Los seres humanos tienen la capacidad innata de distinguir e identificar con precisión objetos, personas, animales y lugares a partir de fotografías. Sin embargo, las computadoras no vienen con la capacidad de clasificar imágenes. Sin embargo, pueden capacitarse para interpretar información visual utilizando aplicaciones de visión por computadora y tecnología de reconocimiento de imágenes.
Como una rama de la IA y la visión artificial, el reconocimiento de imágenes combina deep learning técnicas para potenciar muchos casos de uso del mundo real. Para percibir el mundo con precisión, la IA depende de la visión por computadora.
Sin la ayuda de la tecnología de reconocimiento de imágenes, un modelo de visión por computadora no puede detectar, identificar y realizar clasificación de imágenes. Por lo tanto, un software de reconocimiento de imágenes basado en IA debe ser capaz de decodificar imágenes y realizar análisis predictivos. Con este fin, los modelos de IA se entrenan en conjuntos de datos masivos para generar predicciones precisas.
Según Fortune Business Insights, el tamaño del mercado de la tecnología de reconocimiento de imágenes global se valoró en $ 23.8 mil millones en 2019. Se espera que esta cifra se dispare a $ 86.3 2027 millones de dólares por, creciendo a una tasa compuesta anual del 17.6% durante dicho período.
¿Qué es el reconocimiento de imágenes?
Reconocimiento de imagen utiliza tecnología y técnicas para ayudar a las computadoras a identificar, etiquetar y clasificar elementos de interés en una imagen.
Mientras que los seres humanos procesan las imágenes y clasifican los objetos dentro de las imágenes con bastante facilidad, lo mismo es imposible para una máquina a menos que haya sido entrenada específicamente para hacerlo. El resultado del reconocimiento de imágenes es identificar y clasificar con precisión los objetos detectados en varias categorías predeterminadas con la ayuda de la tecnología de aprendizaje profundo.
¿Cómo funciona el reconocimiento de imágenes por IA?
¿Cómo interpretan los seres humanos la información visual?
Nuestras redes neuronales naturales nos ayudan a reconocer, clasificar e interpretar imágenes en función de nuestras experiencias pasadas, el conocimiento aprendido y la intuición. De la misma manera, una red neuronal artificial ayuda a las máquinas a identificar y clasificar imágenes. Pero primero necesitan ser entrenados para reconocer objetos en una imagen.
Para el detección de objetos Para que funcione, el modelo primero debe ser entrenado en varios conjuntos de datos de imágenes utilizando métodos de aprendizaje profundo.
A diferencia de ML, donde los datos de entrada se analizan mediante algoritmos, el aprendizaje profundo utiliza una red neuronal en capas. Hay tres tipos de capas involucradas: entrada, oculta y salida. La entrada de información es recibida por la capa de entrada, procesada por la capa oculta y los resultados generados por la capa de salida.
Como las capas están interconectadas, cada capa depende de los resultados de la capa anterior. Por lo tanto, un gran conjunto de datos es esencial para entrenar una red neuronal para que el sistema de aprendizaje profundo se incline a imitar el proceso de razonamiento humano y continúe aprendiendo.
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¿Cómo se entrena la IA para reconocer la imagen?
Una computadora ve y procesa una imagen de manera muy diferente a los humanos. Una imagen, para una computadora, es solo un montón de píxeles, ya sea como una imagen vectorial o rasterizada. En las imágenes de trama, cada píxel se organiza en forma de cuadrícula, mientras que en una imagen vectorial se organizan como polígonos de diferentes colores.
Durante la organización de los datos, cada imagen se categoriza y se extraen las características físicas. Finalmente, la codificación geométrica se transforma en etiquetas que describen las imágenes. Esta etapa (recopilar, organizar, etiquetar y anotar imágenes) es fundamental para el rendimiento de los modelos de visión artificial.
Una vez que los conjuntos de datos de aprendizaje profundo se desarrollan con precisión, la imagen algoritmos de reconocimiento trabajar para dibujar patrones a partir de las imágenes.
Reconocimiento facial:
La IA está entrenada para reconocer caras mediante el mapeo de las características faciales de una persona y comparándolas con imágenes en la base de datos de aprendizaje profundo para encontrar una coincidencia.
Identificación de objeto:
La tecnología de reconocimiento de imágenes lo ayuda a detectar objetos de interés en una parte seleccionada de una imagen. La búsqueda visual funciona primero identificando objetos en una imagen y comparándolos con imágenes en la web.
Detección de texto:
El sistema de reconocimiento de imágenes también ayuda a detectar el texto de las imágenes y convertirlo a un formato legible por máquina mediante el reconocimiento óptico de caracteres.
La importancia de la anotación experta de imágenes en el desarrollo de IA
El etiquetado de datos es un proceso que requiere mucho tiempo y un esfuerzo humano considerable. Estos datos etiquetados son cruciales, ya que forman la base de la capacidad del algoritmo de aprendizaje automático para comprender y replicar la percepción visual humana. Si bien algunos modelos de reconocimiento de imágenes de IA pueden funcionar sin datos etiquetados mediante aprendizaje automático no supervisado, a menudo presentan limitaciones importantes. Para crear un algoritmo de reconocimiento de imágenes que brinde predicciones precisas y matizadas, es esencial colaborar con expertos en anotación de imágenes.
En la IA, la anotación de datos implica etiquetar cuidadosamente un conjunto de datos (que a menudo contiene miles de imágenes) mediante la asignación de etiquetas significativas o la categorización de cada imagen en una clase específica. La mayoría de las organizaciones que desarrollan software y modelos de aprendizaje automático carecen de los recursos y el tiempo necesarios para gestionar internamente esta meticulosa tarea. Subcontratar este trabajo es una estrategia inteligente y rentable que permite a las empresas completar el trabajo de manera eficiente sin la carga de tener que capacitar y mantener un equipo de etiquetado interno.
El proceso del sistema de reconocimiento de imágenes
Los siguientes tres pasos forman el fondo sobre el cual se muestra la imagen. trabajos de reconocimiento.
Proceso 1: conjuntos de datos de entrenamiento
Todo el sistema de reconocimiento de imágenes comienza con los datos de entrenamiento compuestos por fotografías, imágenes, videos, etc. Luego, las redes neuronales necesitan los datos de entrenamiento para dibujar patrones y crear percepciones.
Proceso 2: Entrenamiento de redes neuronales
Una vez desarrollado el conjunto de datos, se ingresan en el red neural algoritmo. Actúa como premisa para desarrollar la herramienta de reconocimiento de imágenes. Utilizando un algoritmo de reconocimiento de imágenes hace posible que las redes neuronales reconozcan clases de imágenes.
Proceso 3: Prueba
Un modelo de reconocimiento de imágenes es tan bueno como sus pruebas. Por lo tanto, es importante probar el rendimiento del modelo utilizando imágenes que no están presentes en el conjunto de datos de entrenamiento. Siempre es prudente usar alrededor del 80% del conjunto de datos en entrenamiento modelo y el resto, un 20%, en pruebas de modelo. El rendimiento del modelo se mide en función de la precisión, la previsibilidad y la facilidad de uso.
Principales casos de uso del reconocimiento de imágenes por IA
La tecnología de reconocimiento de imágenes de inteligencia artificial se usa cada vez más en varias industrias, y se prevé que esta tendencia continúe en el futuro previsible. Algunas de las industrias que utilizan el reconocimiento de imágenes notablemente bien son:
Industria de la seguridad:
Las industrias de seguridad utilizan ampliamente la tecnología de reconocimiento de imágenes para detectar e identificar rostros. Los sistemas de seguridad inteligentes utilizan sistemas de reconocimiento facial para permitir o denegar la entrada a las personas.
Además, los teléfonos inteligentes tienen una herramienta de reconocimiento facial estándar que ayuda a desbloquear teléfonos o aplicaciones. El concepto de identificación, reconocimiento y verificación de rostros al encontrar una coincidencia con la base de datos es un aspecto de reconocimiento facial.
Industria automotriz:
El reconocimiento de imágenes ayuda a los vehículos autónomos y autónomos a rendir al máximo. Con la ayuda de cámaras traseras, sensores y LiDAR, las imágenes generadas se comparan con el conjunto de datos utilizando el software de reconocimiento de imágenes. Ayuda a detectar con precisión otros vehículos, semáforos, carriles, peatones y más.
Industria minorista:
La industria minorista se está aventurando en la esfera del reconocimiento de imágenes, ya que solo recientemente está probando esta nueva tecnología. Sin embargo, con la ayuda de las herramientas de reconocimiento de imágenes, está ayudando a los clientes a probarse virtualmente los productos antes de comprarlos.
Industria de la salud:
La industria de la salud es quizás la que más se beneficia de la tecnología de reconocimiento de imágenes. Esta tecnología está ayudando a los profesionales de la salud a detectar con precisión tumores, lesiones, accidentes cerebrovasculares y bultos en los pacientes. También está ayudando a las personas con discapacidad visual a obtener más acceso a la información y el entretenimiento mediante la extracción de datos en línea mediante procesos basados en texto.
Entrenar a una computadora para que perciba, descifre y reconozca información visual al igual que los humanos no es una tarea fácil. Necesita toneladas de datos etiquetados y clasificados para desarrollar un modelo de reconocimiento de imágenes de IA.
El modelo que desarrolle es tan bueno como los datos de entrenamiento que lo alimenta. Alimente datos de calidad, precisos y bien etiquetados, y obtendrá un modelo de IA de alto rendimiento. Comuníquese con Shaip para obtener un conjunto de datos personalizado y de calidad para todas las necesidades del proyecto. Cuando la calidad es el único parámetro, el equipo de expertos de Sharp es todo lo que necesita.