Menschen haben die angeborene Fähigkeit, Objekte, Menschen, Tiere und Orte anhand von Fotografien zu unterscheiden und genau zu identifizieren. Computer verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit, Bilder zu klassifizieren. Sie können jedoch trainiert werden, visuelle Informationen mithilfe von Computer-Vision-Anwendungen und Bilderkennungstechnologien zu interpretieren.
Als Ableger von KI und Computer Vision verbindet sich die Bilderkennung tiefe Lernen Techniken für viele reale Anwendungsfälle. Um die Welt genau wahrzunehmen, ist KI auf Computer Vision angewiesen.
Ohne die Hilfe von Bilderkennungstechnologie kann ein Computer-Vision-Modell nicht erkennen, identifizieren und ausführen Bildklassifizierung. Daher sollte eine KI-basierte Bilderkennungssoftware in der Lage sein, Bilder zu dekodieren und prädiktive Analysen durchzuführen. Zu diesem Zweck werden KI-Modelle auf riesigen Datensätzen trainiert, um genaue Vorhersagen zu treffen.
Laut Fortune Business Insights wurde die Marktgröße der globalen Bilderkennungstechnologie im Jahr 23.8 auf 2019 Milliarden US-Dollar geschätzt. Diese Zahl wird voraussichtlich in die Höhe schnellen $ 86.3 Milliarden 2027, das während des genannten Zeitraums mit einer CAGR von 17.6 % gewachsen ist.
Was ist Bilderkennung?
Bilderkennung verwendet Technologie und Techniken, um Computer dabei zu unterstützen, interessante Elemente in einem Bild zu identifizieren, zu kennzeichnen und zu klassifizieren.
Während Menschen Bilder ganz einfach verarbeiten und die Objekte in Bildern klassifizieren können, ist dies für eine Maschine unmöglich, es sei denn, sie wurde speziell dafür trainiert. Das Ergebnis der Bilderkennung besteht darin, erkannte Objekte mit Hilfe von Deep-Learning-Technologie genau zu identifizieren und in verschiedene vorgegebene Kategorien einzuordnen.
Wie funktioniert die KI-Bilderkennung?
Wie interpretieren Menschen visuelle Informationen?
Unsere natürlichen neuronalen Netze helfen uns, Bilder auf der Grundlage unserer vergangenen Erfahrungen, unseres erlernten Wissens und unserer Intuition zu erkennen, zu klassifizieren und zu interpretieren. Auf ähnliche Weise hilft ein künstliches neuronales Netz Maschinen dabei, Bilder zu identifizieren und zu klassifizieren. Aber sie müssen zuerst trainiert werden, um zu erkennen Objekte in einem Bild.
NB: Objekterkennung Damit die Technik funktioniert, muss das Modell zunächst mit Deep-Learning-Methoden an verschiedenen Bilddatensätzen trainiert werden.
Im Gegensatz zu ML, wo die Eingabedaten mithilfe von Algorithmen analysiert werden, verwendet Deep Learning ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk. Es gibt drei Arten von Layern – Input, Hidden und Output. Die Informationseingabe wird von der Eingabeschicht empfangen, von der verborgenen Schicht verarbeitet und von der Ausgabeschicht generiert.
Da die Schichten miteinander verbunden sind, hängt jede Schicht von den Ergebnissen der vorherigen Schicht ab. Daher ist ein riesiger Datensatz unerlässlich, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, damit das Deep-Learning-System den menschlichen Denkprozess nachahmen und weiter lernen kann.
[Lesen Sie auch: Der vollständige Leitfaden zur Bildanmerkung]
Wie wird die KI darauf trainiert, das Bild zu erkennen?
Ein Computer sieht und verarbeitet ein Bild ganz anders als ein Mensch. Ein Bild ist für einen Computer nur eine Ansammlung von Pixeln – entweder als Vektorbild oder als Raster. In Rasterbildern ist jedes Pixel in Gitterform angeordnet, während sie in einem Vektorbild als Polygone in verschiedenen Farben angeordnet sind.
Während der Datenorganisation wird jedes Bild kategorisiert und physische Merkmale extrahiert. Schließlich wird die geometrische Kodierung in Beschriftungen umgewandelt, die die Bilder beschreiben. Diese Phase – das Sammeln, Organisieren, Beschriften und Kommentieren von Bildern – ist entscheidend für die Leistung der Computer-Vision-Modelle.
Sobald die Deep-Learning-Datensätze genau entwickelt sind, kann image Erkennungsalgorithmen arbeiten, um Muster aus den Bildern zu zeichnen.
Gesichtserkennung:
Die KI ist darauf trainiert, Gesichter zu erkennen, indem sie die Gesichtszüge einer Person abbildet und sie mit Bildern in der Deep-Learning-Datenbank vergleicht, um eine Übereinstimmung zu finden.
Objektidentifikation:
Die Bilderkennungstechnologie hilft Ihnen, interessante Objekte in einem ausgewählten Teil eines Bildes zu erkennen. Die visuelle Suche funktioniert zunächst, indem sie Objekte in einem Bild identifiziert und sie mit Bildern im Internet vergleicht.
Texterkennung:
Das Bilderkennungssystem hilft auch, Text aus Bildern zu erkennen und ihn mithilfe der optischen Zeichenerkennung in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln.
Der Prozess des Bilderkennungssystems
Die folgenden drei Schritte bilden den Hintergrund für das Bild Anerkennung funktioniert.
Prozess 1: Trainingsdatensätze
Das gesamte Bilderkennungssystem beginnt mit den Trainingsdaten, die aus Bildern, Bildern, Videos usw. bestehen. Dann benötigen die neuronalen Netze die Trainingsdaten, um Muster zu zeichnen und Wahrnehmungen zu erzeugen.
Prozess 2: Neuronales Netzwerktraining
Sobald der Datensatz entwickelt ist, werden sie in den neuronalen Netzwerkalgorithmus eingegeben. Es dient als Voraussetzung für die Entwicklung des Bilderkennungstools. Mit einem Bilderkennungsalgorithmus ermöglicht es neuronalen Netzen, Klassen von Bildern zu erkennen.
Prozess 3: Testen
Ein Bilderkennungsmodell ist so gut wie seine Tests. Daher ist es wichtig, die Leistung des Modells mit Bildern zu testen, die nicht im Trainingsdatensatz vorhanden sind. Es ist immer ratsam, etwa 80 % des Datensatzes zu verwenden Modelltraining und der Rest, 20 %, auf Modelltests. Die Leistung des Modells wird basierend auf Genauigkeit, Vorhersagbarkeit und Benutzerfreundlichkeit gemessen.
Top-Anwendungsfälle der KI-Bilderkennung
Bilderkennungstechnologie mit künstlicher Intelligenz wird zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt, und dieser Trend wird sich voraussichtlich in absehbarer Zeit fortsetzen. Einige der Branchen, die die Bilderkennung bemerkenswert gut einsetzen, sind:
Sicherheitsbranche:
Die Sicherheitsbranchen verwenden umfassend Bilderkennungstechnologie, um Gesichter zu erkennen und zu identifizieren. Intelligente Sicherheitssysteme verwenden Gesichtserkennungssysteme, um Personen den Zutritt zu gewähren oder zu verweigern.
Darüber hinaus verfügen Smartphones über ein Standard-Gesichtserkennungstool, mit dem Telefone oder Anwendungen entsperrt werden können. Das Konzept der Gesichtserkennung, -erkennung und -verifizierung durch Finden einer Übereinstimmung mit der Datenbank ist ein Aspekt von Gesichtserkennung.
Automobilindustrie:
Bilderkennung verhilft selbstfahrenden und autonomen Autos zu Höchstleistungen. Mit Hilfe von rückwärtigen Kameras, Sensoren und LiDAR werden die erzeugten Bilder mit dem Datensatz der Bilderkennungssoftware verglichen. Es hilft, andere Fahrzeuge, Ampeln, Fahrspuren, Fußgänger und mehr genau zu erkennen.
Einzelhandelsindustrie:
Die Einzelhandelsbranche wagt sich in den Bereich der Bilderkennung vor, da sie diese neue Technologie erst seit Kurzem erprobt. Mit Hilfe von Bilderkennungstools hilft es Kunden jedoch, Produkte vor dem Kauf virtuell anzuprobieren.
Gesundheitsindustrie:
Die Gesundheitsbranche ist vielleicht der größte Nutznießer der Bilderkennungstechnologie. Diese Technologie hilft medizinischen Fachkräften, Tumore, Läsionen, Schlaganfälle und Knoten bei Patienten genau zu erkennen. Es hilft auch sehbehinderten Menschen, besseren Zugang zu Informationen und Unterhaltung zu erhalten, indem es Online-Daten mithilfe textbasierter Prozesse extrahiert.
Einen Computer darauf zu trainieren, visuelle Informationen genau wie Menschen wahrzunehmen, zu entschlüsseln und zu erkennen, ist keine leichte Aufgabe. Sie benötigen Unmengen an gekennzeichneten und klassifizierten Daten, um ein KI-Bilderkennungsmodell zu entwickeln.
Das von Ihnen entwickelte Modell ist nur so gut wie die Trainingsdaten, mit denen Sie es füttern. Feedqualität, genaue und gut gekennzeichnete Daten und Sie erhalten ein leistungsstarkes KI-Modell. Wenden Sie sich an Shaip, um einen maßgeschneiderten und hochwertigen Datensatz für alle Projektanforderungen zu erhalten. Wenn Qualität der einzige Parameter ist, ist das Expertenteam von Sharp alles, was Sie brauchen.