¿Qué es el reconocimiento de imágenes?
El reconocimiento de imágenes es un mecanismo para identificar y clasificar objetos en imágenes en categorías específicas, basado en la forma en que los humanos reconocen objetos en diferentes conjuntos de imágenes.
¿Cómo funciona el reconocimiento de imágenes para los humanos?
Cuando vemos un objeto o una imagen, nosotros, como humanos, sabemos exactamente qué es inmediatamente. Las personas clasifican todo lo que ven en diferentes tipos de categorías según los atributos reconocidos, e incluso si no sabemos exactamente qué es el objeto, generalmente podemos compararlo con objetos de diferentes categorías que hemos visto en el pasado y según Sus propiedades lo clasifican. Tomemos el ejemplo de un animal que no conocemos. Incluso si no podemos identificar claramente qué animal es, aún podremos identificarlo como un animal.
La gente piensa poco en lo que está mirando y en cómo reconocer los objetos, sucede de forma completamente inconsciente. Las personas no siempre prestan atención a todo lo que les rodea. Nuestros cerebros han sido entrenados para reconocer objetos fácilmente en función de nuestra experiencia previa. Tenemos una notable capacidad de razonamiento: cuando vemos algo similar a un objeto que hemos visto antes, podemos inferir que pertenece a una determinada categoría de elementos. No necesariamente necesitamos mirar cada parte de una imagen para reconocer objetos en ella. Tan pronto como vea parte de un elemento que reconozca, sabrá de qué se trata. A menudo usamos el color y el contraste para identificar artículos.
Para los humanos, la mayor parte del reconocimiento de imágenes es subconsciente. Pero cuando se trata del reconocimiento de imágenes de máquinas, la situación es mucho más complicada.
¿Cómo funciona el reconocimiento de imágenes con las máquinas?
Las máquinas solo pueden reconocer clases de objetos que programamos en ellas. No pueden entender y reconocer naturalmente lo que ven. Si una máquina está programada para reconocer una clase de imágenes, no podrá reconocer nada más que el programa. La máquina sólo podrá especificar si un objeto presente en un conjunto de imágenes corresponde a una clase o no.
Entrene el reconocimiento de imágenes mediante el aprendizaje automático
El objetivo del reconocimiento de imágenes es identificar, etiquetar y clasificar objetos detectados de diferentes clases. El reconocimiento de objetos o imágenes es un proceso completo que involucra varias tareas tradicionales de visión artificial:
Clasificación de imágenes: etiquete imágenes y cree categorías.
Localización de objetos: identifique la ubicación de un objeto en una imagen encerrando el objeto con un cuadro delimitador.
Detección de objetos: determine la presencia de un objeto con la ayuda de un cuadro delimitador y clasifíquelo en la clase a la que pertenece.
Segmentación de objetos: Diferenciar varios elementos. Identifique y localice cada elemento en la imagen. La segmentación no utiliza un cuadro delimitador, sino que resalta los contornos de los objetos de la imagen.
En los últimos años, esta tarea de visión por computadora ha logrado un gran éxito, en gran parte debido a la aplicación del aprendizaje automático.
Diferentes áreas de aplicación del reconocimiento de imágenes de aprendizaje automático
La visión por computadora y el reconocimiento están a nuestro alrededor en estos días. Desde desbloquear tu teléfono con tu cara por la mañana hasta entrar a un centro comercial para comprar. Muchas industrias diferentes han decidido implementar IA en sus procesos.
Reconocimiento facial
El reconocimiento facial es una importante aplicación de reconocimiento. Muchas empresas lo utilizan para detectar diferentes rostros simultáneamente, por ejemplo, para saber cuántas personas hay en una imagen. La policía y las fuerzas de seguridad pueden utilizar el reconocimiento facial para identificar delincuentes o víctimas. El reconocimiento facial implica detección de género, estimación de emociones, estimación de edad, etc.
La necesidad de que las empresas identifiquen estas características es fácil de entender. Les permite identificar exactamente quiénes son sus clientes. De esta manera, una casa de moda puede darse cuenta de que el 80% de sus clientes son mujeres, la edad promedio es de 30 a 45 años y los clientes no parecen apreciar los productos en la tienda. Mirando el vestido verde, sus expresiones faciales a menudo están decepcionadas. Reconocer todos estos detalles es necesario para que entiendan sus objetivos y adapten sus comunicaciones en el futuro.
salud y Medicina
Tratar a los pacientes puede ser un desafío y, a veces, se puede pasar por alto un pequeño factor durante el examen, lo que hace que el personal médico brinde el tratamiento incorrecto. Para evitar que esto suceda, los sistemas de salud comenzaron a analizar las imágenes tomadas durante el tratamiento. Rayos X, radios, escaneos, todos estos materiales de imágenes pueden usar el reconocimiento de imágenes para detectar cambios individuales de un punto a otro. Detecta la progresión de tumores, virus, la aparición de anomalías venosas o arteriales, y más.
Agricultura Inteligente
La vida diaria de un agricultor es cualquier cosa menos fácil. Para continuar cuidando bien a sus animales y plantaciones, necesitan monitorearlos.
El seguimiento de sus animales se ha convertido en una forma cómoda para que los granjeros observen su ganado. Con cámaras equipadas con sensores de movimiento y programas de detección de imágenes, pueden asegurarse de que todos sus animales gozan de buena salud. También pueden monitorear nacimientos de animales. Los granjeros pueden averiguar fácilmente si una vaca tiene problemas para dar a luz a sus terneros. Podrían intervenir rápidamente para ayudar a los animales a dar a luz, evitando la posible muerte de ambos animales.
Para ver si las plantas en el campo están sanas, los agricultores pueden programar el reconocimiento de imágenes para detectar la presencia de enfermedades en las plantas y responder en consecuencia.
seguridad y protección
安保和安全是当今社会的两大关注点。借助图像识别和检测，可以更轻松地识别罪犯或受害者，甚至武器。例如，在机场，安全至关重要。安全人员在人工智能的帮助下，可以在屏幕前非常迅速地发现危险。当一件行李无人看管时，看守人员可以立即与现场人员取得联系，快速寻找失主。出示护照时，会识别个人的指纹和面部，以确保它们与原始文件匹配。
保险公司也在使用人脸识别技术。当有人提出关于抢劫的投诉并要求保险公司赔偿时。后者经常要求受害者提供视频片段或监控图像，以证明重罪确实发生了。这就可以利用人脸识别对罪犯进行追捕。
电子商务
自COVID-19大流行开始以来，在线商店正在经历繁荣。他们提出的最新进展之一是图像识别，以更好地为客户服务。许多平台现在能够识别他们的在线购物者最喜欢的产品，并根据他们之前看过的内容向他们推荐要购买的新商品。
另一方面，一些新的应用程序建议他们的用户只需拍摄他们在街上遇到的人身上发现的物品的照片，以便找到有类似或相同物品可供购买的商店。
过去几十年在人工智能和图片识别领域已经取得了巨大的进步。
景联文科技为全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构提供AI数据采集、数据标注、数据集产品、假指纹采集和指纹防伪算法服务。景联文始终践行“做全球AI行业客户的数据参谋”的企业使命，助力人工智能技术加速数字经济相关产业质量变革、动力变革与效率变革，赋能传统产业智能化转型升级。