Yapay Zeka Görüntüleri Tanımaya Nasıl Yardımcı Oluyor?

0
53
görüntülenme

İnsanlar olarak, konumları, nesneleri ve insanları fotoğraflardan çabucak ayırt edebiliyoruz, ancak bu görüntülerin bilgisayarlar tarafından anlaşılması genellikle zordur. Görüntü tanıma için en son teknoloji sayesinde, artıkgibi özel yazılım ve uygulamalarımız var ters fotoğraf arama görsel bilgi deşifresi için.

Bilgisayarla görme, görüntü işleme, resim sınıflandırma, nesne tanıma, öğe segmentasyonu gibi görevleri gerçekleştirmek için derin öğrenmeyi kullanan geniş bir alandır. Oysa Görüntü tanıma, kararları desteklemek için görüntüleri yorumlayan bir bilgisayarla görme sektörüdür. Görüntü tanıma, görüntü işlemenin son aşaması olan en temel bilgisayarlı görme görevleri arasındadır.

Resimli Arama yazılımında

Tersine Görsel Arama derin öğrenme, gelişmiş bir makine öğrenimi biçimi olan derin öğrenmeyi kullanır. Makine öğrenimi, girdi olarak kullanılan veriler, verilere uygulanan farklı ML algoritmaları ve bir çıktı ile çalışır.için çok katmanlı bir sinir ağı kullanıldığından, derin öğrenme yaklaşımı makine öğrenmesinden farklıdır Görüntü arama.

AI, Görüntüleri Tanımak İçin Nasıl Kullanılır?

Resim tanımanın nasıl çalıştığını zaten biliyorsunuz, ancak AI’nınnasıl lider bir rol oynadığını sorgulayabilirsiniz ters fotoğraf arama. Bu önemli konuyu bu bölümde tam olarak inceleyeceğiz.

●     Yüz Tanıma Yüz tanıma

sistem, bir kişinin yüz özelliklerini haritalamak için AI kullanır. Görüntü daha sonra binlerce ve milyonlarca ters fotoğraf arama sonucunda bir eşleşme bulmak için derin bilgi veritabanıyla karşılaştırılır.

Bununla birlikte, teknoloji umut verici birçok avantaj sunsa da, kullanıcılar kendilerini, kullanıcının izni olmadan bilgi toplama gibi sistemlerin gizliliğine ayırmışlardır.

İşte burada görsel arama araçları, hızlı servisleri ve yeni veri toplamak için yüklenen görselleri kullanmayan güvenli sistemleriyle devreye giriyor.kullanmanın en büyük kısmı Ters fotoğraf arama aracını, tarayıcının Google, Yandex ve Bing gibi tüm ana arama tabanlarından gelen tam ve sahte fotoğrafları tanımasını ve ayırt etmesini sağlamasıdır.

Nesnenin Keşfi Nesne

tanımayı başarmak için iki kapsamlı öğrenme stratejisi uygulayabiliriz. Biri bir modeli sıfırdan eğitmek, diğeri isegibi önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modelinden yararlanmak ters fotoğraf arama.

Nesne tanımlama uygulamaları oluşturmak maliyetli bir iştir ve matematiksel ve makine öğrenimi çerçevelerinin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Bazı çağdaş nesne tanıma uygulamaları, bir etkinlik fotoğrafından veya üretim öğelerinden insanları saymayı kapsar. Bıçaklar, tabancalar veya diğer nesneler dahil olmak üzere zararlı nesneleri tespit etmek için de kullanılabilir.

●     Metin Algılama

AI,metnin resimlerden ayrılmasını öğretir ters fotoğraf arama sisteminde. Günümüzde, giderek daha fazla dijitalleşen çağda, sorunsuz bir şekilde paylaşılabildiği ve değiştirilebildiği için ağırlıklı olarak dijital metin kullanıyoruz. Ancak bu, kağıtlar hakkında belgelenmiş bilgimiz olmadığı anlamına gelmez. Tarihi belgeleri ve kitapları fiziksel olarak dijitalleştirdik.

Yapay Zeka ve Bilgisayarla Görme alanında, metni alan ve fotoğrafları makine tarafından okunabilir sembollere dönüştüren algoritmaların üretimi ile ilgilenen Optik Karakter Tanıma adlı bir araştırma konusu vardır.

Görüntü Tanıma Uygulamaları

AI, görüntü tanıma için birçok endüstride kullanılmaktadır. Bu teknolojinin başlıca kullanımları bu bölümde tartışılmaktadır.

●     Görsel arama için Resim Tanıma AI

Ters fotoğraf arama , kullanıcının metin yerine gerçek dünyadaki fotoğrafları kullanarak çevrimiçi arama yapmasını sağlayan yeni, AI destekli bir teknolojidir. Bu teknik, fotoğrafların bağlamını anlayabildikleri ve müşterilere özelleştirilmiş ve doğru arama sonuçlarıyla kendi ilgilerini gösterebildikleri için özellikle mağazalar tarafından kullanılmaktadır. Görsel görüntüleri ararken biz aramak için resimler kullanan, ancakiçinçünkü ters görüntü arama biz yazarak kelimeyle bakmakayrıdır.

●     İçerik denetimi

Birçok sosyal medya platformunun ve içerik paylaşım topluluğunun yapı taşları, kullanıcılar tarafından sağlanan içeriği içerir. Bu multi-milyar dolarlık kuruluşlar, milyonlarca kullanıcının oluşturduğu ve paylaştığı içerikle ayakta kalıyor. İçeriğin Topluluk Yönergelerine uygun olarak izlenmesi büyük bir zorluktur.

Yapay zeka destekli görüntü tanıma, paylaşılan içeriğin güvenli olması ve topluluk yönergelerine ve platformun ana hedeflerine uygun olması için materyali otomatik olarak kontrol etmeye yardımcı olur.

●     Görüntü tanıma teknolojisi, görme zorluğu çeken kullanıcılara yardımcı olur.

Belki de bu, teknolojinin en cesaret verici avantajıdır. Bugün, fotoğraf ve film gibi görsel yardım için bilgi ve eğlenceye her zamankinden daha fazla güveniyoruz. Ancak vizyonu zayıf olan kişiler için dezavantajlıdır.

Görüntü tanıma teknolojisi, ses veya dokunma gibi diğer duyusal bilgilerin görme engelli dünyanın sorunlarını çözeceğini vaat ediyor. Facebook bu teknolojinin ilk öncülerinden biridir. Kör veya görme bozukluğu olan kişiler için Otomatik Alternatif Metin adı verilen yeni işlev 2016 yılında tanıtıldı.

Sonuç:

Derin öğrenme algoritmaları ve yapay sinir kullanılarak makinelere görüntüleri belirli bir etkinlik için gereken şekilde izlemesi ve yorumlaması öğretilebilir. AI görüntü işlemenin yaygınlaştırılmasındaki ilerleme şaşırtıcıdır ve perakende ve istihbarat teşkilatlarının yanı sıra tıp ve tarımda çok çeşitli potansiyeller sunar.

Paylaş

Bir Cevap Yazın