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Nuove tecnologie

In che modo la tecnologia di riconoscimento delle immagini trasforma le aziende online?

Grazie alla tecnica del deep learning, l’ondata di smartphone, fotocamere economiche e un migliore riconoscimento delle immagini hanno aperto una nuova epoca al riconoscimento delle immagini. Questa tecnologia viene implementata da aziende in diversi segmenti, come quello automobilistico, dei giochi e dell’e-commerce.

Sebbene la sua accuratezza sia la considerazione più significativa nella scelta di un sistema di riconoscimento delle immagini, anche l’apprendimento continuo, la velocità e l’adattabilità sono criteri importanti a seconda del loro utilizzo. I servizi di ricerca di immagini sono forniti da giganti della tecnologia come Amazon e Google e da piccole aziende come Clarifai e Reverse Image Search che utilizzano strumenti di riconoscimento delle immagini.

 

Che cos’è il riconoscimento delle immagini?

La tecnologia di riconoscimento delle immagini consente di differenziare un oggetto o un oggetto specifico in una fotografia.

Il riconoscimento delle immagini rappresenta una gamma di algoritmi e metodi diversi per etichettare gli elementi in un’immagine e classificarli. Il riconoscimento delle immagini si basa principalmente sul contenuto all’interno di un’immagine. Ai modelli di riconoscimento delle immagini viene insegnato a prendere l’immagine di input dell’utente e l’output di etichette di immagini classificate in precedenza.

Il riconoscimento delle immagini è un’imitazione dei processi utilizzati dagli animali nel rilevamento e nella classificazione di varie cose.

 

Come funziona il riconoscimento delle immagini?

Per un modello di riconoscimento delle immagini, è richiesta la formazione del modello. Il deep learning è lo strumento migliore per addestrare subito gli algoritmi di ricerca delle immagini.

Innanzitutto, deve essere disponibile un database affinché una tecnologia di riconoscimento delle immagini funzioni. Prendiamo l’esempio di un neonato, gli oggetti dovrebbero essere introdotti prima dai suoi genitori affinché il bambino riconosca gli oggetti che lo circondano.

Il metodo per le macchine è identico, il database è costruito e il modello deve essere educato per effettuare la ricerca di immagini utilizzando approcci formativi profondi.

Un’immagine è un gruppo di pixel su un computer. È necessario estrarre dal quadro funzioni specifiche per generare una conseguenza evocativa di questi fatti. Questo è chiamato estrazione di caratteristiche.

Consente la rappresentazione di determinati modelli mediante vettori specificati. Anche i limiti di questi vettori sono determinati da approcci di apprendimento profondo. Questo modello è ora addestrato da un database, che è previsto alla fine dal modello come nuova voce per una determinata classe di ricerca di immagini ed è etichettato come oggetto. Esistono molti strumenti online che possono eseguire la ricerca inversa di immagini online. Puoi semplicemente ricerca per immagini per trovare le immagini più rilevanti e le fonti delle immagini in pochi secondi.

Perché l’identificazione delle immagini è ora rilevante?

Image finder consente l’estrazione di dati espressivi da un’immagine e quindi ha molteplici applicazioni. Tuttavia, la precisione del riconoscimento delle immagini è migliorata di recente, il che lo ha reso irrilevante nell’ultimo decennio.

Queste caratteristiche hanno contribuito ad aumentare il valore di riconoscimento delle immagini:

  •   Efficienza del deep learning migliorata.
  •   Riduce le dimensioni e il prezzo della fotocamera in combinazione con l’aumento dell’invasione degli smartphone.
  •   Social media incentrati sulle immagini: le immagini fioriscono attraverso l’uso di smartphone e piattaforme di social media.

MarketsandMarkets afferma che ‘il mercato del riconoscimento delle immagini aumenterà alla fine del 2021, del 19,5% nel periodo previsto, da 15,9 miliardi di dollari a 38,9 miliardi di dollari.

 

A cosa serve il riconoscimento delle immagini?

Settore automobilistico

La tecnologia alla base delle auto a guida autonoma dipende in larga misura dal software per la ricerca e il riconoscimento delle immagini.

Le foto e il riconoscimento delle immagini di molte videocamere e LIDAR aiutano poi il computer a riconoscere i semafori, i veicoli vicini o lontani che potrebbero entrare in contatto o altri ostacoli come alberi, marciapiedi e tanti altri sulla strada.

 

Industria della sicurezza

La capacità di riconoscere e identificare i volti è un’utile alternativa per la sicurezza attraverso la ricerca e il riconoscimento di immagini. La sicurezza domestica è ora più efficace e più forte di quanto lo fosse in passato con l’ausilio dell’identificazione delle immagini.

L’allarme suona quando una certa entità sconosciuta sta cercando di entrare e chiama il numero del servizio di emergenza quando fondamentalmente identifichi il tuo viso con l’uso di telecamere. Questo è davvero utile e molto utile.

 

Settore sanitariosettore

Nelsanitario l’individuazione e la diagnosi di tumori, ictus cerebrali e l’aiuto di persone ipovedenti sono alcune delle situazioni migliori. La ricerca indica che un algoritmo diagnostica il cancro ai polmoni con una precisione fino al 97% utilizzando il riconoscimento delle immagini.

 

E-commerce e ricerca visiva

La ragione principale di ciò è la convergenza tra ricerca di immagini e acquisti online e abitudini dei clienti. E si sta sviluppando più rapidamente che mai con piattaforme di social media sempre più numerose che offrono la funzione di ricerca per immagini.

In questa epoca in cui le persone interagiscono tra loro tramite fotografie, anche il software di ricerca di immagini è in forte espansione. Blogger e gestori di siti utilizzano strumenti come la ricerca inversa delle immagini che funziona con il riconoscimento delle immagini per trovare immagini simili 

Un articolo della rivista Forbes ha affermato che entro il 2021 si prevede che il mercato della ricerca visiva aumenterà fino a raggiungere i 25 miliardi di dollari.

 

Conclusione

Negli ultimi anni, la tecnologia visiva si è espansa. La ricerca di immagini migliora e le aziende la utilizzano per risolvere le preoccupazioni dei consumatori. E il 32% dei clienti utilizza le ricerche di immagini su base continuativa nella loro vita quotidiana.

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