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.
[Leia também: O guia completo para anotação de imagens]
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.
A importância da anotação de imagem especializada no desenvolvimento de IA
Marcar e rotular dados é um processo demorado que exige esforço humano significativo. Esses dados rotulados são cruciais, pois formam a base da capacidade do seu algoritmo de aprendizado de máquina de entender e replicar a percepção visual humana. Embora alguns modelos de reconhecimento de imagem de IA possam operar sem dados rotulados usando aprendizado de máquina não supervisionado, eles geralmente vêm com limitações substanciais. Para construir um algoritmo de reconhecimento de imagem que forneça previsões precisas e diferenciadas, é essencial colaborar com especialistas em anotação de imagem.
Na IA, a anotação de dados envolve rotular cuidadosamente um conjunto de dados — geralmente contendo milhares de imagens — atribuindo tags significativas ou categorizando cada imagem em uma classe específica. A maioria das organizações que desenvolvem software e modelos de aprendizado de máquina não têm os recursos e o tempo para gerenciar essa tarefa meticulosa internamente. Terceirizar esse trabalho é uma estratégia inteligente e econômica, permitindo que as empresas concluam o trabalho de forma eficiente, sem o fardo de treinar e manter uma equipe interna de rotulagem.
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 desenvolvido o conjunto de dados, eles são inseridos no rede neural algoritmo. Ele atua 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.