ما هو التعرف على الصور؟

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

في هذه المقالة ، سنغطي سبب أهمية التعرف على الصور لعملك وكيف يمكن أن تساعد شبكات النانو في تحسين عملك حيثما كان التعرف على الصور مطلوبًا.

التعرف على الصور ، المعروف أيضًا باسم تصنيف الصور ، هو تقنية رؤية الكمبيوتر التي تسمح للآلات بتحديد وتصنيف الكائنات داخل الصور أو مقاطع الفيديو الرقمية. تستخدم التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي لتعلم الأنماط والميزات في الصور لتحديدها بدقة.

الهدف هو تمكين الآلات من تفسير البيانات المرئية كما يفعل البشر ، من خلال تحديد وتصنيف الكائنات داخل الصور. تحتوي هذه التقنية على مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات ، بما في ذلك التصنيع والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والزراعة والأمن.

يمكن استخدام التعرف على الصور لتحسين مراقبة الجودة في التصنيع ، واكتشاف الحالات الطبية وتشخيصها ، وتعزيز تجربة العملاء في البيع بالتجزئة ، وتحسين غلة المحاصيل في الزراعة ، والمساعدة في تدابير المراقبة والأمن. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعد التعرف على الصور أتمتة سير العمل و يزيد الكفائة في مختلف العمليات التجارية.

لماذا يهم التعرف على الصور

يعتبر التعرف على الصور أمرًا مهمًا للشركات لأنه يتيح أتمتة المهام التي تتطلب جهدًا بشريًا ويمكن أن تكون عرضة للأخطاء. يسمح بتنظيم وتحليل البيانات المرئية بشكل أفضل ، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر كفاءة وفعالية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لتقنية التعرف على الصور تحسين تجربة العملاء من خلال توفير ميزات مخصصة وتفاعلية.

فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام التعرف على الصور في مختلف التطبيقات وإحداث ثورة في العمليات التجارية:

الرعاية الصحية: لقد كان التعرف على الصور الطبية عاملاً في تغيير قواعد اللعبة في صناعة الرعاية الصحية. من خلال التعرف على الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، يمكن لأخصائيي الأشعة اكتشاف الخلايا السرطانية بدقة أكبر في تصوير الثدي بالأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير الطبي الآخر ، مما يتيح الكشف المبكر والعلاج. بمساعدة منصة OCR المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تساعد Nanonets في أتمتة استخراج البيانات ذات الصلة من المستندات الطبية.
خدمات البيع بالتجزئة: تستخدم شركات البيع بالتجزئة التعرف على الصور لتوفير تجارب تسوق مخصصة للعملاء. على سبيل المثال ، قد يستخدم بائع تجزئة للأزياء التعرف على الصور للتوصية بأزياء تتناسب مع أسلوب العميل.
محاسبة مالية: تبذل الشركات الكثير من الجهد اليدوي في تتبع المعاملات المالية وتسجيلها والتحقق منها. يمكن أن يساعد التعرف على الصور أتمتة معالجة الفواتير or إدارة حساب وأتمتة عملية مزامنة البيانات بالكامل مع تخطيط موارد المؤسسات.
تصنيع: يتم استخدام التعرف على الصور في التصنيع لأتمتة عمليات مراقبة الجودة. من خلال تحليل صور المنتجات المصنعة ، يمكن التعرف على الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحديد العيوب والانحرافات عن معايير الجودة بدقة وسرعة أكبر من المفتشين البشريين.
زراعة: يعمل التعرف على الصور على تغيير الصناعة الزراعية من خلال تمكين المزارعين من تحديد الآفات والأمراض ونقص المغذيات في المحاصيل. من خلال تحليل صور النباتات ، يمكن أن يساعد التعرف على الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي المزارعين على تشخيص المشكلات واتخاذ الإجراءات التصحيحية قبل أن يصبح الضرر غير قابل للإصلاح.

بشكل عام ، يساعد التعرف على الصور الشركات على أن تصبح أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة وتنافسية من خلال تزويدهم برؤى قابلة للتنفيذ من الكميات الهائلة من البيانات المرئية التي يجمعونها.

كيف يعمل التعرف على الصور؟

تستخدم خوارزميات التعرف على الصور التعلم العميق والشبكات العصبية لمعالجة الصور الرقمية والتعرف على الأنماط والميزات في الصور. يتم تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة من الصور لمعرفة أنماط وميزات الكائنات المختلفة. ثم يتم استخدام النموذج المدرب لتصنيف الصور الجديدة إلى فئات مختلفة بدقة.

تتضمن عملية التعرف على الصور عادةً الخطوات التالية:

جمع البيانات: تتمثل الخطوة الأولى في التعرف على الصور في تجميع مجموعة بيانات كبيرة من الصور المصنفة. تُستخدم هذه الصور المصنفة لتدريب الخوارزمية على التعرف على الأنماط والميزات في أنواع مختلفة من الصور.
تجهيزها: قبل أن يمكن استخدام الصور للتدريب ، يجب معالجتها مسبقًا لإزالة الضوضاء أو التشوهات أو غيرها من القطع الأثرية التي يمكن أن تتداخل مع عملية التعرف على الصور. قد تتضمن هذه الخطوة تغيير حجم الصور أو اقتصاصها أو ضبط التباين والسطوع فيها.
ميزة استخراج: الخطوة التالية هي استخراج الميزات من الصور المعالجة مسبقًا. يتضمن ذلك تحديد وعزل الأجزاء ذات الصلة من الصورة التي يمكن أن تستخدمها الخوارزمية للتمييز بين الكائنات أو الفئات المختلفة.
تدريب نموذجي: بمجرد استخراج الميزات ، يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة البيانات المصنفة للصور. أثناء التدريب ، تتعلم الخوارزمية تحديد الكائنات المختلفة وتصنيفها من خلال التعرف على الأنماط والميزات في الصور.
اختبار وتقييم النموذج: بعد تدريب الخوارزمية ، يتم اختبارها على مجموعة بيانات منفصلة من الصور لتقييم دقتها وأدائها. تساعد هذه الخطوة في تحديد أي أخطاء أو نقاط ضعف في النموذج تحتاج إلى معالجة.
نشر: بمجرد اختبار النموذج والتحقق من صحته ، يمكن نشره لتصنيف الصور الجديدة إلى فئات مختلفة بدقة.

أنواع التعرف على الصور:

يمكن تدريب أنظمة التعرف على الصور بإحدى الطرق الثلاث - التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف أو التعلم تحت الإشراف الذاتي.

عادةً ما يكون تصنيف بيانات التدريب هو الفرق الرئيسي بين مناهج التدريب الثلاثة.

التعلم الخاضع للإشراف: في هذا النوع من التعرف على الصور ، تُستخدم خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف للتمييز بين فئات الكائنات المختلفة من مجموعة الصور. على سبيل المثال ، يمكن لأي شخص تسمية الصور على أنها "سيارة" أو "ليست سيارة" لتدريب نظام التعرف على الصور على التعرف على السيارات. من خلال التعلم الخاضع للإشراف ، يتم تصنيف بيانات الإدخال بشكل صريح بالفئات قبل إدخالها في النظام.
التعلم غير الخاضع للإشراف: في التعلم غير الخاضع للإشراف ، يتم إعطاء نموذج التعرف على الصور مجموعة من الصور غير المسماة ويحدد أوجه التشابه أو الاختلافات المهمة بينهما من خلال تحليل سماتها أو خصائصها.
التعلم تحت الإشراف الذاتي: التعلم تحت الإشراف الذاتي هو مجموعة فرعية من التعلم غير الخاضع للإشراف والذي يستخدم أيضًا البيانات غير المسماة. في هذا النموذج التدريبي ، يتم التعلم باستخدام ملصقات زائفة تم إنشاؤها من البيانات نفسها. يسمح هذا النهج للآلات بتعلم تمثيل البيانات ببيانات أقل دقة ، والتي يمكن أن تكون مفيدة عندما تكون البيانات المصنفة نادرة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام التعلم تحت الإشراف الذاتي لتعليم الآلة تقليد الوجوه البشرية. بعد تدريب الخوارزمية ، يؤدي توفير بيانات إضافية إلى إنشاء وجوه جديدة تمامًا.

باختصار ، كل نوع من أنواع التعرف على الصور له نقاط قوته وضعفه ، ويعتمد اختيار النوع الذي يجب استخدامه على المتطلبات المحددة للمهمة المطروحة.

يعد التعلم الخاضع للإشراف مفيدًا عندما تتوفر البيانات المصنفة وتكون الفئات التي سيتم التعرف عليها معروفة مسبقًا. التعلم غير الخاضع للإشراف مفيد عندما تكون الفئات غير معروفة ويحتاج النظام إلى تحديد أوجه التشابه والاختلاف بين الصور. يعد التعلم تحت الإشراف الذاتي مفيدًا عندما تكون البيانات المصنفة نادرة وتحتاج الآلة إلى تعلم كيفية تمثيل البيانات ببيانات أقل دقة.

بعض الأنواع الشائعة للتعرف على الصور هي:

التعرف على الأشياء: التعرف على الكائنات هو أكثر أنواع التعرف على الصور شيوعًا ويتضمن تحديد وتصنيف الكائنات داخل الصورة. يمكن استخدام التعرف على الأشياء في مجموعة واسعة من التطبيقات ، مثل تحديد الأشياء في لقطات المراقبة ، واكتشاف العيوب في المنتجات المصنعة ، أو تحديد أنواع مختلفة من الحيوانات في تصوير الحياة البرية.
التعرف على الوجه: التعرف على الوجه هو شكل متخصص من أشكال التعرف على الأشياء يتضمن تحديد هوية الأفراد والتحقق منها بناءً على ملامح الوجه. يمكن استخدام التعرف على الوجه في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل الأمن والمراقبة والتسويق وإنفاذ القانون.
التعرف على المشهد: يتضمن التعرف على المشهد تحديد المشاهد داخل الصورة وتصنيفها ، مثل المناظر الطبيعية والمباني والمساحات الداخلية. يمكن استخدام التعرف على المشهد في تطبيقات مثل المركبات ذاتية القيادة والواقع المعزز والروبوتات.
التعرف البصري على الأحرف (OCR): التعرف البصري على الأحرف هو شكل متخصص من أشكال التعرف على الصور يتضمن تحديد وترجمة النص داخل الصور إلى نص يمكن قراءته آليًا. يستخدم OCR بشكل شائع في إدارة المستندات ، حيث يتم استخدامه لاستخراج النص من المستندات الممسوحة ضوئيًا وتحويله إلى نص رقمي قابل للبحث.
التعرف على الإيماءات: يتضمن التعرف على الإيماءات تحديد وتفسير الإيماءات البشرية ، مثل حركات اليد أو تعابير الوجه ، لتمكين التفاعل مع الآلات أو الأجهزة. يمكن استخدام التعرف على الإيماءات في تطبيقات مثل الألعاب والروبوتات والواقع الافتراضي.

باختصار ، يعد التعرف على الصور تقنية قوية تمكن الآلات من تفسير وفهم البيانات المرئية. الأنواع المختلفة من التعرف على الصور ، مثل التعرف على الأشياء ، والتعرف على الوجه ، والتعرف على المشهد ، لها تطبيقات عديدة في مختلف الصناعات.

التعرف على الصور مقابل اكتشاف الأشياء:

يتضمن التعرف على الصور تحديد العناصر وتصنيفها داخل الصور أو مقاطع الفيديو الرقمية. يستخدم الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي لتعلم الأنماط والميزات في الصور لتحديدها بدقة. الهدف هو تمكين الآلات من تفسير البيانات المرئية كما يفعل البشر ، من خلال تحديد وتصنيف الكائنات داخل الصور.

من ناحية أخرى ، يعد التعرف على الكائنات نوعًا معينًا من التعرف على الصور يتضمن تحديد الكائنات وتصنيفها داخل الصورة. تم تصميم خوارزميات التعرف على الكائنات للتعرف على أنواع معينة من الكائنات ، مثل السيارات أو الأشخاص أو الحيوانات أو المنتجات. تستخدم الخوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية لتعلم الأنماط والميزات في الصور التي تتوافق مع أنواع معينة من الكائنات.

بمعنى آخر ، يعد التعرف على الصور فئة واسعة من التكنولوجيا التي تشمل التعرف على الأشياء بالإضافة إلى الأشكال الأخرى لتحليل البيانات المرئية. التعرف على الكائنات هو تقنية أكثر تحديدًا تركز على تحديد وتصنيف الكائنات داخل الصور.

في حين أن كل من التعرف على الصور والتعرف على الأشياء لهما تطبيقات عديدة في مختلف الصناعات ، فإن الاختلاف بينهما يكمن في نطاقهما وخصوصياتهما. يعد التعرف على الصور مصطلحًا عامًا يغطي نطاقًا واسعًا من التطبيقات ، بينما يعد التعرف على الكائنات تقنية أكثر تحديدًا تركز على تحديد وتصنيف أنواع معينة من الكائنات داخل الصور.

مستقبل التعرف على الصور:

مستقبل التعرف على الصور واعد للغاية ، مع إمكانيات لا حصر لها لتطبيقه في مختلف الصناعات. أحد المجالات الرئيسية للتطوير هو دمج تقنية التعرف على الصور مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. سيمكن ذلك الآلات من التعلم من تجربتها ، وتحسين دقتها وكفاءتها بمرور الوقت.

هناك اتجاه هام آخر في تقنية التعرف على الصور وهو استخدام الحلول المستندة إلى السحابة. سيسمح التعرف على الصور المستند إلى السحابة للشركات بنشر حلول التعرف على الصور بسرعة وسهولة ، دون الحاجة إلى بنية تحتية واسعة النطاق أو خبرة فنية.

يستعد التعرف على الصور أيضًا للعب دور رئيسي في تطوير المركبات ذاتية القيادة. ستتمكن السيارات المجهزة بتقنية التعرف على الصور المتقدمة من تحليل بيئتها في الوقت الفعلي ، واكتشاف وتحديد العوائق والمشاة والمركبات الأخرى. سيساعد هذا على منع وقوع الحوادث وجعل القيادة أكثر أمانًا وفعالية.

بشكل عام ، فإن مستقبل التعرف على الصور مثير للغاية ، مع العديد من التطبيقات في مختلف الصناعات. مع استمرار تطور التكنولوجيا وتحسينها ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطبيقات المبتكرة والمفيدة للتعرف على الصور في السنوات القادمة.

كيف يمكن أن تساعد شبكات النانو عملك في التعرف على الصور

يمكن أن تحتوي شبكات النانو على العديد من التطبيقات ضمن التعرف على الصور نظرًا لتركيزها على إنشاء سير عمل آلي يبسط عملية التعليق التوضيحي للصور ووضع العلامات.

على سبيل المثال ، في مجال الرعاية الصحية ، يجب أن يتم شرح الصور الطبية مثل الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب بدقة وتصنيفها للتشخيص. باستخدام Nanonets ، يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية تحميل الصور الطبية على المنصة واستخدام النماذج المدربة مسبقًا لتصنيفها وتصنيفها تلقائيًا. يمكن أن يوفر هذا قدرًا كبيرًا من الوقت والجهد ، خاصة في الإعدادات ذات الحجم الكبير.
في البيع بالتجزئة ، يمكن استخدام التعرف على الصور لتحديد أشياء مثل عناصر الملابس أو المنتجات الاستهلاكية في الصور أو مقاطع الفيديو. يمكن أن تساعد شبكات النانو في أتمتة هذه العملية عن طريق إنشاء نماذج مخصصة يمكنها تحديد عناصر معينة وخصائصها ، مثل اللون والأسلوب. يمكن استخدام هذا لتحسين وظيفة البحث عن المنتج على مواقع التجارة الإلكترونية ، أو لتتبع المخزون وضمان توفر المخزون.
يمكن أيضًا استخدام شبكات النانو في التصنيع لضمان مراقبة الجودة. باستخدام تقنية التعرف على الصور لتحديد العيوب في المنتجات ، يمكن للمصنعين تقليل الفاقد وزيادة الكفاءة. يمكن أن تساعد شبكات النانو في أتمتة هذه العملية باستخدام نماذج مُدرَّبة مسبقًا لتحديد عيوب معينة ، مثل التشققات أو تغير اللون ، في صور المنتجات.

بشكل عام ، شبكات النانو سير العمل الآلي و نماذج قابلة للتخصيص اجعلها منصة متعددة الاستخدامات يمكن تطبيقها على مجموعة متنوعة من الصناعات وحالات الاستخدام ضمن التعرف على الصور.

وفي الختام

لقد غيرت تقنية التعرف على الصور الطريقة التي نعالج بها الصور ومقاطع الفيديو الرقمية ونحللها ، مما يجعل من الممكن تحديد الأشياء وتشخيص الأمراض وأتمتة سير العمل بدقة وكفاءة. Nanonets هو مزود رائد لحلول التعرف على الصور المخصصة ، مما يمكّن الشركات من الاستفادة من هذه التكنولوجيا لتحسين عملياتها وتعزيز تجارب العملاء.