זיהוי תמונה

מהו זיהוי תמונה בינה מלאכותית וכיצד הוא עובד?

לבני אדם יש את היכולת המולדת להבחין ולזהות במדויק אובייקטים, אנשים, חיות ומקומות מתצלומים. עם זאת, מחשבים אינם מגיעים עם היכולת לסווג תמונות. עם זאת, ניתן לאמן אותם לפרש מידע חזותי באמצעות יישומי ראייה ממוחשבת וטכנולוגיית זיהוי תמונה.

כשלוחה של AI ו-Computer Vision, זיהוי תמונה משלב למידה עמוקה טכניקות להפעלת מקרי שימוש רבים בעולם האמיתי. כדי לתפוס את העולם בצורה מדויקת, AI תלוי בראייה ממוחשבת.

ללא עזרת טכנולוגיית זיהוי תמונה, מודל ראייה ממוחשבת אינו יכול לזהות, לזהות ולבצע סיווג תמונה. לכן, תוכנת זיהוי תמונות מבוססת בינה מלאכותית צריכה להיות מסוגלת לפענח תמונות ולהיות מסוגלת לבצע ניתוח חזוי. לשם כך, מודלים של AI מאומנים על מערכי נתונים מסיביים כדי להביא לחיזוי מדויק.

לפי Fortune Business Insights, גודל השוק של טכנולוגיית זיהוי תמונות העולמית הוערך ב-23.8 מיליארד דולר בשנת 2019. נתון זה צפוי להרקיע שחקים ל 86.3 מליארד דולרים על ידי 2027, גדל ב-17.6% CAGR במהלך התקופה האמורה.

מהי זיהוי תמונות?

זיהוי תמונה משתמש בטכנולוגיה ובטכניקות כדי לעזור למחשבים לזהות, לתייג ולסווג אלמנטים בעלי עניין בתמונה.

בעוד שבני אדם מעבדים תמונות ומסווגים את האובייקטים בתוך תמונות די בקלות, הדבר בלתי אפשרי עבור מכונה אלא אם כן הוכשרה לכך במיוחד. התוצאה של זיהוי תמונה היא לזהות ולסווג במדויק אובייקטים שזוהו לקטגוריות שונות שנקבעו מראש בעזרת טכנולוגיית למידה עמוקה.

כיצד פועל זיהוי תמונות בינה מלאכותית?

כיצד מפרשים בני אדם מידע חזותי?

הרשתות העצביות הטבעיות שלנו עוזרות לנו לזהות, לסווג ולפרש תמונות על סמך חוויות העבר, הידע הנלמד והאינטואיציה שלנו. באותו אופן, רשת עצבים מלאכותית עוזרת למכונות לזהות ולסווג תמונות. אבל צריך קודם כל להכשיר אותם לזהות אובייקטים בתמונה.

כדי להתאים איתור אובייקטים כדי לעבוד, יש לאמן את המודל על מערכי נתונים שונים של תמונות תוך שימוש בשיטות למידה עמוקה.

בניגוד ל-ML, שבו נתוני הקלט מנותחים באמצעות אלגוריתמים, למידה עמוקה משתמשת ברשת עצבית שכבתית. ישנם שלושה סוגים של שכבות מעורבים - קלט, מוסתר ופלט. קלט המידע מתקבל על ידי שכבת הקלט, מעובד על ידי השכבה הנסתרת, ותוצאות שנוצרות על ידי שכבת הפלט.

מכיוון שהשכבות מחוברות זו לזו, כל שכבה תלויה בתוצאות של השכבה הקודמת. לכן, מערך נתונים עצום חיוני לאימון רשת עצבית כך שמערכת הלמידה העמוקה נשענת לחקות את תהליך החשיבה האנושית ותמשיך ללמוד.

[קרא גם: המדריך השלם להערות תמונה]

כיצד מאומנים בינה מלאכותית לזהות את התמונה?

מחשב רואה ומעבד תמונה בצורה שונה מאוד מבני אדם. תמונה, עבור מחשב, היא רק חבורה של פיקסלים - או כתמונה וקטורית או כראסטר. בתמונות רסטר, כל פיקסל מסודר בצורת רשת, בעוד שבתמונה וקטורית, הם מסודרים כמצולעים בצבעים שונים.

במהלך ארגון הנתונים, כל תמונה מסווגת, ומחלצים תכונות פיזיות. לבסוף, הקידוד הגיאומטרי הופך לתוויות המתארות את התמונות. שלב זה - איסוף, ארגון, תיוג וסימון תמונות - הוא קריטי לביצועים של מודלים של ראייה ממוחשבת.

לאחר שמערך הנתונים של למידה עמוקה מפתחים בצורה מדויקת, תמונה אלגוריתמי זיהוי לעבוד כדי לצייר דפוסים מהתמונות.

זיהוי פנים:

הבינה המלאכותית מאומנת לזהות פנים על ידי מיפוי תווי הפנים של אדם והשוואתם לתמונות במסד הנתונים של למידה עמוקה כדי ליצור התאמה.

זיהוי אובייקט:

טכנולוגיית זיהוי התמונה עוזרת לך לזהות אובייקטים מעניינים בחלק נבחר של תמונה. חיפוש חזותי פועל תחילה על ידי זיהוי אובייקטים בתמונה והשוואתם לתמונות באינטרנט.

זיהוי טקסט:

מערכת זיהוי התמונות גם עוזרת לזהות טקסט מתמונות ולהמיר אותו לפורמט קריא במכונה באמצעות זיהוי תווים אופטי.

תהליך של מערכת זיהוי תמונות

שלושת השלבים הבאים יוצרים את הרקע על איזו תמונה ההכרה עובדת.

תהליך 1: מערכי נתונים הדרכה

כל מערכת זיהוי התמונות מתחילה בנתוני האימון המורכבים מתמונות, תמונות, סרטונים וכו'. לאחר מכן, הרשתות הנוירוניות זקוקות לנתוני האימון כדי לצייר תבניות וליצור תפיסות.

תהליך 2: אימון ברשת עצבית

לאחר פיתוח מערך הנתונים, הם מוזנים לאלגוריתם הרשת העצבית. הוא משמש הנחת יסוד לפיתוח כלי זיהוי התמונות. שימוש ב- אלגוריתם לזיהוי תמונות מאפשר לרשתות עצביות לזהות כיתות של תמונות.

תהליך 3: בדיקה

מודל זיהוי תמונה טוב כמו הבדיקה שלו. לכן, חשוב לבדוק את ביצועי המודל באמצעות תמונות שאינן קיימות במערך האימון. תמיד כדאי להשתמש בכ-80% ממערך הנתונים אימון מודל והשאר, 20%, על בדיקות מודל. ביצועי המודל נמדדים על סמך דיוק, יכולת חיזוי ושימושיות.

מקרי שימוש מובילים של זיהוי תמונות בינה מלאכותית

תעשיות המשתמשות בזיהוי תמונה

טכנולוגיית זיהוי תמונות של בינה מלאכותית נמצאת בשימוש יותר ויותר בתעשיות שונות, ומגמה זו צפויה להימשך בעתיד הנראה לעין. חלק מהענפים המשתמשים בזיהוי תמונה בצורה יוצאת דופן הם:

תעשיית אבטחה:

תעשיות האבטחה משתמשות רבות בטכנולוגיית זיהוי תמונות כדי לזהות ולזהות פנים. מערכות אבטחה חכמות משתמשות במערכות זיהוי פנים כדי לאפשר או למנוע כניסה מאנשים.

יתרה מכך, לסמארטפונים יש כלי זיהוי פנים סטנדרטי שעוזר לפתוח טלפונים או אפליקציות. הרעיון של זיהוי פנים, זיהוי ואימות על ידי מציאת התאמה למסד הנתונים הוא היבט אחד של זיהוי פנים.

תעשיית הרכב:

זיהוי תמונה מסייע למכוניות נהיגה עצמית ואוטונומית לבצע במיטבן. בעזרת מצלמות הפונות לאחור, חיישנים ו-LiDAR, התמונות שנוצרו מושוות למערך הנתונים באמצעות תוכנת זיהוי התמונות. זה עוזר לזהות במדויק כלי רכב אחרים, רמזורים, נתיבים, הולכי רגל ועוד.

תעשייה קמעונאית:

תעשיית הקמעונאות יוצאת לתחום זיהוי התמונות מכיוון שהיא מנסה רק לאחרונה את הטכנולוגיה החדשה הזו. עם זאת, בעזרת כלי זיהוי תמונות, היא עוזרת ללקוחות לנסות וירטואלית מוצרים לפני רכישתם.

תעשיית הבריאות:

תעשיית הבריאות היא אולי המרוויחה הגדולה ביותר של טכנולוגיית זיהוי תמונות. טכנולוגיה זו מסייעת לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לזהות במדויק גידולים, נגעים, שבץ וגושים בחולים. זה גם עוזר לאנשים לקויי ראייה לקבל יותר גישה למידע ובידור על ידי חילוץ נתונים מקוונים באמצעות תהליכים מבוססי טקסט.

לאמן מחשב לתפוס, לפענח ולזהות מידע חזותי בדיוק כמו בני אדם זו משימה לא פשוטה. אתה צריך טונות של נתונים מתויגים ומסווגים כדי לפתח מודל זיהוי תמונה בינה מלאכותית.

המודל שאתה מפתח טוב רק כמו נתוני האימון שאתה מזין אותו. הזן איכות, נתונים מדויקים ומתויגים היטב, ותשיג לעצמך מודל AI בעל ביצועים גבוהים. צור קשר עם Shaip כדי לשים את ידך על מערך נתונים מותאם ואיכותי לכל צרכי הפרויקט. כאשר האיכות היא הפרמטר היחיד, צוות המומחים של שארפ הוא כל מה שאתה צריך.

שתף חברתי

אולי גם תאהב