AI Image Recognition คืออะไรและทำงานอย่างไร

มนุษย์มีความสามารถโดยกำเนิดในการแยกแยะและระบุวัตถุ คน สัตว์ และสถานที่จากภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่มีความสามารถในการจัดประเภทรูปภาพ อย่างไรก็ตาม พวกเขาสามารถฝึกให้ตีความข้อมูลภาพได้โดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์วิทัศน์และเทคโนโลยีการจดจำภาพ

ในฐานะที่เป็นหน่อของ AI และ Computer Vision การจดจำภาพจึงรวมกัน การเรียนรู้ลึก ๆ เทคนิคในการขับเคลื่อนกรณีการใช้งานจริงจำนวนมาก ในการรับรู้โลกอย่างแม่นยำ AI อาศัยการมองเห็นของคอมพิวเตอร์

หากปราศจากความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีการจดจำภาพ แบบจำลองการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์จะไม่สามารถตรวจจับ ระบุ และดำเนินการได้ การจำแนกภาพ. ดังนั้นซอฟต์แวร์การรู้จำรูปภาพที่ใช้ AI ควรมีความสามารถในการถอดรหัสภาพและสามารถทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ ด้วยเหตุนี้ โมเดล AI จึงได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้เกิดการคาดการณ์ที่แม่นยำ

จากข้อมูลของ Fortune Business Insights ขนาดตลาดของเทคโนโลยีการจดจำภาพทั่วโลกมีมูลค่าอยู่ที่ 23.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2019 ตัวเลขนี้คาดว่าจะพุ่งสูงขึ้นถึง พันล้าน $ 86.3 2027 โดยเติบโตที่ 17.6% CAGR ในช่วงเวลาดังกล่าว

การจดจำภาพคืออะไร?

การจดจำรูปภาพ ใช้เทคโนโลยีและเทคนิคเพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์ระบุ ติดป้ายกำกับ และจัดประเภทองค์ประกอบที่น่าสนใจในภาพ

แม้ว่ามนุษย์จะประมวลผลภาพและจำแนกวัตถุภายในภาพได้ค่อนข้างง่าย แต่ก็เป็นไปไม่ได้สำหรับเครื่องเช่นกัน เว้นแต่จะได้รับการฝึกให้ทำเช่นนั้นโดยเฉพาะ ผลลัพธ์ของการจดจำภาพคือการระบุและจำแนกวัตถุที่ตรวจจับได้อย่างแม่นยำในหมวดหมู่ต่างๆ ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก

AI Image Recognition ทำงานอย่างไร

มนุษย์ตีความข้อมูลภาพอย่างไร?

โครงข่ายประสาทเทียมตามธรรมชาติของเราช่วยให้เราจดจำ จำแนก และตีความภาพโดยอิงจากประสบการณ์ในอดีต ความรู้ที่เรียนรู้ และสัญชาตญาณ ในทำนองเดียวกัน โครงข่ายประสาทเทียมช่วยให้เครื่องระบุและจัดประเภทภาพได้ แต่ต้องฝึกให้รู้จักก่อน วัตถุในภาพ.

สำหรับ การตรวจจับวัตถุ เทคนิคในการทำงาน ตัวแบบต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลภาพต่างๆ โดยใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึกก่อน

ต่างจาก ML ซึ่งข้อมูลที่ป้อนเข้าจะถูกวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริธึม การเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบเลเยอร์ เลเยอร์ที่เกี่ยวข้องมีสามประเภท ได้แก่ อินพุต ซ่อน และเอาต์พุต อินพุตข้อมูลจะได้รับโดยเลเยอร์อินพุต ประมวลผลโดยเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และผลลัพธ์ที่สร้างโดยเลเยอร์เอาต์พุต

เนื่องจากชั้นต่างๆ เชื่อมต่อกัน แต่ละชั้นจะขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของชั้นก่อนหน้า ดังนั้นชุดข้อมูลขนาดใหญ่จึงมีความจำเป็นในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อให้ระบบการเรียนรู้เชิงลึกโน้มเอียงที่จะเลียนแบบกระบวนการให้เหตุผลของมนุษย์และเรียนรู้ต่อไป

[อ่านเพิ่มเติม: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับคำอธิบายประกอบรูปภาพ]

AI ถูกฝึกให้จดจำภาพได้อย่างไร?

คอมพิวเตอร์มองเห็นและประมวลผลภาพที่แตกต่างจากมนุษย์อย่างมาก รูปภาพสำหรับคอมพิวเตอร์เป็นเพียงกลุ่มพิกเซล ไม่ว่าจะเป็นภาพเวกเตอร์หรือแรสเตอร์ ในภาพแรสเตอร์ แต่ละพิกเซลจะถูกจัดเรียงในรูปแบบตาราง ในขณะที่ภาพเวกเตอร์จะจัดเรียงเป็นรูปหลายเหลี่ยมที่มีสีต่างกัน

ในระหว่างการจัดระเบียบข้อมูล ภาพแต่ละภาพจะถูกจัดหมวดหมู่ และคุณสมบัติทางกายภาพจะถูกดึงออกมา สุดท้าย การเข้ารหัสทางเรขาคณิตจะเปลี่ยนเป็นป้ายกำกับที่อธิบายรูปภาพ ขั้นตอนนี้ – รวบรวม จัดระเบียบ ติดฉลาก และใส่คำอธิบายภาพ – มีความสำคัญต่อประสิทธิภาพของโมเดลการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

เมื่อชุดข้อมูลการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการพัฒนาอย่างถูกต้องแล้ว image อัลกอริทึมการรับรู้ งานวาดลวดลายจากภาพ

การจดจำใบหน้า:

AI ได้รับการฝึกฝนให้จดจำใบหน้าโดยการทำแผนที่ลักษณะใบหน้าของบุคคลและเปรียบเทียบกับรูปภาพในฐานข้อมูลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อจับคู่

การระบุวัตถุ:

เทคโนโลยีการจดจำภาพช่วยให้คุณมองเห็นวัตถุที่น่าสนใจในส่วนที่เลือกของภาพ การค้นหาด้วยภาพทำงานก่อนโดยการระบุวัตถุในภาพและเปรียบเทียบกับภาพบนเว็บ

การตรวจจับข้อความ:

ระบบการรู้จำรูปภาพยังช่วยตรวจจับข้อความจากรูปภาพและแปลงเป็นรูปแบบที่เครื่องอ่านได้โดยใช้การรู้จำอักขระด้วยแสง