Manusia mempunyai keupayaan semula jadi untuk membezakan dan mengenal pasti objek, manusia, haiwan, dan tempat dengan tepat daripada gambar. Walau bagaimanapun, komputer tidak datang dengan keupayaan untuk mengklasifikasikan imej. Namun, mereka boleh dilatih untuk mentafsir maklumat visual menggunakan aplikasi penglihatan komputer dan teknologi pengecaman imej.
Sebagai cabang AI dan Penglihatan Komputer, pengecaman imej bergabung pembelajaran mendalam teknik untuk menguasai banyak kes penggunaan dunia sebenar. Untuk melihat dunia dengan tepat, AI bergantung pada penglihatan komputer.
Tanpa bantuan teknologi pengecaman imej, model penglihatan komputer tidak dapat mengesan, mengenal pasti dan melaksanakan klasifikasi imej. Oleh itu, perisian pengecaman imej berasaskan AI harus mampu menyahkod imej dan boleh melakukan analisis ramalan. Untuk tujuan ini, model AI dilatih pada set data besar-besaran untuk menghasilkan ramalan yang tepat.
Menurut Fortune Business Insights, saiz pasaran teknologi pengecaman imej global bernilai $23.8 bilion pada 2019. Angka ini dijangka meningkat kepada $ 86.3 bilion menjelang 2027, berkembang pada CAGR 17.6% dalam tempoh tersebut.
Apakah Pengecaman Imej?
Pengiktirafan imej menggunakan teknologi dan teknik untuk membantu komputer mengenal pasti, melabel dan mengklasifikasikan unsur-unsur yang menarik dalam imej.
Walaupun manusia memproses imej dan mengklasifikasikan objek di dalam imej dengan agak mudah, perkara yang sama adalah mustahil untuk mesin melainkan ia telah dilatih secara khusus untuk berbuat demikian. Hasil pengecaman imej adalah untuk mengenal pasti dan mengelaskan objek yang dikesan dengan tepat ke dalam pelbagai kategori yang telah ditetapkan dengan bantuan teknologi pembelajaran mendalam.
Bagaimanakah AI Image Recognition berfungsi?
Bagaimanakah manusia mentafsir maklumat visual?
Rangkaian saraf semula jadi kami membantu kami mengecam, mengklasifikasikan dan mentafsir imej berdasarkan pengalaman lepas, pengetahuan yang dipelajari dan gerak hati kami. Dalam cara yang sama, rangkaian saraf tiruan membantu mesin mengenal pasti dan mengklasifikasikan imej. Tetapi mereka perlu terlebih dahulu dilatih untuk mengenali objek dalam imej.
Bagi pengesanan objek teknik untuk berfungsi, model mesti terlebih dahulu dilatih pada pelbagai set data imej menggunakan kaedah pembelajaran mendalam.
Tidak seperti ML, di mana data input dianalisis menggunakan algoritma, pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf berlapis. Terdapat tiga jenis lapisan yang terlibat - input, tersembunyi dan output. Input maklumat diterima oleh lapisan input, diproses oleh lapisan tersembunyi, dan hasil yang dihasilkan oleh lapisan output.
Oleh kerana lapisan saling berkait, setiap lapisan bergantung pada hasil lapisan sebelumnya. Oleh itu, set data yang besar adalah penting untuk melatih rangkaian saraf supaya sistem pembelajaran mendalam cenderung untuk meniru proses penaakulan manusia dan terus belajar.
[Baca juga: Panduan Lengkap untuk Anotasi Imej]
Bagaimanakah AI Dilatih untuk Mengenali Imej?
Komputer melihat dan memproses imej dengan sangat berbeza daripada manusia. Imej, untuk komputer, hanyalah sekumpulan piksel - sama ada sebagai imej vektor atau raster. Dalam imej raster, setiap piksel disusun dalam bentuk grid, manakala dalam imej vektor, ia disusun sebagai poligon dengan warna yang berbeza.
Semasa organisasi data, setiap imej dikategorikan, dan ciri fizikal diekstrak. Akhirnya, pengekodan geometri diubah menjadi label yang menerangkan imej. Peringkat ini - mengumpulkan, menyusun, melabel dan menganotasi imej - adalah penting untuk prestasi model penglihatan komputer.
Setelah set data pembelajaran mendalam dibangunkan dengan tepat, imej algoritma pengecaman bekerja untuk melukis corak daripada imej.
Pengecaman Muka:
AI dilatih untuk mengenali wajah dengan memetakan ciri wajah seseorang dan membandingkannya dengan imej dalam pangkalan data pembelajaran mendalam untuk mencapai padanan.
Pengenalan Objek:
Teknologi pengecaman imej membantu anda melihat objek yang menarik dalam bahagian imej yang dipilih. Carian visual berfungsi terlebih dahulu dengan mengenal pasti objek dalam imej dan membandingkannya dengan imej di web.
Pengesanan Teks:
Sistem pengecaman imej juga membantu mengesan teks daripada imej dan menukarkannya kepada format yang boleh dibaca mesin menggunakan pengecaman aksara optik.
Proses Sistem Pengecaman Imej
Tiga langkah berikut membentuk latar belakang pada imej mana pengiktirafan berfungsi.
Proses 1: Set Data Latihan
Keseluruhan sistem pengecaman imej bermula dengan data latihan yang terdiri daripada gambar, imej, video, dll. Kemudian, rangkaian saraf memerlukan data latihan untuk melukis corak dan mencipta persepsi.
Proses 2: Latihan Rangkaian Neural
Setelah set data dibangunkan, ia dimasukkan ke dalam algoritma rangkaian saraf. Ia bertindak sebagai premis untuk membangunkan alat pengecaman imej. Menggunakan an algoritma pengecaman imej membolehkan rangkaian saraf mengenali kelas imej.
Proses 3: Pengujian
Model pengecaman imej adalah sebaik ujiannya. Oleh itu, adalah penting untuk menguji prestasi model menggunakan imej yang tidak terdapat dalam set data latihan. Ia sentiasa berhemat untuk menggunakan kira-kira 80% daripada set data pada latihan model dan selebihnya, 20%, pada ujian model. Prestasi model diukur berdasarkan ketepatan, kebolehramalan dan kebolehgunaan.
Kes Penggunaan Teratas Pengecaman Imej AI
Teknologi pengecaman imej kecerdasan buatan semakin digunakan dalam pelbagai industri, dan trend ini diramalkan akan berterusan untuk masa hadapan yang boleh dijangka. Beberapa industri yang menggunakan pengecaman imej dengan sangat baik ialah:
Industri Keselamatan:
Industri keselamatan menggunakan teknologi pengecaman imej secara meluas untuk mengesan dan mengenal pasti wajah. Sistem keselamatan pintar menggunakan sistem pengecaman muka untuk membenarkan atau menafikan kemasukan kepada orang.
Selain itu, telefon pintar mempunyai alat pengecaman muka standard yang membantu membuka kunci telefon atau aplikasi. Konsep pengenalan wajah, pengecaman dan pengesahan dengan mencari padanan dengan pangkalan data adalah salah satu aspek pengecaman wajah.
Industri automotif:
Pengecaman imej membantu kereta pandu sendiri dan autonomi berprestasi terbaik. Dengan bantuan kamera menghadap belakang, penderia dan LiDAR, imej yang dijana dibandingkan dengan set data menggunakan perisian pengecaman imej. Ia membantu mengesan kenderaan lain, lampu isyarat, lorong, pejalan kaki dan banyak lagi dengan tepat.
Industri runcit:
Industri runcit menceburi bidang pengecaman imej kerana baru-baru ini mencuba teknologi baharu ini. Walau bagaimanapun, dengan bantuan alat pengecaman imej, ia membantu pelanggan mencuba produk secara maya sebelum membelinya.
Industri Penjagaan Kesihatan:
Industri penjagaan kesihatan mungkin merupakan penerima manfaat terbesar teknologi pengecaman imej. Teknologi ini membantu profesional penjagaan kesihatan mengesan tumor, lesi, strok dan ketulan dengan tepat pada pesakit. Ia juga membantu orang cacat penglihatan memperoleh lebih banyak akses kepada maklumat dan hiburan dengan mengekstrak data dalam talian menggunakan proses berasaskan teks.
Untuk melatih komputer untuk memahami, menguraikan dan mengenali maklumat visual seperti manusia bukanlah satu tugas yang mudah. Anda memerlukan banyak data berlabel dan terperingkat untuk membangunkan model pengecaman imej AI.
Model yang anda bangunkan hanya sebaik data latihan yang anda berikan kepadanya. Kualiti suapan, data yang tepat dan dilabel dengan baik, dan anda mendapat model AI berprestasi tinggi untuk diri anda. Hubungi Shaip untuk mendapatkan set data tersuai dan berkualiti untuk semua keperluan projek. Apabila kualiti adalah satu-satunya parameter, pasukan pakar Sharp adalah semua yang anda perlukan.