Les êtres humains ont la capacité innée de distinguer et d'identifier avec précision des objets, des personnes, des animaux et des lieux à partir de photographies. Cependant, les ordinateurs n'ont pas la capacité de classer les images. Pourtant, ils peuvent être formés pour interpréter les informations visuelles à l'aide d'applications de vision par ordinateur et de la technologie de reconnaissance d'images.
Issue de l'IA et de la vision par ordinateur, la reconnaissance d'images combine l'apprentissage en profondeur techniques pour alimenter de nombreux cas d'utilisation réels. Pour percevoir le monde avec précision, l'IA dépend de la vision par ordinateur.
Sans l'aide de la technologie de reconnaissance d'images, un modèle de vision par ordinateur ne peut pas détecter, identifier et exécuter classification d'image. Par conséquent, un logiciel de reconnaissance d'images basé sur l'IA devrait être capable de décoder les images et d'effectuer une analyse prédictive. À cette fin, les modèles d'IA sont formés sur des ensembles de données massifs pour générer des prédictions précises.
Selon Fortune Business Insights, la taille du marché de la technologie mondiale de reconnaissance d'images était évaluée à 23.8 milliards de dollars en 2019. Ce chiffre devrait monter en flèche pour atteindre 86.3 milliards de dollars par 2027, en croissance à un TCAC de 17.6 % au cours de ladite période.
Qu'est-ce que la reconnaissance d'image?
Reconnaissance d'image utilise la technologie et les techniques pour aider les ordinateurs à identifier, étiqueter et classer les éléments d'intérêt dans une image.
Alors que les êtres humains traitent les images et classent les objets à l'intérieur des images assez facilement, la même chose est impossible pour une machine à moins qu'elle n'ait été spécifiquement formée pour le faire. Le résultat de la reconnaissance d'image est d'identifier et de classer avec précision les objets détectés dans diverses catégories prédéterminées à l'aide de la technologie d'apprentissage en profondeur.
Comment fonctionne la reconnaissance d'image ?
Comment les êtres humains interprètent-ils les informations visuelles ?
Nos réseaux de neurones naturels nous aident à reconnaître, classer et interpréter les images en fonction de nos expériences passées, de nos connaissances acquises et de notre intuition. De la même manière, un réseau de neurones artificiels aide les machines à identifier et à classer les images. Mais ils doivent d'abord être entraînés à reconnaître objets dans une image.
Pour le détection d'objets Pour que cette technique fonctionne, le modèle doit d'abord être entraîné sur divers ensembles de données d'images à l'aide de méthodes d'apprentissage en profondeur.
Contrairement au ML, où les données d'entrée sont analysées à l'aide d'algorithmes, l'apprentissage en profondeur utilise un réseau de neurones en couches. Il existe trois types de couches impliquées : entrée, cachée et sortie. L'entrée d'informations est reçue par la couche d'entrée, traitée par la couche cachée et les résultats générés par la couche de sortie.
Comme les couches sont interconnectées, chaque couche dépend des résultats de la couche précédente. Par conséquent, un énorme ensemble de données est essentiel pour former un réseau de neurones afin que le système d'apprentissage en profondeur se penche pour imiter le processus de raisonnement humain et continue d'apprendre.
Comment l'IA est-elle entraînée à reconnaître l'image ?
Un ordinateur voit et traite une image très différemment des humains. Une image, pour un ordinateur, n'est qu'un tas de pixels, soit sous forme d'image vectorielle, soit sous forme de raster. Dans les images raster, chaque pixel est disposé sous forme de grille, tandis que dans une image vectorielle, ils sont disposés sous forme de polygones de différentes couleurs.
Lors de l'organisation des données, chaque image est catégorisée et les caractéristiques physiques sont extraites. Enfin, le codage géométrique est transformé en étiquettes qui décrivent les images. Cette étape - rassembler, organiser, étiqueter et annoter des images – est critique pour les performances des modèles de vision par ordinateur.
Une fois les ensembles de données d'apprentissage en profondeur développés avec précision, l'image algorithmes de reconnaissance travailler pour dessiner des motifs à partir des images.
La reconnaissance faciale:
L'IA est formée pour reconnaître les visages en cartographiant les traits du visage d'une personne et en les comparant avec des images dans la base de données d'apprentissage en profondeur pour trouver une correspondance.
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Identification de l'objet :
La technologie de reconnaissance d'image vous aide à repérer les objets d'intérêt dans une partie sélectionnée d'une image. La recherche visuelle fonctionne d'abord en identifiant des objets dans une image et en les comparant avec des images sur le Web.
Détection de texte :
Le système de reconnaissance d'images aide également à détecter le texte des images et à le convertir dans un format lisible par machine à l'aide de la reconnaissance optique des caractères.
Le processus du système de reconnaissance d'image
Les trois étapes suivantes forment le fond sur lequel l'image la reconnaissance fonctionne.
Processus 1 : Ensembles de données d'entraînement
L'ensemble du système de reconnaissance d'images commence par les données d'apprentissage composées d'images, d'images, de vidéos, etc. Ensuite, les réseaux de neurones ont besoin des données d'apprentissage pour dessiner des motifs et créer des perceptions.
Processus 2 : formation au réseau de neurones
Une fois l'ensemble de données développé, ils sont entrés dans l'algorithme du réseau neuronal. Il sert de prémisse au développement de l'outil de reconnaissance d'images. À l'aide d'un algorithme de reconnaissance d'images permet aux réseaux de neurones de reconnaître des classes d'images.
Processus 3 : Tests
Un modèle de reconnaissance d'image est aussi bon que ses tests. Par conséquent, il est important de tester les performances du modèle à l'aide d'images non présentes dans l'ensemble de données d'apprentissage. Il est toujours prudent d'utiliser environ 80 % de l'ensemble de données sur formation modèle et le reste, 20%, sur les tests de modèles. Les performances du modèle sont mesurées en fonction de la précision, de la prévisibilité et de la convivialité.
Utilisations de la reconnaissance d'image AI
La technologie de reconnaissance d'images par intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans diverses industries, et cette tendance devrait se poursuivre dans un avenir prévisible. Certaines des industries utilisant remarquablement bien la reconnaissance d'image sont :
Industrie de la sécurité :
Les industries de la sécurité utilisent largement la technologie de reconnaissance d'images pour détecter et identifier les visages. Les systèmes de sécurité intelligents utilisent des systèmes de reconnaissance faciale pour autoriser ou refuser l'entrée aux personnes.
De plus, les smartphones disposent d'un outil de reconnaissance faciale standard qui aide à déverrouiller les téléphones ou les applications. Le concept d'identification, de reconnaissance et de vérification du visage en trouvant une correspondance avec la base de données est un aspect de la reconnaissance faciale.
Industrie automobile:
La reconnaissance d'image aide les voitures autonomes et autonomes à donner le meilleur d'elles-mêmes. À l'aide de caméras orientées vers l'arrière, de capteurs et de LiDAR, les images générées sont comparées à l'ensemble de données à l'aide du logiciel de reconnaissance d'images. Il aide à détecter avec précision les autres véhicules, les feux de circulation, les voies, les piétons, etc.
Commerce de détail:
L'industrie de la vente au détail s'aventure dans le domaine de la reconnaissance d'images car elle n'essaie que récemment cette nouvelle technologie. Cependant, avec l'aide d'outils de reconnaissance d'images, il aide les clients à essayer virtuellement les produits avant de les acheter.
L'industrie de la santé:
L'industrie de la santé est peut-être le plus grand bénéficiaire de la technologie de reconnaissance d'images. Cette technologie aide les professionnels de la santé à détecter avec précision les tumeurs, les lésions, les accidents vasculaires cérébraux et les bosses chez les patients. Il aide également les personnes malvoyantes à accéder davantage à l'information et au divertissement en extrayant des données en ligne à l'aide de processus textuels.
Apprendre à un ordinateur à percevoir, déchiffrer et reconnaître des informations visuelles comme les humains n'est pas une tâche facile. Vous avez besoin de tonnes de données étiquetées et classifiées pour développer un modèle de reconnaissance d'image IA.
Le modèle que vous développez est aussi bon que les données de formation que vous lui fournissez. Alimentez des données de qualité, précises et bien étiquetées, et vous obtenez un modèle d'IA très performant. Contactez Shaip pour mettre la main sur un ensemble de données personnalisé et de qualité pour tous les besoins du projet. Lorsque la qualité est le seul paramètre, l'équipe d'experts de Sharp est tout ce dont vous avez besoin.