تشخیص تصویر چیست؟

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

در این مقاله به این موضوع می پردازیم که چرا تشخیص تصویر برای کسب و کار شما اهمیت دارد و چگونه نانو نت ها می توانند به بهینه سازی کسب و کار شما در هر جایی که نیاز به تشخیص تصویر باشد کمک کند.

تشخیص تصویر، همچنین به عنوان طبقه بندی تصویر شناخته می شود، یک فناوری بینایی کامپیوتری است که به ماشین ها اجازه می دهد اشیاء را در تصاویر یا فیلم های دیجیتال شناسایی و دسته بندی کنند. این فناوری از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای یادگیری الگوها و ویژگی‌ها در تصاویر استفاده می‌کند تا آنها را به طور دقیق شناسایی کند.

هدف این است که ماشین‌ها بتوانند داده‌های بصری را مانند انسان‌ها با شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء درون تصاویر تفسیر کنند. این فناوری کاربردهای گسترده ای در صنایع مختلف از جمله تولید، مراقبت های بهداشتی، خرده فروشی، کشاورزی و امنیت دارد.

تشخیص تصویر می تواند برای بهبود کنترل کیفیت در تولید، تشخیص و تشخیص شرایط پزشکی، افزایش تجربه مشتری در خرده فروشی، بهینه سازی محصول در کشاورزی و کمک به اقدامات نظارتی و امنیتی استفاده شود. علاوه بر این، تشخیص تصویر می تواند کمک کند گردش کار را خودکار کنید و افزایش کارایی در فرآیندهای مختلف تجاری

چرا تشخیص تصویر مهم است

تشخیص تصویر برای کسب‌وکارها اهمیت دارد زیرا اتوماسیون کارهایی را که در غیر این صورت به تلاش انسانی نیاز دارند و ممکن است مستعد خطا باشند را امکان‌پذیر می‌سازد. این امکان را برای سازماندهی و تجزیه و تحلیل بهتر داده های بصری فراهم می کند و منجر به تصمیم گیری کارآمدتر و موثرتر می شود. علاوه بر این، فناوری تشخیص تصویر می‌تواند تجربه مشتری را با ارائه ویژگی‌های شخصی و تعاملی افزایش دهد.

در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده از تشخیص تصویر در برنامه های مختلف و ایجاد تحول در فرآیندهای تجاری آورده شده است:

بهداشت و درمان: تشخیص تصویر پزشکی یک تغییر بازی در صنعت مراقبت های بهداشتی بوده است. با تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی، رادیولوژیست‌ها می‌توانند سلول‌های سرطانی را در ماموگرافی، MRI و سایر تصویربرداری‌های پزشکی با دقت بیشتری تشخیص دهند و امکان تشخیص و درمان زودهنگام را فراهم کنند. با کمک پلتفرم OCR مجهز به هوش مصنوعی، نانو شبکه ها می توانند به استخراج خودکار داده های مربوطه از اسناد پزشکی کمک کنند.
خرده فروشی: شرکت های خرده فروشی از تشخیص تصویر برای ارائه تجربیات خرید شخصی به مشتریان استفاده می کنند. به عنوان مثال، یک خرده فروش مد ممکن است از تشخیص تصویر برای توصیه لباس هایی که با سبک مشتری مطابقت دارند استفاده کند.
حسابداری مالی: شرکت ها تلاش های دستی زیادی را در ردیابی، ثبت و اعتبارسنجی تراکنش های مالی صرف می کنند. تشخیص تصویر می تواند کمک کند پردازش فاکتور به صورت خودکار or مدیریت هزینه و تمام فرآیند همگام سازی داده ها با یک ERP را خودکار می کند.
ساخت: تشخیص تصویر در تولید برای خودکارسازی فرآیندهای کنترل کیفیت استفاده می شود. با تجزیه و تحلیل تصاویر محصولات تولید شده، تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند عیوب و انحراف از استانداردهای کیفیت را با دقت و سرعت بیشتری نسبت به بازرسان انسانی شناسایی کند.
قهوه: تشخیص تصویر با قادر ساختن کشاورزان به شناسایی آفات، بیماری ها و کمبود مواد مغذی در محصولات، صنعت کشاورزی را متحول می کند. با تجزیه و تحلیل تصاویر گیاهان، تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به کشاورزان کمک کند تا مشکلات را تشخیص داده و اقدامات اصلاحی را قبل از برگشت ناپذیر شدن آسیب انجام دهند.

به طور کلی، تشخیص تصویر به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا کارآمدتر، مقرون‌به‌صرفه‌تر و رقابتی‌تر شوند، زیرا بینش‌های عملی از حجم عظیمی از داده‌های بصری که جمع‌آوری می‌کنند به آن‌ها می‌دهد.

تشخیص تصویر چگونه کار می کند؟

الگوریتم‌های تشخیص تصویر از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی برای پردازش تصاویر دیجیتال و تشخیص الگوها و ویژگی‌های موجود در تصاویر استفاده می‌کنند. الگوریتم ها بر روی مجموعه داده های بزرگی از تصاویر آموزش داده شده اند تا الگوها و ویژگی های اشیاء مختلف را بیاموزند. سپس از مدل آموزش‌دیده برای طبقه‌بندی دقیق تصاویر جدید به دسته‌های مختلف استفاده می‌شود.

فرآیند تشخیص تصویر معمولاً شامل مراحل زیر است:

جمع آوری داده ها: اولین مرحله در تشخیص تصویر، جمع آوری مجموعه داده بزرگی از تصاویر برچسب گذاری شده است. این تصاویر برچسب‌گذاری شده برای آموزش الگوریتم برای تشخیص الگوها و ویژگی‌ها در انواع مختلف تصاویر استفاده می‌شوند.
پیش پردازش: قبل از اینکه تصاویر برای آموزش استفاده شوند، باید از قبل پردازش شوند تا نویز، اعوجاج یا سایر مصنوعاتی که می توانند در فرآیند تشخیص تصویر اختلال ایجاد کنند، حذف شوند. این مرحله ممکن است شامل تغییر اندازه، برش یا تنظیم کنتراست و روشنایی تصاویر باشد.
استخراج ویژگی: مرحله بعدی استخراج ویژگی ها از تصاویر پیش پردازش شده است. این شامل شناسایی و جداسازی بخش‌های مربوطه از تصویر است که الگوریتم می‌تواند از آنها برای تمایز بین اشیاء یا دسته‌های مختلف استفاده کند.
آموزش مدل: پس از استخراج ویژگی ها، الگوریتم بر روی مجموعه داده برچسب گذاری شده تصاویر آموزش داده می شود. در طول آموزش، الگوریتم یاد می گیرد که اشیاء مختلف را با تشخیص الگوها و ویژگی های موجود در تصاویر شناسایی و دسته بندی کند.
تست و ارزیابی مدل: پس از آموزش الگوریتم، روی مجموعه داده جداگانه ای از تصاویر آزمایش می شود تا دقت و عملکرد آن ارزیابی شود. این مرحله به شناسایی هر گونه خطا یا ضعف در مدل کمک می کند که باید برطرف شود.
گسترش: هنگامی که مدل آزمایش و اعتبار سنجی شد، می توان آن را برای طبقه بندی تصاویر جدید در دسته های مختلف با دقت استفاده کرد.

انواع تشخیص تصویر:

سیستم های تشخیص تصویر را می توان به یکی از سه روش آموزش داد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت یا یادگیری خود نظارتی

معمولاً برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی تمایز اصلی بین سه رویکرد آموزشی است.

یادگیری نظارت شده: در این نوع تشخیص تصویر، از الگوریتم های یادگیری نظارت شده برای تمایز بین دسته های مختلف اشیا از مجموعه عکس ها استفاده می شود. به عنوان مثال، یک فرد می‌تواند تصاویر را با عنوان «ماشین» یا «نه ماشین» برچسب‌گذاری کند تا سیستم تشخیص تصویر را برای تشخیص خودروها آموزش دهد. با یادگیری نظارت شده، داده های ورودی قبل از اینکه به سیستم وارد شوند، به صراحت با دسته بندی برچسب گذاری می شوند.
یادگیری بدون نظارت: در یادگیری بدون نظارت، به یک مدل تشخیص تصویر مجموعه ای از تصاویر بدون برچسب داده می شود و شباهت ها یا تفاوت های مهم بین آنها را از طریق تجزیه و تحلیل ویژگی ها یا ویژگی های آنها تعیین می کند.
یادگیری خود نظارتی: یادگیری خود نظارتی زیرمجموعه ای از یادگیری بدون نظارت است که از داده های بدون برچسب نیز استفاده می کند. در این مدل آموزشی، یادگیری با استفاده از برچسب های شبه ایجاد شده از خود داده ها انجام می شود. این رویکرد به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا یاد بگیرند که داده‌ها را با داده‌های کمتر دقیق نشان دهند، که می‌تواند زمانی مفید باشد که داده‌های برچسب‌گذاری شده کمیاب باشند. به عنوان مثال، یادگیری خود نظارتی می تواند برای آموزش یک ماشین برای تقلید از چهره انسان استفاده شود. پس از آموزش الگوریتم، ارائه داده های اضافی باعث می شود که چهره های کاملاً جدیدی ایجاد شود.

به طور خلاصه، هر نوع تشخیص تصویر نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارد و انتخاب نوع مورد استفاده بستگی به نیازهای خاص کار در دست دارد.

یادگیری تحت نظارت زمانی مفید است که داده‌های برچسب‌دار در دسترس باشد و دسته‌هایی که باید شناسایی شوند از قبل شناخته شده باشند. یادگیری بدون نظارت زمانی مفید است که دسته بندی ها ناشناخته هستند و سیستم نیاز به شناسایی شباهت ها و تفاوت های بین تصاویر دارد. یادگیری خود نظارتی زمانی مفید است که داده‌های برچسب‌گذاری شده کمیاب هستند و ماشین باید یاد بگیرد که داده‌ها را با داده‌های دقیق‌تر نشان دهد.

برخی از انواع رایج تشخیص تصویر عبارتند از:

تشخیص اشیا: تشخیص اشیا رایج ترین نوع تشخیص تصویر است و شامل شناسایی و طبقه بندی اشیاء درون یک تصویر است. تشخیص اشیاء را می توان در طیف گسترده ای از کاربردها استفاده کرد، مانند شناسایی اشیاء در فیلم های نظارتی، تشخیص نقص در محصولات تولیدی، یا شناسایی انواع مختلف حیوانات در عکاسی از حیات وحش.
تشخیص چهره: تشخیص چهره یک شکل تخصصی از تشخیص شی است که شامل شناسایی و تأیید هویت افراد بر اساس ویژگی های چهره است. تشخیص چهره می تواند در کاربردهای مختلفی مانند امنیت و نظارت، بازاریابی و اجرای قانون استفاده شود.
تشخیص صحنه: تشخیص صحنه شامل شناسایی و طبقه بندی صحنه های داخل یک تصویر مانند مناظر، ساختمان ها و فضاهای داخلی است. تشخیص صحنه را می توان در برنامه هایی مانند وسایل نقلیه خودران، واقعیت افزوده و روباتیک استفاده کرد.
تشخیص نوری کاراکتر (OCR): تشخیص نوری کاراکتر یک شکل تخصصی از تشخیص تصویر است که شامل شناسایی و ترجمه متن درون تصاویر به متن قابل خواندن توسط ماشین است. OCR معمولاً در مدیریت اسناد استفاده می شود، جایی که برای استخراج متن از اسناد اسکن شده و تبدیل آن به متن دیجیتال قابل جستجو استفاده می شود.
تشخیص ژست: تشخیص ژست شامل شناسایی و تفسیر ژست‌های انسان، مانند حرکات دست یا حالات چهره، برای فعال کردن تعامل با ماشین‌ها یا دستگاه‌ها است. تشخیص ژست می تواند در برنامه هایی مانند بازی، روباتیک و واقعیت مجازی استفاده شود.

به طور خلاصه، تشخیص تصویر یک فناوری قدرتمند است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌های بصری را تفسیر و درک کنند. انواع مختلف تشخیص تصویر، مانند تشخیص اشیا، تشخیص چهره، و تشخیص صحنه، کاربردهای متعددی در صنایع مختلف دارند.

تشخیص تصویر در مقابل تشخیص شی:

تشخیص تصویر شامل شناسایی و دسته بندی اشیاء درون تصاویر یا ویدئوهای دیجیتال است. از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای یادگیری الگوها و ویژگی‌ها در تصاویر استفاده می‌کند تا آنها را به طور دقیق شناسایی کند. هدف این است که ماشین‌ها بتوانند داده‌های بصری را مانند انسان‌ها با شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء درون تصاویر تفسیر کنند.

از سوی دیگر، تشخیص اشیا نوع خاصی از تشخیص تصویر است که شامل شناسایی و طبقه بندی اشیاء درون یک تصویر است. الگوریتم های تشخیص اشیاء برای تشخیص انواع خاصی از اشیاء مانند ماشین ها، افراد، حیوانات یا محصولات طراحی شده اند. الگوریتم‌ها از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی برای یادگیری الگوها و ویژگی‌هایی در تصاویر استفاده می‌کنند که با انواع خاصی از اشیا مطابقت دارند.

به عبارت دیگر، تشخیص تصویر دسته وسیعی از فناوری است که تشخیص اشیا و همچنین سایر اشکال تجزیه و تحلیل داده های بصری را در بر می گیرد. تشخیص اشیا یک فناوری خاص تر است که بر شناسایی و طبقه بندی اشیاء درون تصاویر تمرکز دارد.

در حالی که هم تشخیص تصویر و هم تشخیص شی کاربردهای متعددی در صنایع مختلف دارند، تفاوت بین این دو در دامنه و ویژگی آنها نهفته است. تشخیص تصویر یک اصطلاح کلی تر است که طیف وسیعی از کاربردها را پوشش می دهد، در حالی که تشخیص اشیا یک فناوری خاص است که بر شناسایی و طبقه بندی انواع خاصی از اشیاء در تصاویر تمرکز دارد.

آینده تشخیص تصویر:

آینده تشخیص تصویر بسیار امیدوار کننده است، با امکانات بی پایان برای کاربرد آن در صنایع مختلف. یکی از زمینه های اصلی توسعه، ادغام فناوری تشخیص تصویر با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این امر به ماشین‌ها امکان می‌دهد از تجربیات خود بیاموزند و دقت و کارایی خود را در طول زمان بهبود بخشند.

یکی دیگر از روندهای مهم در فناوری تشخیص تصویر، استفاده از راه حل های مبتنی بر ابر است. تشخیص تصویر مبتنی بر فضای ابری به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا بدون نیاز به زیرساخت‌های گسترده یا تخصص فنی، راه‌حل‌های تشخیص تصویر را سریع و آسان به کار گیرند.

تشخیص تصویر نیز نقش مهمی در توسعه وسایل نقلیه خودران دارد. خودروهای مجهز به فناوری تشخیص تصویر پیشرفته قادر خواهند بود محیط خود را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند، موانع، عابران پیاده و سایر وسایل نقلیه را شناسایی و شناسایی کنند. این امر به جلوگیری از تصادفات و رانندگی ایمن تر و کارآمدتر کمک می کند.

به طور کلی، آینده تشخیص تصویر با کاربردهای متعدد در صنایع مختلف بسیار هیجان انگیز است. با ادامه پیشرفت و بهبود فناوری، می‌توان انتظار داشت که در سال‌های آینده شاهد کاربردهای نوآورانه‌تر و مفیدتری از تشخیص تصویر باشیم.

چگونه نانو شبکه ها می توانند به کسب و کار شما در تشخیص تصویر کمک کنند

نانوشبکه‌ها به دلیل تمرکز بر ایجاد یک گردش کار خودکار که فرآیند حاشیه‌نویسی و برچسب‌گذاری تصویر را ساده‌تر می‌کند، می‌توانند چندین کاربرد در تشخیص تصویر داشته باشند.

به عنوان مثال، در صنعت مراقبت های بهداشتی، تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس و سی تی اسکن باید به طور دقیق حاشیه نویسی و برای تشخیص برچسب گذاری شوند. با نانو شبکه‌ها، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند تصاویر پزشکی را روی پلتفرم آپلود کنند و از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای برچسب‌گذاری و دسته‌بندی خودکار آنها استفاده کنند. این می تواند مقدار قابل توجهی در زمان و تلاش صرفه جویی کند، به خصوص در تنظیمات با حجم بالا.
در خرده فروشی، تشخیص تصویر می تواند برای شناسایی اشیایی مانند اقلام لباس یا محصولات مصرفی در تصاویر یا ویدئوها استفاده شود. نانوشبکه‌ها می‌توانند با ایجاد مدل‌های سفارشی که می‌توانند موارد خاص و ویژگی‌های آن‌ها مانند رنگ و سبک را شناسایی کنند، به خودکارسازی این فرآیند کمک کنند. این می تواند برای بهبود عملکرد جستجوی محصول در وب سایت های تجارت الکترونیک یا برای ردیابی موجودی و اطمینان از در دسترس بودن موجودی استفاده شود.
از نانوشبکه ها نیز می توان در تولید برای اطمینان از کنترل کیفیت استفاده کرد. با استفاده از فناوری تشخیص تصویر برای شناسایی عیوب در محصولات، تولیدکنندگان می توانند ضایعات را کاهش داده و کارایی را افزایش دهند. نانوشبکه‌ها می‌توانند با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای شناسایی عیوب خاص، مانند ترک‌ها یا تغییر رنگ، در تصاویر محصولات، به خودکارسازی این فرآیند کمک کنند.

به طور کلی، نانو شبکه ها گردش کار خودکار و مدل های قابل تنظیم آن را به یک پلت فرم همه کاره تبدیل کنید که می تواند در صنایع مختلف اعمال شود و از موارد در تشخیص تصویر استفاده شود.

نتیجه

فناوری تشخیص تصویر روش پردازش و تجزیه و تحلیل تصاویر و ویدیوهای دیجیتال را تغییر داده است و شناسایی اشیاء، تشخیص بیماری‌ها و خودکارسازی گردش کار را به طور دقیق و کارآمد ممکن می‌سازد. Nanonets ارائه‌دهنده پیشرو راه‌حل‌های تشخیص تصویر سفارشی است که به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا از این فناوری برای بهبود عملیات خود و افزایش تجربیات مشتری استفاده کنند.