Примеры использования искусственного интеллекта для анализа изображений

1.

Примеры использования искусственного
интеллекта для анализа изображений.
Подготовил: Жулин Д.С. ИГЭС 2-3

2.

Введение.
Люди обладают врожденной способностью различать и точно идентифицировать предметы, людей, животных и места на
фотографиях. Однако компьютеры не имеют возможности классифицировать изображения. Тем не менее, их можно научить
интерпретировать визуальную информацию с помощью приложений компьютерного зрения и технологии распознавания
изображений.
Являясь ответвлением AI и Computer Vision, распознавание изображений сочетает в себе глубокое обучение методы для
обеспечения многих реальных вариантов использования. Чтобы точно воспринимать мир, ИИ использует компьютерное
зрение.
Без помощи технологии распознавания изображений модель компьютерного зрения не может обнаруживать,
идентифицировать и выполнять классификация изображений. Следовательно, программное обеспечение для распознавания
изображений на основе ИИ должно быть способно декодировать изображения и проводить прогнозный анализ. С этой целью
модели ИИ обучаются на массивных наборах данных, чтобы делать точные прогнозы.

3.

Что такое распознавание изображений?
Распознавание изображений использует технологии и приемы, помогающие компьютерам
идентифицировать, маркировать и классифицировать интересующие элементы изображения.
В то время как люди довольно легко обрабатывают изображения и классифицируют объекты внутри
изображений, то же самое невозможно для машины, если она специально не обучена этому. Результатом
распознавания изображений является точная идентификация и классификация обнаруженных объектов по
различным заранее определенным категориям с помощью технологии глубокого обучения.

4.

Как работает распознавание изображений?
Наши естественные нейронные сети помогают нам распознавать, классифицировать и интерпретировать
изображения на основе нашего прошлого опыта, полученных знаний и интуиции. Точно так же
искусственная нейронная сеть помогает машинам идентифицировать и классифицировать изображения. Но
их нужно сначала научить распознавать объекты на изображении.
Для того, чтобы получить обнаружение объекта чтобы работать, модель должна быть сначала обучена на
различных наборах данных изображений с использованием методов глубокого обучения.

5.

Как ИИ обучается распознавать изображение?
Компьютер видит и обрабатывает изображение совершенно иначе, чем человек. Изображение для компьютера — это просто
набор пикселей — будь то векторное или растровое изображение. В растровых изображениях каждый пиксель расположен в
виде сетки, а в векторном изображении они расположены в виде полигонов разных цветов.
Во время организации данных каждое изображение классифицируется и извлекаются физические признаки. Наконец,
геометрическое кодирование преобразуется в метки, описывающие изображения. Этот этап — сбор, организация,
маркировка и аннотирование изображений — имеет решающее значение для производительности моделей компьютерного
зрения.
Как только наборы данных для глубокого обучения будут точно разработаны, изображение алгоритмы распознавания
работать, чтобы нарисовать узоры из изображений.

6.

Примеры изображений созданных с помощью ИИ:

7.

Процесс системы распознавания изображений.
Процесс 1: обучающие наборы данных
Вся система распознавания изображений начинается с обучающих данных, состоящих из картинок, изображений, видео и т. д. Затем нейронным сетям
нужны обучающие данные для рисования шаблонов и создания восприятий.
Процесс 2: Обучение нейронной сети
После того, как набор данных разработан, они вводятся в алгоритм нейронной сети. Он служит предпосылкой для разработки инструмента
распознавания изображений. Использование алгоритм распознавания изображений позволяет нейронным сетям распознавать классы изображений.
Процесс 3: Тестирование
Модель распознавания изображений так же хороша, как и ее тестирование. Поэтому важно проверить производительность модели, используя
изображения, отсутствующие в наборе обучающих данных. Всегда разумно использовать около 80% набора данных на модельное обучение а
остальные, 20%, на модельных испытаниях. Производительность модели измеряется на основе точности, предсказуемости и удобства использования.

8.

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!