Con người có khả năng bẩm sinh để phân biệt và xác định chính xác các đồ vật, con người, động vật và địa điểm từ các bức ảnh. Tuy nhiên, máy tính không có khả năng phân loại hình ảnh. Tuy nhiên, họ có thể được đào tạo để giải thích thông tin trực quan bằng các ứng dụng thị giác máy tính và công nghệ nhận dạng hình ảnh.
Là một nhánh của AI và Computer Vision, nhận dạng hình ảnh kết hợp học kĩ càng kỹ thuật để cấp nguồn cho nhiều trường hợp sử dụng trong thế giới thực. Để nhận thức thế giới một cách chính xác, AI phụ thuộc vào thị giác máy tính.
Nếu không có sự trợ giúp của công nghệ nhận dạng hình ảnh, mô hình thị giác máy tính không thể phát hiện, xác định và thực hiện phân loại hình ảnh. Do đó, một phần mềm nhận dạng hình ảnh dựa trên AI phải có khả năng giải mã hình ảnh và có thể thực hiện phân tích dự đoán. Để đạt được mục tiêu này, các mô hình AI được đào tạo dựa trên các bộ dữ liệu khổng lồ để đưa ra các dự đoán chính xác.
Theo Fortune Business Insights, quy mô thị trường của công nghệ nhận dạng hình ảnh toàn cầu được định giá 23.8 tỷ USD vào năm 2019. Con số này dự kiến sẽ tăng vọt lên $ 86.3 tỷ bởi 2027, tăng trưởng với tốc độ CAGR 17.6% trong giai đoạn nói trên.
Nhận dạng hình ảnh là gì?
Nhận dạng hình ảnh sử dụng công nghệ và kỹ thuật để giúp máy tính xác định, gắn nhãn và phân loại các yếu tố quan tâm trong một hình ảnh.
Trong khi con người xử lý hình ảnh và phân loại các đối tượng bên trong hình ảnh khá dễ dàng, thì điều tương tự là không thể đối với máy móc trừ khi nó được đào tạo đặc biệt để làm như vậy. Kết quả của nhận dạng hình ảnh là xác định chính xác và phân loại các đối tượng được phát hiện thành nhiều loại khác nhau được xác định trước với sự trợ giúp của công nghệ học sâu.
Nhận dạng hình ảnh hoạt động như thế nào?
Làm thế nào để con người giải thích thông tin trực quan?
Mạng lưới thần kinh tự nhiên của chúng ta giúp chúng ta nhận biết, phân loại và giải thích hình ảnh dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ, kiến thức đã học và trực giác của chúng ta. Tương tự như vậy, mạng nơ-ron nhân tạo giúp máy móc xác định và phân loại hình ảnh. Nhưng trước tiên họ cần được đào tạo để nhận ra các đối tượng trong một hình ảnh.
Đối với phát hiện đối tượng kỹ thuật để hoạt động, mô hình trước tiên phải được đào tạo trên các bộ dữ liệu hình ảnh khác nhau bằng cách sử dụng phương pháp học sâu.
Không giống như ML, nơi dữ liệu đầu vào được phân tích bằng các thuật toán, học sâu sử dụng mạng nơ-ron phân lớp. Có ba loại lớp liên quan - đầu vào, ẩn và đầu ra. Đầu vào thông tin được nhận bởi lớp đầu vào, được xử lý bởi lớp ẩn và kết quả được tạo ra bởi lớp đầu ra.
Khi các lớp được kết nối với nhau, mỗi lớp phụ thuộc vào kết quả của lớp trước đó. Do đó, một tập dữ liệu khổng lồ là điều cần thiết để đào tạo một mạng nơ-ron để hệ thống học sâu dựa vào bắt chước quá trình suy luận của con người và tiếp tục học hỏi.
AI được đào tạo để nhận dạng hình ảnh như thế nào?
Máy tính nhìn và xử lý một hình ảnh rất khác với con người. Đối với một máy tính, một hình ảnh chỉ là một loạt các pixel - có thể là hình ảnh vector hoặc raster. Trong ảnh raster, mỗi pixel được sắp xếp dưới dạng lưới, trong khi trong ảnh vector, chúng được sắp xếp dưới dạng đa giác có màu sắc khác nhau.
Trong quá trình tổ chức dữ liệu, mỗi hình ảnh được phân loại và các tính năng vật lý được trích xuất. Cuối cùng, mã hóa hình học được chuyển thành các nhãn mô tả các hình ảnh. Giai đoạn này - tập hợp, tổ chức, dán nhãn và chú thích hình ảnh - rất quan trọng đối với hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính.
Sau khi tập dữ liệu học sâu được phát triển chính xác, hình ảnh thuật toán nhận dạng làm việc để vẽ các mẫu từ các hình ảnh.
Nhận dạng khuôn mặt:
AI được đào tạo để nhận dạng khuôn mặt bằng cách lập bản đồ các đặc điểm trên khuôn mặt của một người và so sánh chúng với hình ảnh trong cơ sở dữ liệu học sâu để ghép nối.
Nhận dạng Đối tượng:
Công nghệ nhận dạng hình ảnh giúp bạn phát hiện các đối tượng quan tâm trong một phần đã chọn của hình ảnh. Tìm kiếm trực quan hoạt động trước tiên bằng cách xác định các đối tượng trong hình ảnh và so sánh chúng với hình ảnh trên web.
Phát hiện Văn bản:
Hệ thống nhận dạng hình ảnh cũng giúp phát hiện văn bản từ hình ảnh và chuyển đổi nó thành định dạng máy có thể đọc được bằng cách sử dụng nhận dạng ký tự quang học.
Quy trình của hệ thống nhận dạng hình ảnh
Ba bước sau tạo nền cho hình ảnh công trình công nhận.
Quy trình 1: Tập dữ liệu đào tạo
Toàn bộ hệ thống nhận dạng hình ảnh bắt đầu với dữ liệu đào tạo bao gồm tranh, ảnh, video, v.v. Sau đó, mạng nơ-ron cần dữ liệu đào tạo để vẽ các mẫu và tạo nhận thức.
Quy trình 2: Đào tạo mạng thần kinh
Khi tập dữ liệu được phát triển, chúng được đưa vào thuật toán mạng nơ-ron. Nó đóng vai trò là tiền đề để phát triển công cụ nhận dạng hình ảnh. Sử dụng một thuật toán nhận dạng hình ảnh làm cho mạng nơ-ron có thể nhận ra các lớp hình ảnh.
Quy trình 3: Kiểm tra
Một mô hình nhận dạng hình ảnh cũng tốt như thử nghiệm của nó. Do đó, điều quan trọng là phải kiểm tra hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các hình ảnh không có trong tập dữ liệu đào tạo. Luôn thận trọng khi sử dụng khoảng 80% tập dữ liệu trên đào tạo người mẫu và phần còn lại, 20%, về thử nghiệm mô hình. Hiệu suất của mô hình được đo lường dựa trên độ chính xác, khả năng dự đoán và khả năng sử dụng.
Sử dụng Nhận dạng Hình ảnh AI
Công nghệ nhận dạng hình ảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp khác nhau và xu hướng này được dự đoán sẽ tiếp tục trong tương lai gần. Một số ngành sử dụng nhận dạng hình ảnh rất tốt là:
Ngành an ninh:
Các ngành công nghiệp an ninh sử dụng rộng rãi công nghệ nhận dạng hình ảnh để phát hiện và nhận dạng khuôn mặt. Hệ thống an ninh thông minh sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt để cho phép hoặc từ chối sự xâm nhập của mọi người.
Hơn nữa, điện thoại thông minh có một công cụ nhận dạng khuôn mặt tiêu chuẩn giúp mở khóa điện thoại hoặc ứng dụng. Khái niệm về nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng và xác minh bằng cách tìm sự phù hợp với cơ sở dữ liệu là một khía cạnh của nhận dạng khuôn mặt.
Công nghiệp ô tô:
Nhận dạng hình ảnh giúp ô tô tự lái và ô tô tự lái hoạt động tốt nhất. Với sự trợ giúp của camera phía sau, cảm biến và LiDAR, hình ảnh tạo ra được so sánh với tập dữ liệu bằng phần mềm nhận dạng hình ảnh. Nó giúp phát hiện chính xác các phương tiện khác, đèn giao thông, làn đường, người đi bộ, v.v.
Ngành Bán lẻ:
Ngành công nghiệp bán lẻ đang mạo hiểm trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh vì gần đây họ mới thử nghiệm công nghệ mới này. Tuy nhiên, với sự trợ giúp của các công cụ nhận dạng hình ảnh, nó đang giúp khách hàng hầu như thử sản phẩm trước khi mua.
Ngành chăm sóc sức khỏe:
Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe có lẽ là ngành hưởng lợi lớn nhất của công nghệ nhận dạng hình ảnh. Công nghệ này đang giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe phát hiện chính xác các khối u, tổn thương, đột quỵ và cục u ở bệnh nhân. Nó cũng đang giúp những người khiếm thị tiếp cận nhiều hơn với thông tin và giải trí bằng cách trích xuất dữ liệu trực tuyến bằng các quy trình dựa trên văn bản.
Để đào tạo một máy tính nhận thức, giải mã và nhận dạng thông tin trực quan giống như con người không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Bạn cần rất nhiều dữ liệu được gắn nhãn và phân loại để phát triển mô hình nhận dạng hình ảnh AI.
Mô hình bạn phát triển chỉ tốt khi dữ liệu đào tạo bạn cung cấp cho nó. Chất lượng nguồn cấp dữ liệu, dữ liệu chính xác và được gắn nhãn tốt và bạn sẽ có cho mình một mô hình AI hiệu suất cao. Liên hệ với Shaip để có được bộ dữ liệu chất lượng và tùy chỉnh cho tất cả các nhu cầu của dự án. Khi chất lượng là thông số duy nhất, đội ngũ chuyên gia của Sharp là tất cả những gì bạn cần.