Просмотр объекта естественен для нас и не требует от нас особых усилий, чтобы различать объекты, распознавать лица или читать знаки, поскольку наш мозг хорошо понимает изображения. Когда дело доходит до компьютера, эти задачи очень трудно выполнить.
Что такое распознавание изображений?
Распознавание изображений — это способность технологий идентифицировать объекты, места, действия, людей и надписи на изображениях. Это часть Computer Vision, которая идентифицирует и обнаруживает объект или атрибут на изображении или видео.
Распознавание изображений стало неотъемлемой частью многих передовых технологий и нашло применение в таких областях, как распознавание лиц в наших смартфонах, автономный режим в беспилотных автомобилях, диагностическая визуализация в сфере здравоохранения и другие.
Как работает распознавание изображений?
Процесс распознавания изображений состоит из следующих основных этапов:
Компьютер воспринимает изображение либо как векторное изображение, либо как растровое. Векторные изображения представляют собой набор полигонов с цветными аннотациями, тогда как растровые изображения состоят из последовательности пикселей с числовыми значениями цветов.
Для анализа изображений конструкции, представляющие физические особенности, сформированные с помощью геометрического кодирования, логически оцениваются компьютером. Затем данные упорядочиваются посредством классификации и выделения признаков.
Классификация изображений включает в себя упрощение изображения путем извлечения только важной информации, таким образом, преобразуя изображение в вектор признаков.
Обученный алгоритм классификации обрабатывает вектор признаков как точки в многомерном пространстве и выдает на выходе метку класса.
Следующим шагом является обнаружение плоскостей или поверхностей, разделяющих многомерное пространство таким образом, чтобы примеры, принадлежащие к определенному классу, находились на одной стороне поверхности или плоскости.
Нейронные сети, которые стимулируют наш мозг, используются для построения прогностических моделей. Нейронная сеть — это группа взаимосвязанных узлов, которые зависят от алгоритмов обучения для оценки функций, требующих огромного количества неизвестных входных данных.
В случае классификации изображений доступны многочисленные алгоритмы распознавания изображений, такие как машины опорных векторов, набор слов, K-ближайших соседей, оценка ориентиров лица, логистическая регрессия и другие.
- Используйте модель для распознавания изображений
На этом этапе два типа данных изображения — обучающие и тестовые данные организованы надлежащим образом, чтобы удалить любые дубликаты между ними. Полученные данные затем передаются в модель распознавания изображений для распознавания изображений. Модель опирается на большие базы данных и появляющиеся шаблоны для понимания изображений.
Теги: Дополненная реальность Приложение дополненной реальности Распознавание изображений Интернет вещей
Первоначально опубликовано на smacarsolutions.com.
