Wat is beeldherkenning?

In dit artikel bespreken we waarom beeldherkenning belangrijk is voor uw bedrijf en hoe Nanonets uw bedrijf kan helpen optimaliseren waar beeldherkenning vereist is.

Wat is beeldherkenning?

Beeldherkenning, ook wel beeldclassificatie genoemd, is een computervisietechnologie waarmee machines objecten in digitale afbeeldingen of video's kunnen identificeren en categoriseren. De technologie maakt gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen om patronen en kenmerken in afbeeldingen te leren om ze nauwkeurig te identificeren.

Het doel is om machines in staat te stellen visuele gegevens te interpreteren zoals mensen dat doen, door objecten in afbeeldingen te identificeren en te categoriseren. Deze technologie heeft een breed scala aan toepassingen in verschillende industrieën, waaronder productie, gezondheidszorg, detailhandel, landbouw en beveiliging.

Beeldherkenning kan worden gebruikt om de kwaliteitscontrole in de productie te verbeteren, medische aandoeningen op te sporen en te diagnosticeren, de klantervaring in de detailhandel te verbeteren, gewasopbrengsten in de landbouw te optimaliseren en te helpen bij bewakings- en beveiligingsmaatregelen. Daarnaast kan beeldherkenning helpen automatiseer workflows en efficiëntie verhogen in verschillende bedrijfsprocessen.

Waarom beeldherkenning ertoe doet

Beeldherkenning is belangrijk voor bedrijven omdat het automatisering van taken mogelijk maakt die anders menselijke inspanning zouden vergen en die vatbaar zijn voor fouten. Het zorgt voor een betere organisatie en analyse van visuele gegevens, wat leidt tot efficiëntere en effectievere besluitvorming. Bovendien kan beeldherkenningstechnologie de klantervaring verbeteren door gepersonaliseerde en interactieve functies te bieden.

Hier zijn een paar voorbeelden van hoe beeldherkenning in verschillende toepassingen wordt gebruikt en een revolutie teweeg heeft gebracht in bedrijfsprocessen:

1. Gezondheidszorg: Medische beeldherkenning is een doorbraak geweest in de gezondheidszorg. Met AI-aangedreven beeldherkenning kunnen radiologen kankercellen nauwkeuriger detecteren in mammogrammen, MRI's en andere medische beeldvorming, waardoor vroege detectie en behandeling mogelijk wordt. Met behulp van het AI-ondersteunde OCR-platform kan Nanonets helpen bij het automatiseren van de extractie van relevante gegevens uit medische documenten.
2. Retail: Retailbedrijven gebruiken beeldherkenning om klanten gepersonaliseerde winkelervaringen te bieden. Een modewinkel kan bijvoorbeeld beeldherkenning gebruiken om outfits aan te bevelen die passen bij de stijl van de klant.
3. Financiën & boekhouding: Bedrijven besteden veel handmatige inspanning aan het volgen, vastleggen en valideren van financiële transacties. Beeldherkenning kan helpen factuurverwerking automatiseren or kostenbeheer en automatiseer het hele proces van gegevenssynchronisatie met een ERP.
4. Productie: Beeldherkenning wordt in de productie gebruikt om kwaliteitscontroleprocessen te automatiseren. Door afbeeldingen van gefabriceerde producten te analyseren, kan AI-aangedreven beeldherkenning defecten en afwijkingen van kwaliteitsnormen met grotere nauwkeurigheid en snelheid identificeren dan menselijke inspecteurs.
5. Landbouw: Beeldherkenning verandert de landbouwsector door boeren in staat te stellen plagen, ziekten en tekorten aan voedingsstoffen in gewassen te identificeren. Door afbeeldingen van planten te analyseren, kan AI-aangedreven beeldherkenning boeren helpen problemen te diagnosticeren en corrigerende maatregelen te nemen voordat de schade onomkeerbaar wordt.

Over het algemeen helpt beeldherkenning bedrijven om efficiënter, kosteneffectiever en concurrerender te worden door hen bruikbare inzichten te bieden uit de enorme hoeveelheden visuele gegevens die ze verzamelen.

Hoe werkt beeldherkenning?

Algoritmen voor beeldherkenning maken gebruik van deep learning en neurale netwerken om digitale beelden te verwerken en patronen en kenmerken in de beelden te herkennen. De algoritmen zijn getraind op grote datasets met afbeeldingen om de patronen en kenmerken van verschillende objecten te leren. Het getrainde model wordt vervolgens gebruikt om nieuwe afbeeldingen nauwkeurig in verschillende categorieën te classificeren.

Het proces van beeldherkenning omvat meestal de volgende stappen:

1. Software voor buiten: De eerste stap in beeldherkenning is het verzamelen van een grote dataset van gelabelde afbeeldingen. Deze gelabelde afbeeldingen worden gebruikt om het algoritme te trainen om patronen en kenmerken in verschillende soorten afbeeldingen te herkennen.
2. Voorverwerking: Voordat de beelden kunnen worden gebruikt voor training, moeten ze worden voorbewerkt om ruis, vervormingen of andere artefacten te verwijderen die het beeldherkenningsproces kunnen verstoren. Deze stap kan betrekking hebben op het wijzigen van de grootte, het bijsnijden of het aanpassen van het contrast en de helderheid van de afbeeldingen.
3. Feature extractie: De volgende stap is het extraheren van kenmerken uit de voorbewerkte afbeeldingen. Dit omvat het identificeren en isoleren van relevante delen van de afbeelding die het algoritme kan gebruiken om onderscheid te maken tussen verschillende objecten of categorieën.
4. Modeltraining: Nadat de kenmerken zijn geëxtraheerd, wordt het algoritme getraind op de gelabelde dataset van afbeeldingen. Tijdens de training leert het algoritme verschillende objecten te identificeren en te categoriseren door patronen en kenmerken in de afbeeldingen te herkennen.
5. Model testen en evalueren: Nadat het algoritme is getraind, wordt het getest op een afzonderlijke dataset met afbeeldingen om de nauwkeurigheid en prestaties te evalueren. Deze stap helpt bij het identificeren van eventuele fouten of zwakke punten in het model die moeten worden aangepakt.
6. implementatie: Nadat het model is getest en gevalideerd, kan het worden ingezet om nieuwe afbeeldingen nauwkeurig in verschillende categorieën in te delen.

Soorten beeldherkenning:

Beeldherkenningssystemen kunnen op drie manieren worden getraind: begeleid leren, leren zonder toezicht of zelfgestuurd leren.

Gewoonlijk is het labelen van de trainingsgegevens het belangrijkste onderscheid tussen de drie trainingsbenaderingen.

1. Gesuperviseerd leren: Bij deze vorm van beeldherkenning worden algoritmen voor gesuperviseerd leren gebruikt om onderscheid te maken tussen verschillende objectcategorieën uit een verzameling foto's. Een persoon kan bijvoorbeeld afbeeldingen labelen als "auto" of "geen auto" om het beeldherkenningssysteem te trainen om auto's te herkennen. Bij begeleid leren worden de invoergegevens expliciet gelabeld met categorieën voordat ze in het systeem worden ingevoerd.
2. Leren zonder toezicht: bij leren zonder toezicht krijgt een beeldherkenningsmodel een reeks niet-gelabelde afbeeldingen en bepaalt het de belangrijke overeenkomsten of verschillen daartussen door analyse van hun attributen of kenmerken.
3. Zelfbegeleid leren: Zelfbegeleid leren is een subset van leren zonder toezicht dat ook niet-gelabelde gegevens gebruikt. In dit trainingsmodel wordt het leren bereikt met behulp van pseudolabels die op basis van de gegevens zelf zijn gemaakt. Deze aanpak stelt machines in staat om te leren de gegevens weer te geven met minder nauwkeurige gegevens, wat handig kan zijn wanneer gelabelde gegevens schaars zijn. Zelfgestuurd leren kan bijvoorbeeld worden gebruikt om een ​​machine te leren menselijke gezichten te imiteren. Nadat het algoritme is getraind, zorgt het aanleveren van aanvullende gegevens ervoor dat het geheel nieuwe gezichten genereert.

Kortom, elk type beeldherkenning heeft zijn eigen sterke en zwakke punten, en de keuze van welk type te gebruiken hangt af van de specifieke vereisten van de betreffende taak.

Begeleid leren is nuttig wanneer gelabelde gegevens beschikbaar zijn en de te herkennen categorieën van tevoren bekend zijn. Leren zonder toezicht is nuttig wanneer de categorieën onbekend zijn en het systeem overeenkomsten en verschillen tussen de afbeeldingen moet identificeren. Zelfbegeleid leren is handig wanneer gelabelde gegevens schaars zijn en de machine moet leren om de gegevens weer te geven met minder nauwkeurige gegevens.

Enkele veel voorkomende vormen van beeldherkenning zijn:

1. Object herkenning: Objectherkenning is de meest voorkomende vorm van beeldherkenning en omvat het identificeren en classificeren van objecten binnen een afbeelding. Objectherkenning kan in een groot aantal toepassingen worden gebruikt, zoals het identificeren van objecten in bewakingsbeelden, het detecteren van defecten in gefabriceerde producten of het identificeren van verschillende soorten dieren in natuurfotografie.
2. Gezichtsherkenning: Gezichtsherkenning is een gespecialiseerde vorm van objectherkenning waarbij de identiteit van personen wordt geïdentificeerd en geverifieerd op basis van gezichtskenmerken. Gezichtsherkenning kan in verschillende toepassingen worden gebruikt, zoals beveiliging en bewaking, marketing en wetshandhaving.
3. Scèneherkenning: Scèneherkenning omvat het identificeren en categoriseren van scènes binnen een afbeelding, zoals landschappen, gebouwen en binnenruimten. Scèneherkenning kan worden gebruikt in toepassingen zoals autonome voertuigen, augmented reality en robotica.
4. Optische tekenherkenning (OCR): Optische tekenherkenning is een gespecialiseerde vorm van beeldherkenning waarbij tekst in afbeeldingen wordt geïdentificeerd en vertaald naar machineleesbare tekst. OCR wordt veel gebruikt bij documentbeheer, waar het wordt gebruikt om tekst uit gescande documenten te extraheren en om te zetten in doorzoekbare digitale tekst.
5. Gebaarherkenning: Gebaarherkenning omvat het identificeren en interpreteren van menselijke gebaren, zoals handbewegingen of gezichtsuitdrukkingen, om interactie met machines of apparaten mogelijk te maken. Gebaarherkenning kan worden gebruikt in toepassingen zoals gaming, robotica en virtual reality.

Samenvattend is beeldherkenning een krachtige technologie waarmee machines visuele gegevens kunnen interpreteren en begrijpen. De verschillende soorten beeldherkenning, zoals objectherkenning, gezichtsherkenning en scèneherkenning, hebben tal van toepassingen in verschillende industrieën.

Beeldherkenning versus objectdetectie:

Beeldherkenning omvat het identificeren en categoriseren van objecten in digitale afbeeldingen of video's. Het maakt gebruik van kunstmatige intelligentie en algoritmen voor machine learning om patronen en kenmerken in afbeeldingen te leren om ze nauwkeurig te identificeren. Het doel is om machines in staat te stellen visuele gegevens te interpreteren zoals mensen dat doen, door objecten in afbeeldingen te identificeren en te categoriseren.

Aan de andere kant is objectherkenning een specifiek type beeldherkenning waarbij objecten binnen een afbeelding worden geïdentificeerd en geclassificeerd. Algoritmen voor objectherkenning zijn ontworpen om specifieke soorten objecten te herkennen, zoals auto's, mensen, dieren of producten. De algoritmen gebruiken deep learning en neurale netwerken om patronen en kenmerken in de afbeeldingen te leren die overeenkomen met specifieke soorten objecten.

Met andere woorden, beeldherkenning is een brede categorie technologie die zowel objectherkenning als andere vormen van visuele data-analyse omvat. Objectherkenning is een meer specifieke technologie die zich richt op het identificeren en classificeren van objecten in afbeeldingen.

Hoewel zowel beeldherkenning als objectherkenning tal van toepassingen hebben in verschillende industrieën, ligt het verschil tussen beide in hun reikwijdte en specificiteit. Beeldherkenning is een meer algemene term die een breed scala aan toepassingen dekt, terwijl objectherkenning een meer specifieke technologie is die zich richt op het identificeren en classificeren van specifieke soorten objecten in afbeeldingen.

De toekomst van beeldherkenning:

De toekomst van beeldherkenning is veelbelovend, met eindeloze toepassingsmogelijkheden in diverse branches. Een van de belangrijkste ontwikkelingsgebieden is de integratie van beeldherkenningstechnologie met kunstmatige intelligentie en machine learning. Hierdoor kunnen machines leren van hun ervaring, waardoor hun nauwkeurigheid en efficiëntie in de loop van de tijd verbeteren.

Een andere belangrijke trend in beeldherkenningstechnologie is het gebruik van cloudgebaseerde oplossingen. Op de cloud gebaseerde beeldherkenning stelt bedrijven in staat om snel en eenvoudig oplossingen voor beeldherkenning in te zetten, zonder dat er een uitgebreide infrastructuur of technische expertise nodig is.

Beeldherkenning zal ook een belangrijke rol gaan spelen in de ontwikkeling van autonome voertuigen. Auto's die zijn uitgerust met geavanceerde beeldherkenningstechnologie, kunnen hun omgeving in realtime analyseren en obstakels, voetgangers en andere voertuigen detecteren en identificeren. Dit helpt ongevallen te voorkomen en het rijden veiliger en efficiënter te maken.

Over het algemeen is de toekomst van beeldherkenning erg spannend, met tal van toepassingen in verschillende industrieën. Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen en verbeteren, kunnen we de komende jaren nog meer innovatieve en nuttige toepassingen van beeldherkenning verwachten.

Hoe Nanonets uw bedrijf kan helpen met beeldherkenning

Nanonetten kunnen verschillende toepassingen hebben binnen beeldherkenning vanwege de focus op het creëren van een geautomatiseerde workflow die het proces van beeldannotatie en labeling vereenvoudigt.

• In de gezondheidszorg moeten bijvoorbeeld medische beelden zoals röntgenfoto's en CT-scans nauwkeurig worden geannoteerd en gelabeld voor diagnoses. Met Nanonets kunnen zorgprofessionals medische beelden uploaden naar het platform en vooraf getrainde modellen gebruiken om ze automatisch te labelen en te categoriseren. Dit kan een aanzienlijke hoeveelheid tijd en moeite besparen, vooral in instellingen met een hoog volume.
• In de detailhandel kan beeldherkenning worden gebruikt om objecten zoals kledingstukken of consumentenproducten te identificeren in afbeeldingen of video's. Nanonetten kunnen dit proces helpen automatiseren door aangepaste modellen te maken die specifieke items en hun kenmerken, zoals kleur en stijl, kunnen identificeren. Dit kan worden gebruikt om de zoekfunctie voor producten op e-commercewebsites te verbeteren, of om de voorraad bij te houden en ervoor te zorgen dat de voorraad beschikbaar is.
• Nanonetten kunnen ook bij de productie worden gebruikt om kwaliteitscontrole te waarborgen. Door beeldherkenningstechnologie te gebruiken om defecten in producten te identificeren, kunnen fabrikanten afval verminderen en de efficiëntie verhogen. Nanonetten kunnen dit proces helpen automatiseren door vooraf getrainde modellen te gebruiken om specifieke defecten, zoals scheuren of verkleuring, in afbeeldingen van producten te identificeren.

Al met al, Nanonets' geautomatiseerde workflows en aanpasbare modellen maak er een veelzijdig platform van dat kan worden toegepast in verschillende industrieën en use-cases binnen beeldherkenning.

Conclusie

Beeldherkenningstechnologie heeft de manier veranderd waarop we digitale afbeeldingen en video's verwerken en analyseren, waardoor het mogelijk wordt om objecten te identificeren, ziekten te diagnosticeren en workflows nauwkeurig en efficiënt te automatiseren. Nanonets is een toonaangevende leverancier van op maat gemaakte oplossingen voor beeldherkenning, waardoor bedrijven deze technologie kunnen gebruiken om hun activiteiten te verbeteren en klantervaringen te verbeteren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/image-recognition/