других характеристик. Визуальный поиск помогает интернет-магазинам предоставлять своим клиентам восхитительный опыт поиска товаров, сокращать потери клиентов и увеличивать продажи. Например, бренд Urban Outfitters использует распознавание изображений в своем приложении, что позволяет покупателям легко находить нужные товары. Пользователи могут сфотографировать товар в каталоге и загрузить его в приложение, которое перенаправит их на страницу покупки товара. - Пометка фотографий
Алгоритмы глубокого обучения могут извлекать функции визуального контента и обнаруживать объекты, анализируя содержимое пикселей изображений. Автоматическая пометка может повысить функциональность поиска и возможности извлечения изображений, делая контент доступным для пользователей. Алгоритмы также могут автоматически предлагать ключевые слова для тех, кто загружает фотографии на основе предыдущих данных. Это может быть полезная функция для обмена фотографиями, контекстного маркетинга или стоковых изображений. - Распознавание лиц
Технология компьютерного зрения может автоматически распознавать и локализовать человеческие лица в изображениях. Эта технология используется в аутентификации Face ID и различных мобильных приложениях, таких как Instagram, Snapchat и других. Распознавание лиц может определить характеристики лица, возраст, пол и даже эмоции и этническую принадлежность. Например, в Китае KFC использует систему распознавания лиц для предсказания заказов клиентов. Система анализирует возраст и настроение клиента, рекомендуя позиции в меню. - Отслеживание объектов
Функция отслеживания в основном связана с обнаружением движущихся объектов в данной сцене в видео или взаимодействиях в реальном времени. Технология компьютерного зрения может идентифицировать и отслеживать определенные объекты, которые можно использовать в камерах наблюдения и устройствах мониторинга дорожного движения. Например, Tesla и Uber используют отслеживание объектов в системах автономного вождения для обнаружения движущихся транспортных средств и пешеходов.
Распознавание изображений может стать эффективным инструментом, облегчающим обработку визуального контента в розничной торговле, маркетинге, электронной коммерции, образовании, здравоохранении и других отраслях. Если вы хотите создать Решение для машинного обучения с функциями распознавания изображений, Экспозит всегда готов вам помочь.