İnsanlar, nesneleri, insanları, hayvanları ve yerleri fotoğraflardan ayırt etme ve kesin olarak tanımlama konusunda doğuştan gelen bir yeteneğe sahiptir. Ancak, bilgisayarlar görüntüleri sınıflandırma yeteneğine sahip değildir. Yine de, bilgisayarla görü uygulamaları ve görüntü tanıma teknolojisi kullanılarak görsel bilgileri yorumlamak üzere eğitilebilirler.
AI ve Computer Vision'ın bir dalı olarak görüntü tanıma, derin öğrenme gerçek dünyadaki birçok kullanım örneğini güçlendirecek teknikler. Dünyayı doğru bir şekilde algılamak için AI, bilgisayar görüşüne bağlıdır.
Görüntü tanıma teknolojisinin yardımı olmadan, bir bilgisayarlı görme modeli algılayamaz, tanımlayamaz ve gerçekleştiremez. görüntü sınıflandırması. Bu nedenle, AI tabanlı bir görüntü tanıma yazılımı, görüntülerin kodunu çözebilmeli ve tahmine dayalı analiz yapabilmelidir. Bu amaçla, AI modelleri, doğru tahminler elde etmek için büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir.
Fortune Business Insights'a göre, küresel görüntü tanıma teknolojisinin pazar büyüklüğü 23.8'da 2019 milyar dolar değerindeydi. Bu rakamın hızla yükselmesi bekleniyor. 86.3 dolar 2027 milyarsöz konusu dönemde %17.6'lık bir CAGR ile büyümüştür.
Görüntü Tanıma nedir?
Görüntü tanıma bilgisayarların bir görüntüdeki ilgi çekici öğeleri tanımlamasına, etiketlemesine ve sınıflandırmasına yardımcı olacak teknoloji ve teknikleri kullanır.
İnsanlar görüntüleri çok kolay bir şekilde işlerken ve görüntülerin içindeki nesneleri oldukça kolay bir şekilde sınıflandırırken, özel olarak eğitilmediği sürece bir makine için aynı şey imkansızdır. Görüntü tanımanın sonucu, derin öğrenme teknolojisinin yardımıyla tespit edilen nesneleri önceden belirlenmiş çeşitli kategorilere doğru bir şekilde tanımlamak ve sınıflandırmaktır.
Görüntü Tanıma nasıl çalışır?
İnsanlar görsel bilgiyi nasıl yorumlarlar?
Doğal sinir ağlarımız, geçmiş deneyimlerimize, öğrenilmiş bilgimize ve sezgilerimize dayanarak görüntüleri tanımamıza, sınıflandırmamıza ve yorumlamamıza yardımcı olur. Aynı şekilde, bir yapay sinir ağı, makinelerin görüntüleri tanımlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olur. Ama önce tanımak için eğitilmeleri gerekiyor bir görüntüdeki nesneler.
Için nesne algılama tekniğin çalışması için modelin öncelikle derin öğrenme yöntemleri kullanılarak çeşitli görüntü veri kümeleri üzerinde eğitilmesi gerekir.
Girdi verilerinin algoritmalar kullanılarak analiz edildiği ML'den farklı olarak, derin öğrenme katmanlı bir sinir ağı kullanır. Katılan üç tür katman vardır - girdi, gizli ve çıktı. Bilgi girişi, giriş katmanı tarafından alınır, gizli katman tarafından işlenir ve çıktı katmanı tarafından üretilen sonuçlar.
Katmanlar birbirine bağlı olduğundan, her katman bir önceki katmanın sonuçlarına bağlıdır. Bu nedenle, derin öğrenme sisteminin insan akıl yürütme sürecini taklit etmeye ve öğrenmeye devam etmesi için bir sinir ağını eğitmek için büyük bir veri kümesi gereklidir.
Yapay Zeka Görüntüyü Tanımak İçin Nasıl Eğitilir?
Bir bilgisayar bir görüntüyü insanlardan çok farklı görür ve işler. Bir bilgisayar için bir görüntü, bir vektör görüntüsü veya raster olarak yalnızca bir grup pikseldir. Raster görüntülerde her piksel ızgara şeklinde düzenlenirken, vektör görüntüsünde farklı renklerde çokgenler olarak düzenlenirler.
Veri organizasyonu sırasında her görüntü kategorize edilir ve fiziksel özellikler çıkarılır. Son olarak, geometrik kodlama, görüntüleri tanımlayan etiketlere dönüştürülür. Bu aşama – toplama, organize etme, görselleri etiketleme ve açıklama ekleme – bilgisayarlı görü modellerinin performansı için kritiktir.
Derin öğrenme veri kümeleri doğru bir şekilde geliştirildikten sonra, görüntü tanıma algoritmaları resimlerden desenler çizmeye çalışın.
Yüz tanıma:
Yapay zeka, bir kişinin yüz özelliklerini haritalayarak ve onları derin öğrenme veritabanındaki görüntülerle karşılaştırarak yüzleri tanımak üzere eğitildi.
Nesne Tanımlama:
Görüntü tanıma teknolojisi, görüntünün seçilen bir bölümündeki ilgi çekici nesneleri tespit etmenize yardımcı olur. Görsel arama, önce bir görüntüdeki nesneleri tanımlayarak ve bunları web'deki görüntülerle karşılaştırarak çalışır.
Metin Algılama:
Görüntü tanıma sistemi ayrıca görüntülerdeki metinlerin algılanmasına ve optik karakter tanıma kullanılarak makine tarafından okunabilir bir biçime dönüştürülmesine yardımcı olur.
Görüntü Tanıma Sistemi Süreci
Aşağıdaki üç adım, görüntünün hangi arka planda tanıma çalışmaları.
Süreç 1: Eğitim Veri Kümeleri
Tüm görüntü tanıma sistemi, resim, görüntü, video vb.'den oluşan eğitim verileriyle başlar. Ardından, sinir ağları, desenler çizmek ve algılar oluşturmak için eğitim verilerine ihtiyaç duyar.
Süreç 2: Sinir Ağı Eğitimi
Veri seti geliştirildikten sonra, sinir ağı algoritmasına girilir. Görüntü tanıma aracını geliştirmek için bir öncül görevi görür. kullanma görüntü tanıma algoritması sinir ağlarının görüntü sınıflarını tanımasını mümkün kılar.
Süreç 3: Test
Bir görüntü tanıma modeli, testi kadar iyidir. Bu nedenle, eğitim veri setinde bulunmayan görüntüleri kullanarak modelin performansını test etmek önemlidir. Veri kümesinin yaklaşık %80'ini bir bilgisayarda kullanmak her zaman ihtiyatlıdır. model eğitimi ve geri kalanı, %20, model testinde. Modelin performansı doğruluk, öngörülebilirlik ve kullanılabilirlik temelinde ölçülür.
AI Görüntü Tanıma Kullanımları
Yapay zeka görüntü tanıma teknolojisi, çeşitli endüstrilerde giderek daha fazla kullanılmaktadır ve bu eğilimin öngörülebilir gelecekte devam edeceği tahmin edilmektedir. Görüntü tanımayı oldukça iyi kullanan endüstrilerden bazıları şunlardır:
Güvenlik Endüstrisi:
Güvenlik endüstrileri, yüzleri algılamak ve tanımlamak için görüntü tanıma teknolojisini yoğun bir şekilde kullanır. Akıllı güvenlik sistemleri, insanların girişine izin vermek veya girişini engellemek için yüz tanıma sistemlerini kullanır.
Ayrıca, akıllı telefonlarda, telefonların veya uygulamaların kilidini açmaya yardımcı olan standart bir yüz tanıma aracı bulunur. Veritabanıyla eşleşme bularak yüz tanıma, tanıma ve doğrulama kavramı, yüz tanıma.
Otomotiv endüstrisi:
Görüntü tanıma, sürücüsüz ve otonom otomobillerin en iyi performansı göstermesine yardımcı olur. Arkaya bakan kameralar, sensörler ve LiDAR yardımıyla oluşturulan görüntüler, görüntü tanıma yazılımı kullanılarak veri seti ile karşılaştırılır. Diğer araçları, trafik ışıklarını, şeritleri, yayaları ve daha fazlasını doğru bir şekilde algılamaya yardımcı olur.
Perakende sektörü:
Perakende sektörü, bu yeni teknolojiyi henüz yeni denediği için görüntü tanıma alanına giriyor. Ancak, görüntü tanıma araçlarının yardımıyla, müşterilerin ürünleri satın almadan önce sanal olarak denemelerine yardımcı oluyor.
Sağlık Endüstrisi:
Sağlık sektörü, belki de görüntü tanıma teknolojisinden en çok yararlanan sektördür. Bu teknoloji, sağlık uzmanlarının hastalardaki tümörleri, lezyonları, felçleri ve yumruları doğru bir şekilde tespit etmesine yardımcı oluyor. Ayrıca, metin tabanlı süreçleri kullanarak çevrimiçi verileri çıkararak görme engelli kişilerin bilgi ve eğlenceye daha fazla erişmesine yardımcı oluyor.
Bir bilgisayarı tıpkı insanlar gibi görsel bilgileri algılayacak, deşifre edecek ve tanıyacak şekilde eğitmek kolay bir iş değildir. Bir AI görüntü tanıma modeli geliştirmek için tonlarca etiketlenmiş ve sınıflandırılmış veriye ihtiyacınız var.
Geliştirdiğiniz model, ancak onu beslediğiniz eğitim verileri kadar iyidir. Besleme kalitesi, doğru ve iyi etiketlenmiş veriler ve kendinize yüksek performanslı bir AI modeli elde edersiniz. Tüm proje ihtiyaçları için özelleştirilmiş ve kaliteli bir veri kümesi elde etmek için Shaip'e ulaşın. Tek parametre kalite olduğunda, ihtiyacınız olan tek şey Sharp'ın uzman ekibidir.