인간은 사진에서 사물, 사람, 동물, 장소를 구별하고 정확하게 식별하는 타고난 능력을 가지고 있습니다. 그러나 컴퓨터에는 이미지를 분류하는 기능이 없습니다. 그러나 컴퓨터 비전 응용 프로그램과 이미지 인식 기술을 사용하여 시각 정보를 해석하도록 훈련받을 수 있습니다.
AI와 Computer Vision의 파생물로서 이미지 인식은 깊은 학습 많은 실제 사용 사례를 지원하는 기술. 세상을 정확하게 인식하기 위해 AI는 컴퓨터 비전에 의존합니다.
이미지 인식 기술의 도움 없이 컴퓨터 비전 모델은 감지, 식별 및 수행할 수 없습니다. 이미지 분류. 따라서 AI 기반 이미지 인식 소프트웨어는 이미지를 디코딩하고 예측 분석을 수행할 수 있어야 합니다. 이를 위해 AI 모델은 정확한 예측을 위해 방대한 데이터 세트에 대해 학습됩니다.
Fortune Business Insights에 따르면 23.8년 글로벌 이미지 인식 기술의 시장 규모는 2019억 달러로 평가되었습니다. 이 수치는 86.3에 의해 $ 2027 억, 해당 기간 동안 17.6% CAGR로 성장했습니다.
이미지 인식이란 무엇입니까?
이미지 인식 컴퓨터가 이미지에서 관심 요소를 식별, 레이블 지정 및 분류하는 데 도움이 되는 기술과 기술을 사용합니다.
인간은 이미지를 처리하고 이미지 내부의 물체를 매우 쉽게 분류하지만 특별히 훈련되지 않은 기계는 불가능합니다. 이미지 인식의 결과는 딥 러닝 기술의 도움으로 감지된 객체를 미리 정해진 다양한 범주로 정확하게 식별하고 분류하는 것입니다.
AI 이미지 인식은 어떻게 작동합니까?
인간은 시각 정보를 어떻게 해석합니까?
우리의 자연 신경망은 과거 경험, 학습된 지식 및 직관을 기반으로 이미지를 인식, 분류 및 해석하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로 인공 신경망은 기계가 이미지를 식별하고 분류하는 데 도움이 됩니다. 그러나 그들은 먼저 인식하도록 훈련을 받아야 합니다. 이미지의 개체.
다음 물체 감지 기술이 작동하려면 먼저 딥 러닝 방법을 사용하여 다양한 이미지 데이터 세트에 대해 모델을 학습해야 합니다.
알고리즘을 사용하여 입력 데이터를 분석하는 ML과 달리 딥 러닝은 계층화된 신경망을 사용합니다. 관련된 계층에는 입력, 은닉 및 출력의 세 가지 유형이 있습니다. 정보 입력은 입력 계층에서 수신되고, 은닉 계층에서 처리되고, 출력 계층에서 결과가 생성됩니다.
레이어가 상호 연결됨에 따라 각 레이어는 이전 레이어의 결과에 따라 달라집니다. 따라서 딥 러닝 시스템이 인간의 추론 과정을 모방하고 계속 학습할 수 있도록 신경망을 훈련시키기 위해서는 거대한 데이터 세트가 필수적입니다.
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AI는 이미지를 인식하도록 어떻게 훈련됩니까?
컴퓨터는 인간과 매우 다른 방식으로 이미지를 보고 처리합니다. 컴퓨터에서 이미지는 벡터 이미지나 래스터 형태의 픽셀 덩어리에 불과합니다. 래스터 이미지에서는 각 픽셀이 격자 형태로 배열되고 벡터 이미지에서는 서로 다른 색상의 폴리곤으로 배열됩니다.
데이터 구성 중에 각 이미지가 분류되고 물리적 특징이 추출됩니다. 마지막으로 기하학적 인코딩은 이미지를 설명하는 레이블로 변환됩니다. 이 단계(이미지 수집, 구성, 레이블 지정 및 주석 달기)는 컴퓨터 비전 모델의 성능에 매우 중요합니다.
딥 러닝 데이터 세트가 정확하게 개발되면 이미지 인식 알고리즘 이미지에서 패턴을 그리는 작업.
얼굴 인식:
AI는 사람의 얼굴 특징을 매핑하고 딥 러닝 데이터베이스의 이미지와 비교하여 일치하는 얼굴을 인식하도록 훈련됩니다.
개체 식별:
이미지 인식 기술은 이미지의 선택된 부분에서 관심 개체를 찾는 데 도움이 됩니다. 시각적 검색은 먼저 이미지의 개체를 식별하고 웹의 이미지와 비교하여 작동합니다.
텍스트 감지:
이미지 인식 시스템은 또한 이미지에서 텍스트를 감지하고 광학 문자 인식을 사용하여 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 데 도움이 됩니다.
이미지 인식 시스템의 프로세스
다음 세 단계는 이미지의 배경을 형성합니다. 인정 작품.
프로세스 1: 데이터 세트 훈련
전체 이미지 인식 시스템은 사진, 이미지, 비디오 등으로 구성된 훈련 데이터로 시작합니다. 그런 다음 신경망은 패턴을 그리고 인식을 생성하기 위해 훈련 데이터가 필요합니다.
과정 2: 신경망 훈련
데이터 세트가 개발되면 신경망 알고리즘에 입력됩니다. 이미지 인식 도구를 개발하기 위한 전제로 작용합니다. 사용 이미지 인식 알고리즘 신경망이 이미지 클래스를 인식할 수 있도록 합니다.
프로세스 3: 테스트
이미지 인식 모델은 테스트만큼 좋습니다. 따라서 훈련 데이터 세트에 없는 이미지를 사용하여 모델의 성능을 테스트하는 것이 중요합니다. 데이터 세트의 약 80%를 사용하는 것이 항상 신중합니다. 모델 훈련 나머지 20%는 모델 테스트에 있습니다. 모델의 성능은 정확성, 예측 가능성 및 사용성을 기반으로 측정됩니다.
AI 이미지 인식의 주요 사용 사례
인공지능 이미지 인식 기술은 다양한 산업 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이러한 추세는 당분간 계속될 것으로 예상됩니다. 이미지 인식을 눈에 띄게 잘 사용하는 산업은 다음과 같습니다.
보안 산업:
보안 산업은 이미지 인식 기술을 광범위하게 사용하여 얼굴을 감지하고 식별합니다. 스마트 보안 시스템은 얼굴 인식 시스템을 사용하여 사람의 출입을 허용하거나 거부합니다.
또한 스마트폰에는 전화 또는 애플리케이션의 잠금을 해제하는 데 도움이 되는 표준 안면 인식 도구가 있습니다. 얼굴 식별, 인식 및 데이터베이스와 일치하는 항목을 찾는 검증의 개념은 다음의 한 측면입니다. 얼굴 인식.
자동차 산업:
이미지 인식은 자율 주행 및 자율 주행 자동차가 최상의 성능을 발휘하도록 돕습니다. 후방 카메라, 센서 및 LiDAR의 도움으로 생성된 이미지는 이미지 인식 소프트웨어를 사용하여 데이터 세트와 비교됩니다. 다른 차량, 신호등, 차선, 보행자 등을 정확하게 감지하는 데 도움이 됩니다.
소매업:
소매 업계는 이 새로운 기술을 시도한지 얼마 되지 않아 이미지 인식 영역에 도전하고 있습니다. 그러나 이미지 인식 도구의 도움으로 고객이 제품을 구매하기 전에 가상으로 제품을 사용해 볼 수 있습니다.
의료 산업:
의료 산업은 아마도 이미지 인식 기술의 가장 큰 수혜자일 것입니다. 이 기술은 의료 전문가가 환자의 종양, 병변, 뇌졸중 및 덩어리를 정확하게 감지하는 데 도움이 됩니다. 또한 텍스트 기반 프로세스를 사용하여 온라인 데이터를 추출하여 시각 장애가 있는 사람들이 정보와 엔터테인먼트에 더 많이 액세스할 수 있도록 돕습니다.
컴퓨터가 사람처럼 시각 정보를 인지하고 해독하고 인식하도록 훈련시키는 것은 쉬운 일이 아닙니다. AI 이미지 인식 모델을 개발하려면 레이블이 지정되고 분류된 수많은 데이터가 필요합니다.
당신이 개발하는 모델은 당신이 제공하는 훈련 데이터만큼만 좋습니다. 품질, 정확하고 레이블이 잘 지정된 데이터를 제공하면 고성능 AI 모델을 얻을 수 있습니다. Shaip에 연락하여 모든 프로젝트 요구 사항에 맞는 맞춤형 고품질 데이터 세트를 얻으십시오.. 품질이 유일한 매개변수일 때 Sharp의 전문가 팀만 있으면 됩니다.