Kuvantunnistus: mitä se on ja miten se toimii?

Google Lensin avulla löydät kahvilassa juuri näkemäsi tyylikkäät tuolit, avaat puhelimen lukituksen kasvoillasi, itse ajavat autot pysähtyvät punaiseen valoon, merkitset ystävän julkaisuun verkossa. Mikään edellä mainituista ei olisi mahdollista ilman kuvantunnistusta.

Koska kuvantunnistus on yhä enemmän läsnä jokapäiväisessä elämässä, haluamme valaista aihetta.

Sisällysluettelo

• Mitä on kuvantunnistus?

• Miten kuvantunnistus toimii?

• Kuvantunnistusesimerkkejä

• Kuvantunnistus ja markkinointi

  
  

Mitä on kuvantunnistus?

Kuvantunnistus on tekoälyn tyyppi, joka viittaa ohjelmiston kykyyn tunnistaa paikkoja, esineitä, ihmisiä, toimia, eläimiä tai tekstiä kuvasta tai videosta.

4 Kuvantunnistustekniikkaa

Kuvantunnistus koostuu neljästä päätekniikasta:

1. Luokittelu: Luokittelun tavoitteena on tunnistaa luokka, johon tietty kuva sopii.
2. Merkintä/merkinnät: Tämä on eräänlainen luokitus, joka perustuu erityisesti tarkkuuteen. Esimerkiksi useita objekteja voidaan merkitä yhteen ja samaan kuvaan.
3. Objektin tunnistus: Tunnistusta käytetään tietyn kohteen paikantamiseen kuvasta. Kun kohde on havaittu, sen ympärille asetetaan “rajoittava laatikko” jolloin tunnistus  tarkentaa tiettyyn objektiin kuvassa.
4. Segmentointi: Segmentoinnilla kuvan yksittäinen elementti voidaan lokalisoida tarkimpaan pikseliin asti.

Kuvantunnistus vs. tietokonenäkö & Co.

Ennen kuin siirrymme eteenpäin, tarkastellaan lyhyesti termejä, joita saatat kohdata tekoälykuvantunnistuksen yhteydessä: tietokonenäkö, koneoppiminen ja syväoppiminen.

Konenäkö

Tietokonenäkö on joukko tekniikoita, joiden avulla tietokoneet voivat tunnistaa tärkeitä tietoja kuvista, videoista tai muista visuaalisista syötteistä ja suorittaa automaattisia toimia sen perusteella. Toisin sanoen se on prosessi, jossa tietokoneita opetetaan "näkemään" ja sitten "toimimaan". Kuvantunnistus on tietokonenäön alaluokka.

💡 Vinkki: Automaatiot ovat loistava tapa yksinkertaistaa työnkulkuja kaikenkokoisissa yrityksissä. Markkinoinnin automaatiooppaamme näyttää, miten se tehdään.

Koneoppiminen

Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, joka pyrkii suorittamaan tietyt tehtävät syötteisiin ja algoritmeihin perustuvilla ennusteilla. Esimerkiksi tietokonejärjestelmä, joka on koulutettu kissojen kuvien algoritmilla, oppisi lopulta tunnistamaan kissojen kuvat itsestään.

💡 Vinkki: Haluatko oppia lisää tekoälystä? Tarjoamme sinulle: sosiaalisen median botit, markkinoinnin tekoälyn ja median vaikutusanalyysin.

Syväoppiminen

Syväoppiminen on koneoppimisen alaluokka, jossa keinotekoiset hermoverkot (aka. aivojamme matkivat algoritmit) oppivat suurista tietomääristä.

Neuroverkot

Neuroverkot ovat eräänlainen koneoppiminen, joka on mallinnettu ihmisaivojen mukaan. Tässä on hieno video, joka selittää, mitä hermoverkot ovat ja miten ne toimivat.

Ensimmäinen luku valmis!🥳 Jatkamme vastaamalla…

Miten kuvantunnistus toimii?

Kuinka kuvantunnistus toimii: neljä vaihetta.

Vaihe 1: Kuvan pikseliominaisuuksien poimiminen

Vaihe 2: Merkittyjen kuvien valmistelu mallin kouluttamiseksi

Vaihe 3: Kouluta malli tunnistamaan kuvia

Vaihe 4: Uusien kuvien tunnistus

Eli, puretaan nämä vaiheet sitten osiin.

Vaihe 1: Kuvan pikseliominaisuuksien poimiminen

Tekoälykuvantunnistuksen ensimmäisessä vaiheessa kuvasta erotetaan suuri määrä ominaisuuksia (jota kutsutaan ominaisuuksiksi). Kuva koostuu pikseleistä, joille kullekin on määritetty numero tai joukko, joka kuvaa sen värisyvyyttä.

Vaihe 2: Merkittyjen kuvien valmistelu mallin kouluttamiseksi

Kun kuva on jaettu tuhansiin yksittäisiin ominaisuuksiin, komponentit merkitään, jotta malli voidaan opettaa tunnistamaan ne.

Kultainen sääntö: Mitä enemmän merkittyjä komponentteja on, sitä tarkemmin mallia voidaan kouluttaa.

Vaihe 3: Kouluta malli tunnistamaan kuvia

Varsinainen mallin koulutus tapahtuu tämän vaiheen aikana. Kuvat asetetaan keinotekoiseen hermoverkkoon, joka toimii suurena suodattimena. Poimitut kuvat lisätään sitten järjestelmään ja sen tehtävänä on tunnistaa oikeat asiat merkitäkseen kuvalle oikean leiman tai merkinnän.

Tavoitteena on kouluttaa hermoverkkoja niin, että sisään menevä syöte vastaa oikeaa leimaa tullessaan ulos.

Vaihe 4: Uusien kuvien tunnistus

Koulutuksen jälkeen mallin avulla voidaan tunnistaa tuntemattomia uusia kuvia. Tämä on kuitenkin mahdollista vain, jos sille on koulutettu riittävästi tietoja uusien kuvien merkitsemiseksi oikein.

💡 Vinkki: Kun puhutaan tiedoista, tutustu muihinkin julkaisuihimme aiheesta – Lisätty todellisuus (AR): Kattava opas aloittelijoille, Parhaat käytännöt asiakasdatan hallinnasta ja Datan strukturoinnin perusteista.

Ennen kuin olemme valmiita, katsotaanpa, kuinka kuvantunnistus toteutetaan käytännössä.

Kuvantunnistusesimerkkejä

Monet teollisuudenalat ovat jo löytäneet tekoälypohjaisen kuvantunnistuksen edut ja mahdollisuudet, mukaan lukien:

• Sähköinen kaupankäynti

• Rahoitus

• Autoteollisuus

Sähköinen kaupankäynti

Kuvantunnistusohjelmiston ansiosta verkkokauppa ei ole koskaan ollut näin nopeaa ja helppoa kuin nykyään.

Esimerkiksi muotiliikkeen ASOS:n mobiilisovellus kannustaa asiakkaita ottamaan kuvia haluamistaan ​​muotituotteista liikkeellä ollessaan tai lataamaan kuvakaappauksia kaikenlaisista medioista.

Sovelluksen tekoälyalgoritmi skannaa sitten kuvan ja näyttää asiakkaille samanlaisia ​​tuotteita, jotka ovat saatavilla ASOS-kaupassa.

Näitkö jonkun pukeutuneena upeaan asuun kun siemailit kahvia? Ei ongelmaa! Skannaa ja aloita ostokset. 📷

Rahoitus

Finanssialalla pankit käyttävät yhä useammin kuvantunnistusta asiakkaidensa henkilöllisyyden todentamiseen, esimerkiksi käteisnosto- tai pankkisiirtoautomaateilla.

Jotkut käyttävät myös kuvantunnistusta varmistaakseen, että vain valtuutetut henkilöt pääsevät tietyille pankkien alueille.

Autoteollisuus

Ajamisesta tulee yhä itsenäisempää. Nykypäivän ajoneuvot on varustettu huippuluokan kuvantunnistustekniikoilla, joiden avulla ne voivat havaita ja analysoida ympäristöä (esim. muut ajoneuvot, jalankulkijat, pyöräilijät tai liikennemerkit) reaaliajassa.

Tekoälyllä toimivan kuvantunnistuksen avulla insinöörit pyrkivät minimoimaan inhimilliset virheet, ehkäisemään auto-onnettomuuksia ja estämään hallinnan menettämisen tiellä.

Kuvantunnistus ja markkinointi

Nyt sinulla pitäisi olla parempi käsitys kuvantunnistuksen sisällöstä ja sen monipuolisesta käytöstä jokapäiväisessä elämässä. Markkinoinnissa kuvantunnistustekniikka mahdollistaa visuaalisen kuuntelun, kuvien seurannan ja analysoinnin harjoittamisen verkossa.

Samoin kuin sosiaalinen kuuntelu, visuaalinen kuuntelu antaa markkinoijille mahdollisuuden seurata visuaalisia brändimainoksia ja muita tärkeitä kokonaisuuksia, kuten logoja, esineitä ja merkittäviä henkilöitä. Koska niin paljon verkkokeskusteluja tapahtuu kuvien kautta, se on tärkeä digitaalisen markkinoinnin työkalu.