Bilderkennung

Wat ass AI Bilderkennung a wéi funktionnéiert et?

Mënschen hunn déi gebierteg Fäegkeet fir Objeten, Leit, Déieren a Plazen aus Fotoen z'ënnerscheeden a präzis z'identifizéieren. Wéi och ëmmer, Computere kommen net mat der Fäegkeet Biller ze klassifizéieren. Wéi och ëmmer, si kënne trainéiert ginn fir visuell Informatioun mat Computervisiounsapplikatiounen a Bilderkennungstechnologie ze interpretéieren.

Als Offshoot vun AI a Computer Vision kombinéiert d'Bilderkennung ze léieren Techniken fir vill real-Welt Benotzungsfäll ze stäerken. Fir d'Welt präzis ze gesinn, hänkt AI vun der Computervisioun of.

Ouni d'Hëllef vun der Bilderkennungstechnologie kann e Computervisiounsmodell net erkennen, identifizéieren an ausféieren Bild Klassifikatioun. Dofir sollt eng AI-baséiert Bilderkennungssoftware fäeg sinn Biller ze dekodéieren a fäeg sinn prévisiv Analyse ze maachen. Zu dësem Zweck ginn AI Modeller op massiven Datesätz trainéiert fir korrekt Prognosen ze bréngen.

Laut Fortune Business Insights gouf d'Maartgréisst vun der globaler Bilderkennungstechnologie op $ 23.8 Milliarde am Joer 2019 geschat. $ 86.3 Milliard vu 2027, wuesse bei engem 17.6% CAGR wärend der genannter Period.

Wat ass Bilderkennung?

Bilderkennung benotzt Technologie an Techniken fir Computeren ze hëllefen Elementer vun Interessi an engem Bild z'identifizéieren, ze markéieren an ze klassifizéieren.

Wärend d'Mënsche Biller veraarbecht an d'Objete bannent Biller ganz einfach klassifizéieren, ass datselwecht onméiglech fir eng Maschinn ausser et ass speziell trainéiert fir dat ze maachen. D'Resultat vun der Bilderkennung ass d'identifizéieren a klassifizéieren Objeten a verschidde virbestëmmte Kategorien mat der Hëllef vun Deep Learning Technologie präzis z'identifizéieren an ze klassifizéieren.

Wéi funktionnéiert AI Bilderkennung?

Wéi interpretéiere Mënschen visuell Informatioun?

Eis natierlech neural Netzwierker hëllefen eis Biller z'erkennen, klassifizéieren an interpretéieren op Basis vun eise vergaangene Erfahrungen, geléiertem Wëssen an Intuition. Vill an der selwechter Aart, e kënschtlechen neuralen Netzwierk hëlleft Maschinnen z'identifizéieren an ze klassifizéieren. Awer si mussen als éischt trainéiert ginn fir ze erkennen Objeten an engem Bild.

Fir den Objet Detektioun Technik fir ze schaffen, muss de Modell fir d'éischt op verschidde Bilddatesätz trainéiert ginn mat Deep Learning Methoden.

Am Géigesaz zu ML, wou d'Inputdaten mat Algorithmen analyséiert ginn, benotzt déif Léieren e geschichtegt neuralt Netzwierk. Et ginn dräi Aarte vu Schichten involvéiert - Input, verstoppt an Output. D'Informatiounsinput gëtt vun der Inputschicht kritt, veraarbecht vun der verstoppter Schicht, a Resultater generéiert vun der Ausgangsschicht.

Wéi d'Schichten matenee verbonne sinn, hänkt all Schicht vun de Resultater vun der viregter Schicht of. Dofir ass e riesegt Dataset wesentlech fir en neuralt Netzwierk ze trainéieren sou datt den Deep Learning System sech leet fir de mënschleche Begrënnungsprozess ze imitéieren a weider ze léieren.

[Lies och: De komplette Guide fir Bildannotatioun]

Wéi gëtt AI trainéiert fir d'Bild z'erkennen?

E Computer gesäit a veraarbecht e Bild ganz anescht wéi de Mënsch. E Bild, fir e Computer, ass just eng Rëtsch Pixel - entweder als Vektorbild oder Raster. A Rasterbilder ass all Pixel an enger Gitterform arrangéiert, wärend an engem Vektorbild si se als Polygone vu verschiddene Faarwen arrangéiert.

Wärend der Dateorganisatioun gëtt all Bild kategoriséiert, a kierperlech Feature ginn extrahéiert. Schlussendlech gëtt déi geometresch Kodéierung an Etiketten transforméiert déi d'Biller beschreiwen. Dës Etapp - Biller sammelen, organiséieren, etikettéieren an annotéieren - ass kritesch fir d'Performance vun de Computervisiounsmodeller.

Wann d'Deep Learning Datesets präzis entwéckelt sinn, Bild Unerkennung Algorithmen schaffen fir Mustere vun de Biller ze zéien.

Gesiichtserkennung:

Den AI gëtt trainéiert fir Gesiichter ze erkennen andeems d'Gesiichtsmerkmale vun enger Persoun kartéiert an se mat Biller an der Deep Learning Datebank vergläicht fir e Match ze treffen.

Objekt Identifikatioun:

D'Bilderkennungstechnologie hëlleft Iech Objekter vun Interesse an engem ausgewielten Deel vun engem Bild ze gesinn. Visuell Sich funktionnéiert als éischt andeems Dir Objeten an engem Bild identifizéiert an se mat Biller um Internet vergläicht.

Text Detektioun:

D'Bilderkennungssystem hëlleft och Text aus Biller z'entdecken an et an e maschinn liesbare Format mat opteschen Charaktererkennung ze konvertéieren.

De Prozess vum Bilderkennungssystem

Déi folgend dräi Schrëtt bilden den Hannergrond op deem Bild Unerkennung Wierker.

Prozess 1: Training Datasets

De ganze Bilderkennungssystem fänkt mat den Trainingsdaten aus Biller, Biller, Videoen, asw.. Dann brauchen déi neural Netzwierker d'Trainingsdaten fir Musteren ze zéien an Perceptiounen ze kreéieren.

Prozess 2: Neural Network Training

Wann d'Dateset entwéckelt ass, gi se an den neuralen Netzwierk Algorithmus agefouert. Et handelt als Viraussetzung fir d'Bilderkennungsinstrument z'entwéckelen. Benotzt eng Bild Unerkennung Algorithmus mécht et méiglech fir neural Netzwierker Klassen vu Biller ze erkennen.

Prozess 3: Testen

E Bilderkennungsmodell ass sou gutt wéi säin Test. Dofir ass et wichteg d'Performance vum Modell ze testen mat Biller déi net an der Trainingsdates präsent sinn. Et ass ëmmer virsiichteg ongeféier 80% vun der Datebank ze benotzen Modell Training an de Rescht, 20%, op Modell Testen. D'Performance vum Modell gëtt gemooss baséiert op Genauegkeet, Prévisibilitéit a Benotzerfrëndlechkeet.

Top Benotzt Fäll vun AI Bild Unerkennung

Industrien benotzt Bild Unerkennung

Kënschtlech Intelligenz Bilderkennungstechnologie gëtt ëmmer méi a verschiddenen Industrien benotzt, an dësen Trend gëtt virausgesot fir déi absehbar Zukunft weiderzemaachen. E puer vun den Industrien déi d'Bilderkennung bemierkenswäert gutt benotzen, sinn:

Sécherheet Industrie:

D'Sécherheetsindustrie benotzen d'Bilderkennungstechnologie extensiv fir Gesiichter z'entdecken an z'identifizéieren. Smart Sécherheetssystemer benotze Gesiichtserkennungssystemer fir Leit z'erméiglechen oder ze refuséieren.

Ausserdeem hunn Smartphones e Standard Gesiichtserkennungsinstrument dat hëlleft Telefonen oder Uwendungen ze spären. D'Konzept vun der Gesiichtsidentifikatioun, Unerkennung a Verifizéierung andeems Dir e Match mat der Datebank fënnt ass en Aspekt vun Gesiicht Unerkennung.

Automotive Industrie:

Bilderkennung hëlleft selbstfahrend an autonom Autoen op hir Bescht ze maachen. Mat der Hëllef vun hënneschte Kameraen, Sensoren a LiDAR, gi generéiert Biller mat der Dataset mat der Bilderkennungssoftware verglach. Et hëlleft präzis aner Gefierer z'entdecken, Traffic Luuchten, Bunnen, Foussgänger, a méi.

Retail Industrie:

D'Handelsindustrie wandert sech an d'Bilderkennungssfär well se eréischt viru kuerzem dës nei Technologie probéiert. Wéi och ëmmer, mat der Hëllef vu Bilderkennungsinstrumenter, hëlleft et Clienten praktesch Produkter ze probéieren ier se se kafen.

Gesondheetsversuergung Industrie:

D'Gesondheetsindustrie ass vläicht de gréisste Benefice vun der Bilderkennungstechnologie. Dës Technologie hëlleft Gesondheetsspezialisten genee Tumoren, Läsionen, Schlaganfall a Klumpen bei Patienten z'entdecken. Et hëlleft och sehbehënnerte Leit méi Zougang zu Informatioun an Ënnerhalung ze kréien andeems se online Date mat Textbaséierte Prozesser extrahéieren.

E Computer ze trainéieren fir visuell Informatioun z'erkennen, z'entschlësselen an z'erkennen, sou wéi Mënschen, ass keng einfach Aufgab. Dir braucht Tonne markéiert a klasséiert Daten fir en AI Bilderkennungsmodell z'entwéckelen.

De Modell deen Dir entwéckelt ass nëmme sou gutt wéi d'Trainingsdaten déi Dir fiddert. Feed Qualitéit, korrekt a gutt markéiert Daten, an Dir kritt Iech selwer en performanten AI Modell. Rufft un de Shaip fir Är Hänn op e personaliséierten a Qualitéitsdates fir all Projetsbedierfnesser ze kréien. Wann Qualitéit deen eenzege Parameter ass, ass dem Sharp seng Expertenteam alles wat Dir braucht.

Sozial Share

Dir Mee och