Utambuzi wa Picha

Utambuzi wa Picha ya AI ni nini na Inafanyaje Kazi?

Wanadamu wana uwezo wa asili wa kutofautisha na kutambua kwa usahihi vitu, watu, wanyama na mahali kutoka kwa picha. Hata hivyo, kompyuta haziji na uwezo wa kuainisha picha. Hata hivyo, wanaweza kufunzwa kutafsiri taarifa za kuona kwa kutumia programu za maono ya kompyuta na teknolojia ya utambuzi wa picha.

Kama chipukizi cha AI na Maono ya Kompyuta, utambuzi wa picha huchanganyika kujifunza kwa kina mbinu za kudhibiti visa vingi vya utumiaji wa ulimwengu halisi. Ili kujua ulimwengu kwa usahihi, AI inategemea maono ya kompyuta.

Bila msaada wa teknolojia ya utambuzi wa picha, mfano wa maono ya kompyuta hauwezi kutambua, kutambua na kufanya uainishaji wa picha. Kwa hivyo, programu ya utambuzi wa picha inayotokana na AI inapaswa kuwa na uwezo wa kusimbua picha na kuweza kufanya uchanganuzi wa ubashiri. Kwa maana hii, miundo ya AI inafunzwa kwenye hifadhidata kubwa ili kuleta utabiri sahihi.

Kulingana na Fortune Business Insights, ukubwa wa soko wa teknolojia ya utambuzi wa picha duniani ulikadiriwa kuwa dola bilioni 23.8 mwaka wa 2019. Idadi hii inatarajiwa kuongezeka hadi $ 86.3 bilioni na 2027, ikikua kwa CAGR ya 17.6% katika kipindi kilichotajwa.

Utambuzi wa Picha ni nini?

Utambuzi wa picha hutumia teknolojia na mbinu kusaidia kompyuta kutambua, kuweka lebo na kuainisha vipengele vya kuvutia katika picha.

Wakati wanadamu huchakata picha na kuainisha vitu vilivyo ndani ya picha kwa urahisi kabisa, hiyo hiyo haiwezekani kwa mashine isipokuwa ikiwa imefunzwa mahususi kufanya hivyo. Matokeo ya utambuzi wa picha ni kutambua kwa usahihi na kuainisha vitu vilivyogunduliwa katika makundi mbalimbali yaliyotanguliwa kwa usaidizi wa teknolojia ya kujifunza kwa kina.

Je, Utambuzi wa Picha wa AI hufanyaje kazi?

Je, wanadamu hufasiri vipi habari inayoonekana?

Mitandao yetu ya asili ya neva hutusaidia kutambua, kuainisha na kufasiri picha kulingana na uzoefu wetu wa zamani, maarifa tuliyojifunza na angavu. Vile vile, mtandao wa neva bandia husaidia mashine kutambua na kuainisha picha. Lakini wanahitaji kwanza kufundishwa kutambua vitu katika picha.

Kwa utambuzi wa kitu mbinu ya kufanya kazi, kielelezo lazima kwanza kifunzwe kwenye hifadhidata mbalimbali za picha kwa kutumia mbinu za kujifunza kwa kina.

Tofauti na ML, ambapo data ya ingizo huchanganuliwa kwa kutumia algoriti, kujifunza kwa kina hutumia mtandao wa neva uliowekwa tabaka. Kuna aina tatu za tabaka zinazohusika - pembejeo, siri, na pato. Ingizo la habari linapokelewa na safu ya pembejeo, kusindika na safu iliyofichwa, na matokeo yanayotokana na safu ya pato.

Wakati tabaka zimeunganishwa, kila safu inategemea matokeo ya safu ya awali. Kwa hivyo, seti kubwa ya data ni muhimu kufunza mtandao wa neva ili mfumo wa kina wa kujifunza uelekee kuiga mchakato wa kufikiria wa mwanadamu na uendelee kujifunza.

[Soma pia: Mwongozo Kamili wa Ufafanuzi wa Picha]

Je, AI Inafunzwaje Kutambua Picha?

Kompyuta huona na kuchakata picha kwa njia tofauti sana na wanadamu. Picha, kwa kompyuta, ni rundo la saizi - iwe kama picha ya vekta au raster. Katika picha mbaya, kila pikseli imepangwa katika umbo la gridi ya taifa, wakati katika picha ya vekta, zimepangwa kama poligoni za rangi tofauti.

Wakati wa kupanga data, kila picha imeainishwa, na vipengele vya kimwili hutolewa. Hatimaye, usimbaji wa kijiometri hubadilishwa kuwa lebo zinazoelezea picha. Hatua hii - kukusanya, kupanga, kuweka lebo na kufafanua picha - ni muhimu kwa utendaji wa miundo ya maono ya kompyuta.

Mara tu hifadhidata za ujifunzaji wa kina zinapotengenezwa kwa usahihi, picha algorithms ya utambuzi fanya kazi kuchora muundo kutoka kwa picha.

Utambuzi wa Uso:

AI imefunzwa kutambua nyuso kwa kuchora sura za uso za mtu na kuzilinganisha na picha katika hifadhidata ya mafunzo ya kina ili kupata matokeo.

Kitambulisho cha Kitu:

Teknolojia ya utambuzi wa picha hukusaidia kuona vitu vya kupendeza katika sehemu iliyochaguliwa ya picha. Utafutaji wa Visual hufanya kazi kwanza kwa kutambua vitu kwenye picha na kulinganisha na picha kwenye wavuti.

Utambuzi wa Maandishi:

Mfumo wa utambuzi wa picha pia husaidia kutambua maandishi kutoka kwa picha na kuyageuza kuwa umbizo linaloweza kusomeka kwa mashine kwa kutumia utambuzi wa herufi za macho.

Mchakato wa Mfumo wa Utambuzi wa Picha

Hatua tatu zifuatazo huunda usuli kwenye picha ipi kazi za utambuzi.

Mchakato wa 1: Seti za Data za Mafunzo

Mfumo mzima wa utambuzi wa picha huanza na data ya mafunzo inayojumuisha picha, picha, video, n.k. Kisha, mitandao ya neva inahitaji data ya mafunzo ili kuchora ruwaza na kuunda mitizamo.

Mchakato wa 2: Mafunzo ya Mtandao wa Neural

Mara tu hifadhidata inapoundwa, huingizwa kwenye algoriti ya mtandao wa neva. Inafanya kazi kama msingi wa kuunda zana ya utambuzi wa picha. Kwa kutumia algorithm ya utambuzi wa picha hufanya iwezekane kwa mitandao ya neva kutambua aina za picha.

Mchakato wa 3: Majaribio

Mfano wa utambuzi wa picha ni sawa na majaribio yake. Kwa hivyo, ni muhimu kupima utendakazi wa modeli kwa kutumia picha ambazo hazipo kwenye hifadhidata ya mafunzo. Daima ni busara kutumia takriban 80% ya mkusanyiko wa data mafunzo ya mfano na wengine, 20%, juu ya majaribio ya mfano. Utendaji wa modeli hupimwa kulingana na usahihi, kutabirika na utumiaji.

Hutumia Kesi za Utambuzi wa Picha za AI

Viwanda vinavyotumia utambuzi wa picha

Teknolojia ya utambuzi wa picha ya akili Bandia inazidi kutumika katika tasnia mbalimbali, na hali hii inatabiriwa kuendelea kwa wakati ujao unaoonekana. Baadhi ya tasnia zinazotumia utambuzi wa picha vizuri ni:

Sekta ya Usalama:

Sekta za usalama hutumia teknolojia ya utambuzi wa picha kwa upana ili kugundua na kutambua nyuso. Mifumo mahiri ya usalama hutumia mifumo ya utambuzi wa nyuso ili kuruhusu au kuwanyima watu kuingia.

Zaidi ya hayo, simu mahiri zina zana ya kawaida ya utambuzi wa uso ambayo husaidia kufungua simu au programu. Dhana ya kitambulisho cha uso, utambuzi na uthibitishaji kwa kutafuta inayolingana na hifadhidata ni kipengele kimoja cha kutambua usoni.

Sekta ya Magari:

Utambuzi wa picha husaidia magari yanayojiendesha na yanayojiendesha kufanya vizuri zaidi. Kwa usaidizi wa kamera zinazotazama nyuma, vitambuzi na LiDAR, picha zinazotolewa hulinganishwa na mkusanyiko wa data kwa kutumia programu ya utambuzi wa picha. Husaidia kutambua kwa usahihi magari mengine, taa za trafiki, njia, watembea kwa miguu na zaidi.

Sekta ya Rejareja:

Sekta ya rejareja inajitosa katika nyanja ya utambuzi wa picha kwani inajaribu teknolojia hii mpya hivi majuzi. Hata hivyo, kwa usaidizi wa zana za utambuzi wa picha, inawasaidia wateja kwa karibu kujaribu bidhaa kabla ya kuzinunua.

Sekta ya Afya:

Sekta ya afya labda ndiyo mnufaika mkubwa zaidi wa teknolojia ya utambuzi wa picha. Teknolojia hii inawasaidia wataalamu wa afya kutambua kwa usahihi uvimbe, vidonda, viharusi na uvimbe kwa wagonjwa. Pia inasaidia watu wenye ulemavu wa macho kupata ufikiaji zaidi wa maelezo na burudani kwa kutoa data mtandaoni kwa kutumia michakato inayotegemea maandishi.

Kufunza kompyuta kutambua, kubainisha na kutambua taarifa zinazoonekana kama binadamu si kazi rahisi. Unahitaji tani nyingi za data iliyo na lebo na iliyoainishwa ili kuunda muundo wa utambuzi wa picha wa AI.

Muundo unaounda ni mzuri tu kama data ya mafunzo unayolisha. Ubora wa malisho, data sahihi na iliyo na lebo vizuri, na utajipatia muundo wa AI unaofanya kazi kwa kiwango cha juu. Wasiliana na Shaip ili upate hifadhidata iliyogeuzwa kukufaa na yenye ubora kwa mahitaji yote ya mradi. Wakati ubora ndio kigezo pekee, timu ya wataalam wa Sharp ndio unahitaji tu.

Kushiriki kwa Jamii

Unaweza pia Like