Интересные применения технологии распознавания изображений в ИИ

Интересные применения технологии распознавания изображений в ИИ

Источник · Перевод автора

Машинное обучение – одно из самых популярных модных словечек десятилетия, знаменующее начало новой эры искусственного интеллекта и интеллектуальных вычислений. Распознавание изображений стало одним из основных факторов, способствовавших недавним достижениям в области машинного обучения, особенно глубокого обучения. Распознавание изображений основывалось на алгоритмах для расшифровки объектов на фотографиях в течение многих лет. Глубокое обучение использует миллионы образцов для обучения алгоритмов обучения, таких как нейронные сети, для распознавания фотографий, открывая новую эру распознавания изображений.

В последние годы значительная часть этого прогресса в распознавании изображений вошла в нашу повседневную жизнь. Влияние можно наблюдать в самых разных контекстах, от современных потребительских гаджетов, таких как смартфоны, до более традиционных творческих начинаний, таких как маркетинг и реклама. Вот несколько примеров текущих и новых приложений для распознавания изображений в нашем современном мире:

В индустрии безопасности

Распознавание лиц и идентификация – очень полезный инструмент в сфере безопасности, особенно когда речь идет о защите частной собственности от злоумышленников.

В системах безопасности для дома нет ничего нового. Во многих домах устанавливаются системы, включающие датчики движения, которые связаны с поставщиком услуг безопасности, который доступен 24 часа в сутки, семь дней в неделю. Проблема с такими системами в том, что они по своей сути бесхитростны. Они часто создают ложную тревогу, поскольку в первую очередь полагаются на датчики движения или тепла, которые не могут отличить владельца дома, который забыл пароль, домашнего питомца, гуляющего по дому, и настоящего злоумышленника.

Теперь домашние системы безопасности искусственного интеллекта могут бороться с такими проблемами благодаря технологии распознавания изображений. Они могут различать людей и домашних животных, а также знать и вспоминать членов семьи (независимо от освещения или углов).

Организация баз данных для веб-сайтов

Для многих веб-сайтов, которые используют данные изображений для привлечения посетителей, данные изображений – это хлеб с маслом. Веб-сайты со стоковой фотографией – хорошие тому примеры. Хранение и классификация фотографий в таких огромных базах данных – это, конечно, головная боль с точки зрения логистики. Созданные искусственным интеллектом теги и описания упрощают управление огромными базами данных, чем когда-либо прежде, благодаря технологиям распознавания изображений на основе глубокого обучения. Заказчики также получают выгоду от этого, так как эти базы данных легче просматривать, а связанные предложения более актуальны.

Революция в маркетинге в Интернете

Бренды и маркетологи, наконец, начинают играть с искусственным интеллектом, чтобы лучше обслуживать своих клиентов. Они достигают этого в основном с помощью двух методов: мобильной коммерции и распознавания изображений для определения степени вовлеченности клиентов. Пользователи могут сфотографировать объект и определить продавцов, которые его предлагают, с помощью приложений для мобильной коммерции. Там, где стандартные поисковые системы терпят неудачу, это приносит большую пользу клиентам. Некоторые компании уже включили это в свои возможности поиска, позволяя клиентам просматривать свои списки, используя фотографию товара, который они хотят купить.

Реакция клиентов на маркетинговую кампанию или новый продукт – важная часть маркетинга. Многие люди теперь делают это с помощью визуальных средств, таких как изображения и видео, размещенные в социальных сетях. Распознавание изображений помогает маркетологам, позволяя им независимо измерять отзывы клиентов, определяя эмоции на лице.

В розничной торговле

Возможно, вам никогда не придется примерить одежду, прежде чем покупать ее снова, благодаря технологии распознавания изображений.

Несколько известных компаний использовали гаджет, называемый визуальным зеркалом, чтобы примерить весь спектр одежды из своих коллекций. Визуальное зеркало можно разместить внутри или снаружи магазина, чтобы побудить людей войти в магазин.

Зеркало – это, по сути, большой экран с множеством камер, которые обнаруживают различные части тела человека перед ним. Вы можете вращаться и смотреть, как одежда лежит на вашем теле со всех сторон, так как зеркало подберет идеальный размер для вас. Некоторые визуальные зеркала позволяют делать снимки собранных вами ансамблей, передавать их на свой телефон и проводить полную инвентаризацию всех предметов, имеющихся в магазине.

Аутсорсинг услуг распознавания изображений

Аутсорсинг – отличный подход к выполнению таких задач по более низкой цене силами преданных своему делу профессионалов. Компании, специализирующиеся на аннотации данных, лучше справляются с этой задачей, позволяя компаниям, занимающимся ИИ, экономить деньги на обучении внутреннего персонала по маркировке и других ресурсах.

С Anolytics каждое изображение правильно аннотируется с помощью целевой службы распознавания изображений. Для достижения оптимальной точности требуются правильные инструменты и технологии, а также точный алгоритм. Anolytics специализируется на технологиях аннотации изображений и сервисах глубокого обучения для аннотаций изображений. Передача нам аннотации изображений на аутсорсинг обеспечит максимальное удовлетворение ваших потребностей по невысокой цене. Предоставление лучших в своем классе услуг по распознаванию изображений со следующими преимуществами.