Năm 2023 rồi nhưng bạn có chắc mình đã thông hiểu về trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo hỗ trợ nhận diện hình ảnh chưa? Bài viết dưới đây của Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo sẽ giới thiệu tới bạn về AI nhận diện hình ảnh và Cách làm AI nhận diện hình ảnh không cần viết mã code.
MỤC LỤC
1. AI nhận diện hình ảnh là gì?
Một nhánh của AI và thị giác máy tính – AI nhận diện hình ảnh kết hợp học tập kỹ thuật để hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng trong thế giới thực. AI dựa vào thị giác máy tính để nhận thức đúng thế giới.
Nếu không có sự trợ giúp của công nghệ nhận dạng hình ảnh, các mô hình thị giác máy tính không thể thực hiện nhận dạng, nhận dạng và phân loại hình ảnh. Do đó, phần mềm nhận dạng hình ảnh dựa trên AI phải có khả năng giải mã hình ảnh và thực hiện các phân tích dự đoán. Để đạt được mục tiêu này, các mô hình AI được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ để đưa ra dự đoán chính xác. Theo Fortune Business Insights, thị trường công nghệ tầm nhìn toàn cầu được định giá 23,8 tỷ USD vào năm 2019.
AI nhận diện hình ảnh sử dụng các công nghệ và kỹ thuật giúp máy tính xác định, gắn nhãn và phân loại các yếu tố quan tâm trong hình ảnh.
Con người có thể xử lý hình ảnh và phân loại các đối tượng trong hình ảnh khá dễ dàng, nhưng máy móc không thể làm được điều này trừ khi chúng được đào tạo đặc biệt. Nhờ nhận dạng hình ảnh, nó sử dụng các kỹ thuật học sâu để xác định chính xác các đối tượng được phát hiện và phân loại chúng thành các danh mục được xác định trước khác nhau. Làm thế nào để nhận dạng hình ảnh hoạt động? Làm thế nào để con người giải thích thông tin hình ảnh?
Mạng thần kinh tự nhiên giúp chúng ta nhận biết, phân loại và giải thích hình ảnh dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ, kiến thức đã học và trực giác. Tương tự, mạng lưới thần kinh nhân tạo giúp máy móc xác định và phân loại hình ảnh. Nhưng trước tiên, nó cần được đào tạo để nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh. Để nhận dạng đối tượng kỹ thuật hoạt động, trước tiên mô hình phải được đào tạo trên các bộ dữ liệu hình ảnh khác nhau bằng cách sử dụng học sâu.
Không giống như ML, nơi dữ liệu đầu vào được phân tích bằng thuật toán, học sâu sử dụng mạng thần kinh nhiều lớp. Có ba loại lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. Đầu vào thông tin được nhận bởi lớp đầu vào, được xử lý bởi lớp ẩn và kết quả được tạo ra bởi lớp đầu ra.
Khi các lớp được hợp nhất, mỗi lớp phụ thuộc vào kết quả của lớp trước đó. Do đó, các bộ dữ liệu khổng lồ rất cần thiết cho các hệ thống học sâu để huấn luyện các mạng lưới thần kinh bắt chước các quá trình suy nghĩ của con người và dựa vào chúng để tiếp tục học hỏi.
2. AI được đào tạo để nhận dạng hình ảnh như thế nào?
Cách máy tính nhìn và xử lý hình ảnh rất khác so với con người. Đối với máy tính, một hình ảnh chỉ là một tập hợp các pixel. Nó có thể là vector hoặc raster. Hình ảnh raster có các pixel được sắp xếp dưới dạng lưới, trong khi hình ảnh vector có các đa giác có màu khác nhau. Trong quá trình tổ chức dữ liệu, mỗi hình ảnh được phân loại và các tính năng vật lý được trích xuất. Cuối cùng, mã hóa hình học được dịch thành các nhãn mô tả hình ảnh. Giai đoạn này rất quan trọng đối với hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính.
Khi bộ dữ liệu học sâu được phát triển đúng cách, các thuật toán nhận dạng hình ảnh sẽ hoạt động để vẽ các mẫu từ hình ảnh.
- Nhận dạng khuôn mặt:
AI nhận dạng khuôn mặt được đào tạo để nhận dạng khuôn mặt bằng cách lập bản đồ các đặc điểm khuôn mặt của một người và so sánh chúng với hình ảnh trong cơ sở dữ liệu học sâu để ghép nối. Bộ dữ liệu hình ảnh khuôn mặt chất lượng cao để đào tạo các mô hình AI
- Nhận dạng đối tượng:
Thuật toán nhận diện hình ảnh giúp xác định các đối tượng thú vị trong các phần được chọn của hình ảnh. Tìm kiếm trực quan hoạt động chủ yếu bằng cách xác định các đối tượng trong hình ảnh và so sánh chúng với hình ảnh trên web.
- Nhận dạng văn bản:
Hệ thống nhận dạng hình ảnh cũng giúp nhận dạng văn bản từ hình ảnh và chuyển đổi văn bản đó sang dạng máy có thể đọc được bằng cách sử dụng nhận dạng ký tự quang học.
Quy trình hệ thống nhận dạng hình ảnh
Tạo nền cho hình ảnh tác vụ nhận dạng theo ba bước:
- Quy trình 1: Tập dữ liệu huấn luyện
Toàn bộ hệ thống nhận dạng hình ảnh bắt đầu với dữ liệu đào tạo như hình ảnh, ảnh và video. Tiếp theo, mạng thần kinh cần dữ liệu huấn luyện để vẽ các mẫu và tạo ra nhận thức.
- Quy trình 2: Đào tạo mạng lưới thần kinh
Khi các bộ dữ liệu phát triển, chúng được đưa vào các thuật toán mạng thần kinh. Đó là điều kiện tiên quyết để phát triển một công cụ nhận dạng hình ảnh. Bằng cách sử dụng các thuật toán nhận dạng hình ảnh, mạng lưới thần kinh có thể nhận ra các lớp hình ảnh.
- Quy trình 3: Kiểm tra
Các mô hình nhận dạng hình ảnh chỉ tốt như các thử nghiệm của chúng. Do đó, điều quan trọng là kiểm tra hiệu suất mô hình của bạn bằng cách sử dụng các hình ảnh không có trong tập dữ liệu đào tạo của bạn. Hãy luôn cẩn thận khi sử dụng khoảng 80% tập dữ liệu của bạn để huấn luyện mô hình và 20% còn lại để kiểm tra mô hình. Hiệu suất của mô hình được đo lường dựa trên độ chính xác, khả năng dự đoán và khả năng sử dụng.
3. Cách làm AI Nhận diện hình ảnh không cần code
Cách tạo một mô hình AI nhận diện hình ảnh trực tuyến và nhúng nó vào dự án của bạn mà không cần sử dụng code.
- Trước tiên, hãy truy cập trang web https://teachablemachine.withgoogle.com/.
- Nhấn Start để bắt đầu.
- Ở đây có 3 tùy chọn: Image (sắp xếp ảnh theo tags), Audio (em không biết, hình như là Shazam), Pose (theo dáng người, áp dụng trong một số game và app tập thể). tình dục).
- Chọn một hình ảnh để bắt đầu. Khi hoàn tất, hãy nhấn vào chữ “Train Model” ngay bên cạnh và đợi một chút. Chờ đợi để được thực hiện
Sau khi được đào tạo, bạn có thể nhúng nó trên web, ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc bất kỳ nơi nào Tensor Flow được hỗ trợ.
4. Câu hỏi thường gặp
AI nhận diện hình ảnh là gì?
AI nhận diện hình ảnh là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình máy học để tự động nhận diện và phân loại các đối tượng, biểu đồ và thuộc tính trong hình ảnh.
Các phương pháp chính trong AI nhận diện hình ảnh là gì?
Trong AI nhận diện hình ảnh, có nhiều phương pháp chính được sử dụng. Một trong số đó là mạng nơ-ron tích chập (CNN). CNN có khả năng học các đặc trưng và mẫu từ ảnh và tạo ra các dự đoán phân loại. Một phương pháp khác là SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), một phương pháp dựa trên đặc trưng cục bộ không phụ thuộc vào tỷ lệ.
Ứng dụng của AI nhận diện hình ảnh là gì?
AI nhận diện hình ảnh có nhiều ứng dụng trong thực tế. Nó được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực an ninh và giám sát để phát hiện và nhận diện khuôn mặt, phương tiện giao thông, đối tượng nghi ngờ và các sự kiện không mong muốn.
Như vậy, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo đã giới thiệu tới bạn đọc về AI nhận diện hình ảnh. Đừng quên like và share nếu bạn thấy bài viết này hữu ích và hãy để lại comment nếu còn điều gì cần được Limoseo giải đáp nhé.
