什麼是 AI 圖像識別，它是如何工作的？

人類具有從照片中區分和準確識別物體、人物、動物和地點的先天能力。 但是，計算機不具備對圖像進行分類的能力。 然而，可以訓練他們使用計算機視覺應用程序和圖像識別技術來解釋視覺信息。

作為人工智能和計算機視覺的一個分支，圖像識別結合了 深入學習 技術為許多現實世界的用例提供動力。 為了準確感知世界，人工智能依賴於計算機視覺。

沒有圖像識別技術的幫助，計算機視覺模型無法檢測、識別和執行 圖像分類. 因此，基於人工智能的圖像識別軟件應該能夠解碼圖像並能夠進行預測分析。 為此，人工智能模型在海量數據集上進行訓練，以實現準確的預測。

據《財富商業洞察》報導，23.8 年全球圖像識別技術市場規模為 2019 億美元，預計這一數字將飆升至 由86.3支付$ 2027十億，在上述期間以 17.6% 的複合年增長率增長。

什麼是圖像識別？

影像辨識 使用技術和技巧來幫助計算機識別、標記和分類圖像中感興趣的元素。

雖然人類很容易處理圖像並對圖像中的對象進行分類，但對於機器來說，除非經過專門培訓，否則這是不可能的。 圖像識別的結果是藉助深度學習技術準確識別檢測到的物體並將其分類為各種預定類別。

AI圖像識別如何工作？

人類如何解讀視覺信息？

我們的自然神經網絡幫助我們根據過去的經驗、學到的知識和直覺來識別、分類和解釋圖像。 同樣，人工神經網絡幫助機器識別和分類圖像。 但他們首先需要接受訓練以識別 圖像中的對象.

對於 目標檢測 要使技術發揮作用，必須首先使用深度學習方法在各種圖像數據集上對模型進行訓練。

與使用算法分析輸入數據的 ML 不同，深度學習使用分層神經網絡。 涉及三種類型的層——輸入層、隱藏層和輸出層。 輸入的信息由輸入層接收，隱藏層處理，輸出層產生結果。

由於各層是相互連接的，因此每一層都依賴於前一層的結果。 因此，龐大的數據集對於訓練神經網絡至關重要，以便深度學習系統傾向於模仿人類推理過程並繼續學習。

[另請閱讀： 圖像註釋完整指南]

如何訓練 AI 識別圖像？

計算機看待和處理圖像的方式與人類截然不同。 對於計算機而言，圖像只是一堆像素——無論是矢量圖像還是光柵。 在光柵圖像中，每個像素以網格形式排列，而在矢量圖像中，它們被排列為不同顏色的多邊形。

在數據組織過程中，對每個圖像進行分類，並提取物理特徵。 最後，幾何編碼被轉換為描述圖像的標籤。 這個階段——收集、組織、標記和註釋圖像——對於計算機視覺模型的性能至關重要。

一旦準確開發了深度學習數據集，圖像 識別算法 努力從圖像中繪製圖案。

面部識別：

人工智能被訓練通過映射一個人的面部特徵並將它們與深度學習數據庫中的圖像進行比較來進行匹配來識別面部。

對象識別：

圖像識別技術可幫助您在圖像的選定部分中發現感興趣的對象。 視覺搜索首先通過識別圖像中的對象並將它們與網絡上的圖像進行比較來工作。

文本檢測：

圖像識別系統還有助於從圖像中檢測文本，並使用光學字符識別將其轉換為機器可讀的格式。