يتمتع البشر بالقدرة الفطرية على التمييز والتعرف بدقة على الأشياء والأشخاص والحيوانات والأماكن من الصور الفوتوغرافية. ومع ذلك ، لا تأتي أجهزة الكمبيوتر مع القدرة على تصنيف الصور. ومع ذلك ، يمكن تدريبهم على تفسير المعلومات المرئية باستخدام تطبيقات رؤية الكمبيوتر وتقنية التعرف على الصور.
كفرع من AI و Computer Vision ، يجمع التعرف على الصور التعلم العميق تقنيات لتشغيل العديد من حالات الاستخدام في العالم الحقيقي. لإدراك العالم بدقة ، يعتمد الذكاء الاصطناعي على رؤية الكمبيوتر.
بدون مساعدة تقنية التعرف على الصور ، لا يمكن لنموذج رؤية الكمبيوتر الكشف والتعرف والأداء تصنيف الصورة. لذلك ، يجب أن يكون برنامج التعرف على الصور المستند إلى AI قادرًا على فك تشفير الصور وأن يكون قادرًا على إجراء تحليل تنبؤي. تحقيقا لهذه الغاية ، يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة لتحقيق تنبؤات دقيقة.
وفقًا لـ Fortune Business Insights ، بلغت قيمة سوق تقنية التعرف على الصور العالمية 23.8 مليار دولار في عام 2019. ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 86.3 مليار دولار بحلول 2027، بمعدل نمو سنوي مركب 17.6٪ خلال الفترة المذكورة.
ما هو التعرف على الصور؟
التعرف على الصور يستخدم التكنولوجيا والتقنيات لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على تحديد العناصر المهمة في الصورة وتسميتها وتصنيفها.
بينما يقوم البشر بمعالجة الصور وتصنيف الأشياء داخل الصور بسهولة تامة ، فإن الأمر نفسه مستحيل بالنسبة للآلة ما لم يتم تدريبها بشكل خاص على القيام بذلك. نتيجة التعرف على الصور هي التحديد الدقيق للأشياء المكتشفة وتصنيفها إلى فئات مختلفة محددة مسبقًا بمساعدة تقنية التعلم العميق.
كيف يعمل نظام التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي؟
كيف يفسر البشر المعلومات المرئية؟
تساعدنا شبكاتنا العصبية الطبيعية في التعرف على الصور وتصنيفها وتفسيرها بناءً على تجاربنا السابقة ومعرفتنا المكتسبة وحدسنا. وبنفس الطريقة ، تساعد الشبكة العصبية الاصطناعية الآلات على تحديد الصور وتصنيفها. لكنهم يحتاجون أولاً إلى التدريب على التعرف الأشياء في الصورة.
بالنسبة كشف الكائن تقنية للعمل ، يجب أولاً تدريب النموذج على مجموعات بيانات الصور المختلفة باستخدام طرق التعلم العميق.
على عكس ML ، حيث يتم تحليل بيانات الإدخال باستخدام الخوارزميات ، يستخدم التعلم العميق شبكة عصبية ذات طبقات. هناك ثلاثة أنواع من الطبقات المتضمنة - الإدخال والمخفي والمخرج. يتم تلقي مدخلات المعلومات بواسطة طبقة الإدخال ، ومعالجتها بواسطة الطبقة المخفية ، والنتائج التي تم إنشاؤها بواسطة طبقة الإخراج.
نظرًا لأن الطبقات مترابطة ، تعتمد كل طبقة على نتائج الطبقة السابقة. لذلك ، فإن مجموعة البيانات الضخمة ضرورية لتدريب الشبكة العصبية بحيث يميل نظام التعلم العميق لتقليد عملية التفكير البشري ويستمر في التعلم.
[اقرأ أيضًا: الدليل الكامل لتعليقات الصور]
كيف يتم تدريب الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصورة؟
يرى الكمبيوتر ويعالج الصورة بشكل مختلف تمامًا عن البشر. الصورة ، لجهاز الكمبيوتر ، هي مجرد مجموعة من وحدات البكسل - إما كصورة متجهية أو نقطية. في الصور النقطية ، يتم ترتيب كل بكسل في شكل شبكة ، بينما في صورة متجهية ، يتم ترتيبها كمضلعات ذات ألوان مختلفة.
أثناء تنظيم البيانات ، يتم تصنيف كل صورة واستخراج الميزات المادية. أخيرًا ، يتم تحويل الترميز الهندسي إلى تسميات تصف الصور. تعد هذه المرحلة - جمع الصور وتنظيمها ووضع العلامات عليها والتعليق عليها - أمرًا بالغ الأهمية لأداء نماذج الرؤية الحاسوبية.
بمجرد تطوير مجموعات بيانات التعلم العميق بدقة ، قم بالصورة خوارزميات التعرف العمل على رسم أنماط من الصور.
التعرف على الوجه:
يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف على الوجوه من خلال تعيين ملامح وجه الشخص ومقارنتها بالصور الموجودة في قاعدة بيانات التعلم العميق لتحقيق تطابق.
تحديد الكائن:
تساعدك تقنية التعرف على الصور في اكتشاف الأشياء المهمة في جزء محدد من الصورة. يعمل البحث المرئي أولاً عن طريق تحديد الكائنات في صورة ومقارنتها بالصور الموجودة على الويب.
كشف النص:
يساعد نظام التعرف على الصور أيضًا في اكتشاف النص من الصور وتحويله إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا باستخدام التعرف الضوئي على الأحرف.
عملية نظام التعرف على الصور
تشكل الخطوات الثلاث التالية الخلفية على أي صورة يعمل التعرف.
العملية 1: مجموعات بيانات التدريب
يبدأ نظام التعرف على الصور بأكمله ببيانات التدريب المكونة من الصور ، والصور ، ومقاطع الفيديو ، وما إلى ذلك. بعد ذلك ، تحتاج الشبكات العصبية إلى بيانات التدريب لرسم أنماط وإنشاء تصورات.
العملية 2: تدريب الشبكة العصبية
بمجرد تطوير مجموعة البيانات ، يتم إدخالها في خوارزمية الشبكة العصبية. يعمل كمقدمة لتطوير أداة التعرف على الصور. باستخدام ملف خوارزمية التعرف على الصور يجعل من الممكن للشبكات العصبية التعرف على فئات من الصور.
العملية 3: الاختبار
يعد نموذج التعرف على الصور جيدًا مثل اختباره. لذلك ، من المهم اختبار أداء النموذج باستخدام صور غير موجودة في مجموعة بيانات التدريب. من الحكمة دائمًا استخدام حوالي 80٪ من مجموعة البيانات في تدريب نموذجي والباقي 20٪ في اختبار النموذج. يتم قياس أداء النموذج بناءً على الدقة وإمكانية التنبؤ وقابلية الاستخدام.
أهم حالات استخدامات التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي
تستخدم تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في مختلف الصناعات ، ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه في المستقبل المنظور. بعض الصناعات التي تستخدم التعرف على الصور بشكل جيد هي:
صناعة الأمن:
تستخدم الصناعات الأمنية تقنية التعرف على الصور على نطاق واسع لاكتشاف وتحديد الوجوه. تستخدم أنظمة الأمان الذكية أنظمة التعرف على الوجوه للسماح بدخول الأشخاص أو رفضه.
علاوة على ذلك ، تحتوي الهواتف الذكية على أداة قياسية للتعرف على الوجه تساعد في فتح الهواتف أو التطبيقات. يعد مفهوم التعرف على الوجه والتعرف عليه والتحقق منه من خلال إيجاد تطابق مع قاعدة البيانات أحد جوانب التعرف على الوجه.
صناعة السيارات:
يساعد التعرف على الصور السيارات ذاتية القيادة والسيارات ذاتية القيادة في أفضل أداء لها. بمساعدة الكاميرات الخلفية وأجهزة الاستشعار و LiDAR ، تتم مقارنة الصور التي تم إنشاؤها مع مجموعة البيانات باستخدام برنامج التعرف على الصور. يساعد في الكشف الدقيق عن المركبات الأخرى وإشارات المرور والممرات والمشاة والمزيد.
قطاع التجزئة:
تدخل صناعة البيع بالتجزئة في مجال التعرف على الصور لأنها تحاول هذه التقنية الجديدة مؤخرًا فقط. ومع ذلك ، بمساعدة أدوات التعرف على الصور ، فهي تساعد العملاء فعليًا على تجربة المنتجات قبل شرائها.
قطاع الرعاية الصحية:
ربما تكون صناعة الرعاية الصحية هي المستفيد الأكبر من تقنية التعرف على الصور. تساعد هذه التقنية المتخصصين في الرعاية الصحية على اكتشاف الأورام والآفات والسكتات الدماغية والكتل في المرضى بدقة. كما أنه يساعد الأشخاص المعاقين بصريًا في الحصول على مزيد من الوصول إلى المعلومات والترفيه عن طريق استخراج البيانات عبر الإنترنت باستخدام العمليات المستندة إلى النصوص.
إن تدريب الكمبيوتر على إدراك وفك تشفير والتعرف على المعلومات المرئية تمامًا مثل البشر ليس بالمهمة السهلة. أنت بحاجة إلى الكثير من البيانات المصنفة والمُصنفة لتطوير نموذج التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي.
النموذج الذي تطوره جيد فقط مثل بيانات التدريب التي تغذيه بها. جودة التغذية وبيانات دقيقة وذات تصنيف جيد ، وستحصل على نموذج ذكاء اصطناعي عالي الأداء. تواصل مع Shaip للحصول على مجموعة بيانات مخصصة وعالية الجودة لجميع احتياجات المشروع. عندما تكون الجودة هي المعيار الوحيد ، فإن فريق خبراء Sharp هو كل ما تحتاجه.