Os seres humanos têm a capacidade inata de distinguir e identificar com precisão objetos, pessoas, animais e lugares a partir de fotografias. No entanto, os computadores não vêm com a capacidade de classificar imagens. No entanto, eles podem ser treinados para interpretar informações visuais usando aplicativos de visão computacional e tecnologia de reconhecimento de imagem.
Como um desdobramento da IA e da Visão Computacional, o reconhecimento de imagem combina deep learning técnicas para potencializar muitos casos de uso do mundo real. Para perceber o mundo com precisão, a IA depende da visão computacional.
Sem a ajuda da tecnologia de reconhecimento de imagem, um modelo de visão computacional não pode detectar, identificar e executar classificação de imagem. Portanto, um software de reconhecimento de imagem baseado em IA deve ser capaz de decodificar imagens e fazer análises preditivas. Para isso, os modelos de IA são treinados em grandes conjuntos de dados para gerar previsões precisas.
De acordo com a Fortune Business Insights, o tamanho do mercado de tecnologia global de reconhecimento de imagem foi avaliado em US$ 23.8 bilhões em 2019. Esse número deve disparar para $ 86.3 bilhões até 2027, crescendo a um CAGR de 17.6% durante o referido período.
O que é reconhecimento de imagem?
Reconhecimento de imagem usa tecnologia e técnicas para ajudar os computadores a identificar, rotular e classificar elementos de interesse em uma imagem.
Enquanto os seres humanos processam imagens e classificam os objetos dentro das imagens com bastante facilidade, o mesmo é impossível para uma máquina a menos que ela tenha sido especificamente treinada para isso. O resultado do reconhecimento de imagem é identificar e classificar com precisão os objetos detectados em várias categorias predeterminadas com a ajuda da tecnologia de aprendizado profundo.
Como funciona o reconhecimento de imagem AI?
Como os seres humanos interpretam a informação visual?
Nossas redes neurais naturais nos ajudam a reconhecer, classificar e interpretar imagens com base em nossas experiências passadas, conhecimento aprendido e intuição. Da mesma forma, uma rede neural artificial ajuda as máquinas a identificar e classificar imagens. Mas eles precisam primeiro ser treinados para reconhecer objetos em uma imagem.
Para o detecção de objetos técnica para funcionar, o modelo deve primeiro ser treinado em vários conjuntos de dados de imagem usando métodos de aprendizado profundo.
Ao contrário do ML, onde os dados de entrada são analisados usando algoritmos, o aprendizado profundo usa uma rede neural em camadas. Existem três tipos de camadas envolvidas – entrada, oculta e saída. A informação de entrada é recebida pela camada de entrada, processada pela camada oculta e os resultados gerados pela camada de saída.
Como as camadas estão interconectadas, cada camada depende dos resultados da camada anterior. Portanto, um enorme conjunto de dados é essencial para treinar uma rede neural para que o sistema de aprendizado profundo se incline a imitar o processo de raciocínio humano e continue aprendendo.
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Como a IA é treinada para reconhecer a imagem?
Um computador vê e processa uma imagem de forma muito diferente dos humanos. Uma imagem, para um computador, é apenas um monte de pixels – seja como uma imagem vetorial ou raster. Nas imagens raster, cada pixel é organizado em forma de grade, enquanto em uma imagem vetorial, eles são organizados como polígonos de cores diferentes.
Durante a organização dos dados, cada imagem é categorizada e as características físicas são extraídas. Finalmente, a codificação geométrica é transformada em rótulos que descrevem as imagens. Esta etapa – reunir, organizar, rotular e anotar imagens – é fundamental para o desempenho dos modelos de visão computacional.
Depois que os conjuntos de dados de aprendizado profundo são desenvolvidos com precisão, a imagem algoritmos de reconhecimento trabalhar para desenhar padrões das imagens.
Reconhecimento facial:
A IA é treinada para reconhecer rostos mapeando as características faciais de uma pessoa e comparando-as com imagens no banco de dados de aprendizado profundo para encontrar uma correspondência.
Identificação do objeto:
A tecnologia de reconhecimento de imagem ajuda a identificar objetos de interesse em uma parte selecionada de uma imagem. A pesquisa visual funciona primeiro identificando objetos em uma imagem e comparando-os com imagens na web.
Detecção de texto:
O sistema de reconhecimento de imagem também ajuda a detectar texto de imagens e convertê-lo em um formato legível por máquina usando reconhecimento óptico de caracteres.
O Processo de Sistema de Reconhecimento de Imagem
As três etapas a seguir formam o plano de fundo no qual a imagem trabalhos de reconhecimento.
Processo 1: conjuntos de dados de treinamento
Todo o sistema de reconhecimento de imagem começa com os dados de treinamento compostos por fotos, imagens, vídeos, etc. Em seguida, as redes neurais precisam dos dados de treinamento para desenhar padrões e criar percepções.
Processo 2: Treinamento de Rede Neural
Uma vez que o conjunto de dados é desenvolvido, eles são inseridos no algoritmo da rede neural. Funciona como premissa para o desenvolvimento da ferramenta de reconhecimento de imagem. Usando um algoritmo de reconhecimento de imagem possibilita que as redes neurais reconheçam classes de imagens.
Processo 3: Teste
Um modelo de reconhecimento de imagem é tão bom quanto seu teste. Portanto, é importante testar o desempenho do modelo usando imagens não presentes no conjunto de dados de treinamento. É sempre prudente usar cerca de 80% do conjunto de dados em treinamento de modelo e o restante, 20%, em testes de modelos. O desempenho do modelo é medido com base na precisão, previsibilidade e usabilidade.
Principais casos de uso do reconhecimento de imagens de IA
A tecnologia de reconhecimento de imagem de inteligência artificial é cada vez mais usada em vários setores, e essa tendência deve continuar no futuro próximo. Algumas das indústrias que usam o reconhecimento de imagem notavelmente bem são:
Setor de Segurança:
As indústrias de segurança usam a tecnologia de reconhecimento de imagem extensivamente para detectar e identificar rostos. Os sistemas de segurança inteligentes usam sistemas de reconhecimento facial para permitir ou negar a entrada de pessoas.
Além disso, os smartphones possuem uma ferramenta padrão de reconhecimento facial que ajuda a desbloquear telefones ou aplicativos. O conceito de identificação facial, reconhecimento e verificação por meio de uma correspondência com o banco de dados é um aspecto da reconhecimento facial.
Indústria automobilística:
O reconhecimento de imagem ajuda os carros autônomos e autônomos a ter o melhor desempenho. Com a ajuda de câmeras traseiras, sensores e LiDAR, as imagens geradas são comparadas com o conjunto de dados usando o software de reconhecimento de imagem. Ele ajuda a detectar com precisão outros veículos, semáforos, faixas, pedestres e muito mais.
Indústria de varejo:
O setor de varejo está se aventurando na esfera do reconhecimento de imagem, pois só recentemente está experimentando essa nova tecnologia. No entanto, com a ajuda de ferramentas de reconhecimento de imagem, está ajudando os clientes a experimentar virtualmente os produtos antes de comprá-los.
Setor de Saúde:
O setor de saúde talvez seja o maior beneficiado pela tecnologia de reconhecimento de imagem. Essa tecnologia está ajudando os profissionais de saúde a detectar com precisão tumores, lesões, derrames e nódulos em pacientes. Também está ajudando pessoas com deficiência visual a obter mais acesso a informações e entretenimento extraindo dados on-line usando processos baseados em texto.
Treinar um computador para perceber, decifrar e reconhecer informações visuais como humanos não é uma tarefa fácil. Você precisa de toneladas de dados rotulados e classificados para desenvolver um modelo de reconhecimento de imagem de IA.
O modelo que você desenvolve é tão bom quanto os dados de treinamento que você alimenta. Qualidade do feed, dados precisos e bem rotulados, e você obtém um modelo de IA de alto desempenho. Entre em contato com a Shaip para obter um conjunto de dados personalizado e de qualidade para todas as necessidades do projeto. Quando a qualidade é o único parâmetro, a equipe de especialistas da Sharp é tudo o que você precisa.