Що таке розпізнавання зображень?

Перевидано Платоном

читають: 0

У цій статті ми розповімо, чому розпізнавання зображень важливо для вашого бізнесу та як наномережі можуть допомогти оптимізувати ваш бізнес там, де потрібне розпізнавання зображень.

Що таке розпізнавання зображень?

Розпізнавання зображень, також відоме як класифікація зображень, — це технологія комп’ютерного зору, яка дозволяє машинам ідентифікувати та класифікувати об’єкти в цифрових зображеннях або відео. Технологія використовує штучний інтелект і алгоритми машинного навчання, щоб вивчати шаблони та особливості на зображеннях і точно їх ідентифікувати.

Мета полягає в тому, щоб дозволити машинам інтерпретувати візуальні дані, як це роблять люди, шляхом ідентифікації та категоризації об’єктів на зображеннях. Ця технологія має широкий спектр застосувань у різних галузях, включаючи виробництво, охорону здоров’я, роздрібну торгівлю, сільське господарство та безпеку.

Розпізнавання зображень можна використовувати для покращення контролю якості у виробництві, виявлення та діагностики медичних умов, покращення досвіду клієнтів у роздрібній торгівлі, оптимізації врожайності в сільському господарстві та допомоги в нагляді та заходах безпеки. Крім того, може допомогти розпізнавання зображень автоматизувати робочі процеси та підвищення ефективності в різних бізнес-процесах.

Чому розпізнавання зображень має значення

Розпізнавання зображень має значення для бізнесу, оскільки воно дає змогу автоматизувати завдання, які в іншому випадку вимагали б людських зусиль і можуть бути схильними до помилок. Це дозволяє краще організувати та аналізувати візуальні дані, що веде до ефективнішого та ефективнішого прийняття рішень. Крім того, технологія розпізнавання зображень може покращити взаємодію з клієнтами, надаючи персоналізовані та інтерактивні функції.

Ось кілька прикладів того, як розпізнавання зображень використовується в різних програмах і революціонізувало бізнес-процеси:

Здоров'я: розпізнавання медичних зображень кардинально змінило ситуацію в галузі охорони здоров’я. Завдяки розпізнаванню зображень на основі штучного інтелекту радіологи можуть точніше виявляти ракові клітини на мамограмах, МРТ та інших медичних зображеннях, забезпечуючи раннє виявлення та лікування. За допомогою платформи оптичного розпізнавання тексту з підтримкою штучного інтелекту Nanonets може допомогти автоматизувати вилучення відповідних даних із медичних документів.
Роздрібна торгівля: Роздрібні компанії використовують розпізнавання зображень, щоб надавати клієнтам персоналізований досвід покупок. Наприклад, роздрібний продавець одягу може використовувати розпізнавання зображень, щоб рекомендувати вбрання, яке відповідає стилю клієнта.
Фінанси та бухгалтерський облік: Компанії витрачають багато ручних зусиль на відстеження, запис і перевірку фінансових операцій. Розпізнавання зображень може допомогти автоматизувати обробку рахунків-фактур or управління витратами і автоматизувати весь процес синхронізації даних з ERP.
Manufacturing: розпізнавання зображень використовується у виробництві для автоматизації процесів контролю якості. Аналізуючи зображення вироблених продуктів, розпізнавання зображень на основі штучного інтелекту може виявляти дефекти та відхилення від стандартів якості з більшою точністю та швидкістю, ніж люди-інспектори.
сільське господарство: Розпізнавання зображень трансформує сільськогосподарську галузь, дозволяючи фермерам ідентифікувати шкідників, хвороби та дефіцит поживних речовин у культурах. Аналізуючи зображення рослин, розпізнавання зображень за допомогою штучного інтелекту може допомогти фермерам діагностувати проблеми та вжити заходів щодо їх усунення до того, як збитки стануть незворотними.

Загалом розпізнавання зображень допомагає підприємствам стати більш ефективними, рентабельними та конкурентоспроможними, надаючи їм практичну інформацію на основі величезної кількості візуальних даних, які вони збирають.

Як працює розпізнавання зображень?

Алгоритми розпізнавання зображень використовують глибоке навчання та нейронні мережі для обробки цифрових зображень і розпізнавання шаблонів і особливостей на зображеннях. Алгоритми навчаються на великих наборах даних зображень, щоб вивчати закономірності та особливості різних об’єктів. Потім навчена модель використовується для точної класифікації нових зображень у різні категорії.

Процес розпізнавання зображень зазвичай включає наступні кроки:

Збір даних: Першим кроком у розпізнаванні зображень є збір великого набору даних позначених зображень. Ці позначені зображення використовуються для навчання алгоритму розпізнаванню шаблонів і особливостей у різних типах зображень.
Попередня обробка: перш ніж зображення можна буде використовувати для навчання, їх потрібно попередньо обробити, щоб усунути шум, спотворення чи інші артефакти, які можуть заважати процесу розпізнавання зображень. Цей крок може передбачати зміну розміру, обрізання або налаштування контрастності та яскравості зображень.
Вилучення функції: Наступним кроком буде виділення функцій із попередньо оброблених зображень. Це передбачає визначення та виділення відповідних частин зображення, які алгоритм може використовувати для розрізнення різних об’єктів або категорій.
Модельний тренінг: після виділення функцій алгоритм навчається на позначеному наборі даних зображень. Під час навчання алгоритм вчиться ідентифікувати та класифікувати різні об’єкти, розпізнаючи шаблони та особливості на зображеннях.
Тестування та оцінка моделі: Після навчання алгоритму його перевіряють на окремому наборі зображень, щоб оцінити його точність і продуктивність. Цей крок допомагає виявити будь-які помилки або слабкі місця в моделі, які потрібно усунути.
Розгортання: Після перевірки та перевірки моделі її можна використовувати для точної класифікації нових зображень у різні категорії.

Типи розпізнавання зображень:

Системи розпізнавання зображень можна навчити одним із трьох способів: навчання під контролем, навчання без контролю або самоконтроль навчання.

Зазвичай маркування даних навчання є основною відмінністю між трьома підходами до навчання.

Контрольоване навчання: у цьому типі розпізнавання зображень алгоритми контрольованого навчання використовуються для розрізнення різних категорій об’єктів із колекції фотографій. Наприклад, людина може позначити зображення як «автомобіль» або «не автомобіль», щоб навчити систему розпізнавання зображень розпізнавати автомобілі. При керованому навчанні вхідні дані чітко позначаються категоріями перед подачею в систему.
Неконтрольоване навчання: у неконтрольованому навчанні модель розпізнавання зображень отримує набір непозначених зображень і визначає важливі подібності або відмінності між ними шляхом аналізу їхніх атрибутів або характеристик.
Самоконтрольоване навчання: самоконтрольоване навчання – це підмножина неконтрольованого навчання, яке також використовує немарковані дані. У цій моделі навчання навчання здійснюється за допомогою псевдоміток, створених із самих даних. Цей підхід дозволяє машинам навчитися представляти дані менш точними даними, що може бути корисним, коли помічених даних мало. Наприклад, самоконтрольоване навчання можна використовувати, щоб навчити машину імітувати людські обличчя. Після того, як алгоритм навчено, надання додаткових даних змушує його генерувати абсолютно нові обличчя.

Таким чином, кожен тип розпізнавання зображень має свої сильні та слабкі сторони, і вибір того, який тип використовувати, залежить від конкретних вимог поставленого завдання.

Навчання під наглядом корисне, коли доступні позначені дані та категорії, які потрібно розпізнати, відомі заздалегідь. Навчання без нагляду корисне, коли категорії невідомі, а системі потрібно визначити подібності та відмінності між зображеннями. Самоконтрольоване навчання корисне, коли позначених даних мало, і машині потрібно навчитися представляти дані менш точними даними.

Деякі поширені типи розпізнавання зображень:

Розпізнавання об'єктів: Розпізнавання об’єктів є найпоширенішим типом розпізнавання зображень і передбачає ідентифікацію та класифікацію об’єктів на зображенні. Розпізнавання об’єктів можна використовувати в широкому діапазоні застосувань, таких як ідентифікація об’єктів на записах камер спостереження, виявлення дефектів у вироблених продуктах або ідентифікація різних типів тварин на фотографіях дикої природи.
Розпізнавання обличчя: Розпізнавання облич – це спеціалізована форма розпізнавання об’єктів, яка передбачає ідентифікацію та перевірку ідентичності людей на основі рис обличчя. Розпізнавання облич можна використовувати в різноманітних програмах, таких як безпека та спостереження, маркетинг і правоохоронні органи.
Розпізнавання сцени: розпізнавання сцен передбачає ідентифікацію та класифікацію сцен на зображенні, наприклад пейзажів, будівель і внутрішніх приміщень. Розпізнавання сцени можна використовувати в таких програмах, як автономні транспортні засоби, доповнена реальність і робототехніка.
Оптичне розпізнавання символів (OCR): Оптичне розпізнавання символів – це спеціалізована форма розпізнавання зображень, яка передбачає ідентифікацію та переклад тексту в зображеннях у машиночитаний текст. Розпізнавання символів зазвичай використовується в управлінні документами, де воно використовується для вилучення тексту зі сканованих документів і перетворення його в цифровий текст з можливістю пошуку.
Розпізнавання жестів: Розпізнавання жестів передбачає ідентифікацію та інтерпретацію людських жестів, таких як рухи рук або міміка, щоб забезпечити взаємодію з машинами чи пристроями. Розпізнавання жестів можна використовувати в таких програмах, як ігри, робототехніка та віртуальна реальність.

Таким чином, розпізнавання зображень є потужною технологією, яка дозволяє машинам інтерпретувати та розуміти візуальні дані. Різні типи розпізнавання зображень, такі як розпізнавання об’єктів, розпізнавання обличчя та розпізнавання сцени, мають численні застосування в різних галузях промисловості.

Розпізнавання зображень проти виявлення об'єктів:

Розпізнавання зображень передбачає ідентифікацію та класифікацію об’єктів у цифрових зображеннях або відео. Він використовує штучний інтелект і алгоритми машинного навчання, щоб вивчати шаблони та особливості на зображеннях і точно їх ідентифікувати. Мета полягає в тому, щоб дозволити машинам інтерпретувати візуальні дані, як це роблять люди, шляхом ідентифікації та категоризації об’єктів на зображеннях.

З іншого боку, розпізнавання об’єктів — це особливий тип розпізнавання зображень, який передбачає ідентифікацію та класифікацію об’єктів на зображенні. Алгоритми розпізнавання об’єктів призначені для розпізнавання певних типів об’єктів, таких як автомобілі, люди, тварини чи продукти. Алгоритми використовують глибоке навчання та нейронні мережі, щоб вивчати шаблони та особливості зображень, які відповідають певним типам об’єктів.

Іншими словами, розпізнавання зображень — це широка категорія технологій, яка охоплює розпізнавання об’єктів, а також інші форми аналізу візуальних даних. Розпізнавання об’єктів — це більш специфічна технологія, яка зосереджена на ідентифікації та класифікації об’єктів на зображеннях.

Хоча і розпізнавання зображень, і розпізнавання об’єктів мають численні застосування в різних галузях, різниця між ними полягає в їхньому масштабі та специфіці. Розпізнавання зображень — це більш загальний термін, який охоплює широкий спектр застосувань, тоді як розпізнавання об’єктів — це більш конкретна технологія, яка зосереджена на ідентифікації та класифікації конкретних типів об’єктів у зображеннях.

Майбутнє розпізнавання зображень:

Майбутнє розпізнавання зображень дуже багатообіцяюче, з нескінченними можливостями його застосування в різних галузях. Одним із основних напрямків розвитку є інтеграція технології розпізнавання зображень зі штучним інтелектом і машинним навчанням. Це дозволить машинам вчитися на їх досвіді, покращуючи свою точність і ефективність з часом.

Іншою важливою тенденцією в технології розпізнавання зображень є використання хмарних рішень. Хмарне розпізнавання зображень дозволить компаніям швидко та легко розгортати рішення для розпізнавання зображень без потреби у великій інфраструктурі чи технічних знаннях.

Розпізнавання зображень також може зіграти важливу роль у розвитку автономних транспортних засобів. Автомобілі, оснащені передовою технологією розпізнавання зображень, зможуть аналізувати навколишнє середовище в режимі реального часу, виявляючи та ідентифікуючи перешкоди, пішоходів та інші транспортні засоби. Це допоможе запобігти ДТП і зробити водіння безпечнішим і ефективнішим.

Загалом, майбутнє розпізнавання зображень дуже захоплююче з численними застосуваннями в різних галузях. Оскільки технології продовжують розвиватися та вдосконалюватися, ми можемо очікувати ще більше інноваційних і корисних застосувань розпізнавання зображень у найближчі роки.

Як наномережі можуть допомогти вашому бізнесу з розпізнаванням зображень

Наномережі можуть мати декілька додатків у розпізнаванні зображень завдяки своїй зосередженості на створенні автоматизованого робочого процесу, який спрощує процес анотації та маркування зображень.

Наприклад, у галузі охорони здоров’я медичні зображення, такі як рентгенівські знімки та комп’ютерна томографія, мають бути точно анотовані та марковані для діагностики. За допомогою Nanonets медичні працівники можуть завантажувати медичні зображення на платформу та використовувати попередньо підготовлені моделі для автоматичного позначення та класифікації їх. Це може заощадити значну кількість часу та зусиль, особливо в налаштуваннях великого обсягу.
У роздрібній торгівлі розпізнавання зображень можна використовувати для ідентифікації таких об’єктів, як предмети одягу чи споживчі товари на зображеннях чи відео. Наномережі можуть допомогти автоматизувати цей процес шляхом створення спеціальних моделей, які можуть ідентифікувати конкретні елементи та їхні атрибути, такі як колір і стиль. Це можна використовувати для покращення функції пошуку продуктів на веб-сайтах електронної комерції або для відстеження запасів і забезпечення наявності на складі.
Наномережі також можна використовувати у виробництві для забезпечення контролю якості. Використовуючи технологію розпізнавання зображень для виявлення дефектів у продуктах, виробники можуть зменшити відходи та підвищити ефективність. Наномережі можуть допомогти автоматизувати цей процес, використовуючи попередньо навчені моделі для виявлення конкретних дефектів, таких як тріщини або зміна кольору, на зображеннях продуктів.

Загалом, Nanonets автоматизовані робочі потоки та настроювані моделі зробити його універсальною платформою, яку можна застосовувати в різноманітних галузях і випадках використання в рамках розпізнавання зображень.

Висновок

Технологія розпізнавання зображень змінила спосіб обробки та аналізу цифрових зображень і відео, дозволяючи ідентифікувати об’єкти, діагностувати захворювання та автоматизувати робочі процеси точно й ефективно. Nanonets є провідним постачальником індивідуальних рішень для розпізнавання зображень, що дозволяє компаніям використовувати цю технологію для покращення своєї діяльності та покращення взаємодії з клієнтами.