خانه > فناوری > ۶ کاربرد برتر تشخیص تصویر
کاربرد های تشخیص تصویر

۶ کاربرد برتر تشخیص تصویر

چندی پیش ، هوش مصنوعی مانند پیشگویی هایی علمی تخیلی از آینده فناوری به نظر می رسید. امروزه یادگیری ماشین مانند موتور محرک پیشرفت های تکنولوژیکی است که روزانه توسط مردم استفاده می شود.

تشخیص تصویر ( Image Recognition ) یکی از کاربرد های قابل دسترسی آن است که باعث ایجاد یک انقلاب بصری آنلاین می شود.

یادگیری ماشین تعبیه شده در وب سایت های مصرف کننده و برنامه های کاربردی ، شیوه سازماندهی و پردازش داده های بصری را تغییر می دهد. شناخت بصری ، فرصت های هیجان انگیزی مشابه آن چه در فیلم های علمی تخیلی دیده ایم را فراهم آورده است که تخیل ما را به سمت بیکران ها سوق داده است.

پردازش تصویر به دلیل استفاده از یادگیری عمیق ، بسیار مؤثر و مفید شده است. یادگیری عمیق یک روش یادگیری ماشین است که به شکلی شبیه به عملکرد مغز انسان طراحی شده است. این روش به کامپیوتر ها آموزش می دهد تا عناصر بصری موجود در یک تصویر را تشخیص دهند.

با توجه به الگو های در حال ظهور و تکیه بر پایگاه های داده های بزرگ ، ماشین ها می توانند تصاویر را حس کنند و دسته ها و برچسب های مربوطه را تشخیص دهند.

از سازماندهی تصویر گرفته تا تشخیص چهره ، در اینجا شش مورد از برنامه های برتر پردازش تصویر آورده شده اند که در ادامه آن ها را معرفی خواهیم کرد .

۱- سازماندهی خودکار تصاویر – از برنامه های فضای ابری گرفته تا شرکت های مخابراتی

پردازش تصویر سازماندهی تصاویر

یکی از محبوب ترین کاربرد های پردازش تصویر که هر روز با آن روبرو می شویم سازماندهی تصاویر شخصی است. چه کسی نمی خواهد کتاب خانه بزرگی از خاطرات تصویری، از اشیا بخصوص گرفته قاب های مناظر را با توجه به مباحث بصری، سازماندهی کند؟

پردازش تصویر باعث تقویت تجربه کاربری برنامه های سازمان عکس می شود. علاوه بر ارائه یک فضای ذخیره سازی عکس ، برنامه ها می خواهند با ارائه عملکردهای جستجوی و کشف بهتر ، یک قدم فراتر بروند. آن ها می توانند این کار را با قابلیت های سازماندهی خودکار تصویر ارائه شده توسط یادگیری ماشین انجام دهند. API تشخیص تصویر یکپارچه در برنامه ها ، تصاویر را بر اساس الگوهای مشخص شده کلاسه بندی می کند و آن ها را بر اساس موضوع تقسیم می کند.

به عنوان نمونه Eden Photos ، یک برنامه Mac برای سازماندهی عکس را در نظر بگیرید. این نرم افزار برای ارائه برچسب های تصویر به کاربران ، تنظیم خودکار کلمات کلیدی عکس ها و کلاسه بندی خودکار بر اساس مضامین بصری ، استفاده می شود. کاربران می توانند داده های عکس های خود را در همه دستگاه ها همگام سازی کرده و آن ها را با جستجوی کلمات کلیدی در برنامه Photos آیفون های خود نیز دریافت کنند.

شرکت های مخابراتی در اروپا و آمریکا مجموعه دیگری از شرکت هایی هستند که پردازش تصویر را برای بهبود تجربه کاربران خود ادغام می کنند. آن ها با ارائه سازماندهی تصویر و کلاسه بندی کتابخانه های عکس ، به خدمات خود ارزش بیشتری می دهند که به آن ها کمک می کند تا مشتریان خود را جذب و حفظ کنند. از طرف مشتری ، تجربه کاربر با اجازه دادن به افراد برای کلاسه بندی و سفارشی ساختن خاطرات تصویری خود ، بهبود می یابد.

۲- وب سایت های عکاسی و فیلمبرداری

پردازش تصویر در سایت های اشتراک تصاویر

استفاده قدرتمند تجاری از پردازش تصویر را می توان در زمینه سایت های انتشار آثار عکاسی و فیلمبرداری مشاهده کرد. وب سایت های اشتراک گذاری بسترهایی را ارائه می دهند که در آن عکاسان و فیلمبرداران می توانند محتوای خود را بفروشند. مشارکت کنندگان به یک روش برای برچسب زدن تعداد زیادی محتوای بصری نیاز دارند که کاری بسیار وقت گیر و خسته کننده است. در عین حال ، بدون تعیین صحیح کلمات کلیدی ، محتوای آن ها نمی تواند ایندکس شود؛ و بنابراین نمی توان توسط خریداران کشف گردد.

پردازش تصویر برای وب سایت های اشتراک گذاری بسیار مهم است. روزانه میلیارد ها جستجو در وب سایت های اشتراک گذاری محتوای بصری، صورت می گیرد. ابزار های تشخیص تصویر قابلیت کشف محتوای تصویری از طریق جستجو را برای کاربران فراهم می کند. در همین حال ، تشخیص تصویر ، فعالیت مشارکت کنندگان در سایت های اشتراک تصویر بسیار آسان می کند. آن ها کلمات کلیدی پیشنهادی دریافت می کنند که باعث صرفه جویی در زمان می شود. پردازش تصویر همچنین می تواند ایده های خلاقانه ای برای چگونگی برچسب زدن مطالب خود به شما بدهد.

ابزارهای نرم افزاری تشخیص تصویر، به مشارکت کنندگان کمک کنند تا مطالب خود را با سهولت توصیف و برچسب گذاری کنند. چنین ابزار هایی آثار بصری را تجزیه و تحلیل کرده و کلمات کلیدی مرتبط را پیشنهاد می کنند. این باعث می شود زمان مورد نیاز عکاسان برای پردازش محتوای بصری کاهش یابد. این امر با ارائه مناسب ترین کلمات برای توصیف یک تصویر ، همراه است.

 3- جستجوی بصری برای کشف محصول

جستجوی بصری محصولات

جستجوی بصری ( Visual Search ) به کاربران امکان می دهد با استفاده از تصویر مرجعی که با دوربین خود گرفته یا از اینترنت بارگیری کرده اند ، تصاویر یا محصولات مشابه را جستجو کنند.

این ابزار ها به شرکت ها امکان پیاده سازی جستجوی مبتنی بر تصویر را در سیستم های نرم افزاری و برنامه های کاربردی خود می دهند تا از پتانسیل جستجوی داده های بصری خود استفاده کنند. خرده فروشان آنلاین مد ، دکوراسیون منزل و مبلمان در حال حاضر جستجوی بصری را به کاربران ارائه می دهند تا در تجربه خرید دیجیتال خود به منظور افزایش تبدیل و کاهش رها کردن سبد خرید، و در عین حال تجربه رسانه ای غنی تاثیر گذار باشد.

در همین حال ، مصرف کنندگان به طور فزاینده ای این عادت جستجوی جدید را به کار می گیرند و گارتنر برای شرکت هایی که وب سایت ها و برنامه های خود را برای پشتیبانی از جستجوی بصری و صوتی بازطراحی کنند ، تا سال ۲۰۲۱ ، ۳۰٪ افزایش درآمد تجارت دیجیتال پیش بینی کرده است. مزایای جستجوی بصری شامل کشف پیشرفته محصول ، یافتن تصاویر وقتی که جستجو های متنی پاسخگو نباشند و توصیه آسان محصول بر اساس شباهت های واقعی است.

۴- کلاسه بندی تصویر برای وب سایت های دارای پایگاه داده های بصری بزرگ

طیف وسیعی از مشاغل مختلف دارای پایگاه داده های عظیمی با تصاویر هستند که مدیریت و استفاده از آن ها دشوار است. از آنجا که آن ها ممکن است یک روش مؤثر برای مدیریت تمام داده های بصری نداشته باشند ، ممکن است به صورت طبقه بندی نشده و بی فایده وجود داشته باشند.

اگر یک پایگاه داده تصویری شامل ابرداده های تصاویر نباشد ، طبقه بندی آن یک دردسر بزرگ است. کلاسه بندی تصاویر از طریق یادگیری ماشین راه حل اساسی برای این امر است. با پردازش تصویر ، شرکت ها می توانند به راحتی پایگاه داده خود را سازماندهی و طبقه بندی کنند ، زیرا این امکان را برای کلاسه بندی خودکار تصاویر در تعداد زیاد فراهم می کند. این کار به آن ها کمک می کند تا محتوای بصری خود را بدون سپری کردن ساعت های بی شماری برای مرتب سازی و برچسب زدن دستی طبقه بندی کنند.

بهترین بخش در مورد طبقه بندی خودکار تصویر این است که امکان آموزش سفارشی را در کنار API تشخیص عمومی تصویر فراهم می کند. این بدان معناست که مشاغل می توانند دسته های فارشی ارائه دهند ، که هوش مصنوعی برای تشخیص و استفاده از آن ها آموزش دیده است.

۵- پردازش تصویر و چهره در شبکه های اجتماعی

تشخیص تصویر شبکه های اجتماعی

شناخت بصری ( Visual Recognition ) در رسانه های اجتماعی یک واقعیت است. فیسبوک برنامه شناسایی چهره خود، یعنی Moments را چند سال پیش منتشر کرد و مدتی است که از چهره برای برچسب زدن روی عکس های کاربران استفاده می کند.

اگرچه تشخیص چهره یک زمینه حساس است ، فیسبوک از ادغام آن با تجربه کاربری در رسانه های اجتماعی خودداری نکرده است. هر زمان که کاربران عکسی بارگزاری کنند ، فیسبوک قبل از وارد کردن توضیحی ، قادر است اشیاء و صحنه های موجود در آن را تشخیص دهد. بینایی رایانه می تواند اشیاء ، چهره های صورت ، غذا ، مناظر طبیعی و ورزش را از دیگر موارد تشخیص دهد. علاوه بر برچسب زدن افراد بر روی عکس ، از پردارش تصویر برای ترجمه محتوای بصری برای کاربران نابینا و شناسایی تصاویر نامناسب یا توهین آمیز استفاده می شود.

پردازش تصویر به روش های دیگر در شبکه های اجتماعی نیز اعمال می شود. این امر به افراد امکان می دهد تصاویر خود را با موفقیت به صورت آنلاین و بدون نیاز به تحقیق و هشتگ های طولانی و بی معنی به اشتراک بگذارند.

تشخیص عکس توسط سایر خدمات به صورت آنلاین پذیرفته شده است. Google Photos و Photos اپل قابلیت دسته بندی بر اساس رویداد ها و مکان ها ، به علاوه تشخیص چهره را ارائه می دهند. استفاده از پردازش تصویر تجربه کاربران را به طور چشمگیری افزایش می دهد. این کمک می کند تا عکس های خود را در دسته های مشخص ترتیب دهند. آن ها به راحتی می توانند عکس هایی از سفر را با دوستانی که بخشی از همان سفر بودند ، رد و بدل کنند.

۶-  بازاریابی تعاملی و کمپین های خلاقانه

برنامه های پردازش تصویر فقط به خدمات مصرف کننده محدود نمی شوند. آژانس های تبلیغاتی و بازاریابی در حال کشف پتانسیل های خود برای فعالیت های خلاقانه و تعاملی هستند. پردازش تصویر فرصت های جدیدی را برای یادگیری بیشتر در مورد مخاطبان هدف و خدمت رسانی به آن ها با محتوای های برند و چشمگیر، ایجاد می کند.

هوش اجتماعی امروز عمدتاً مبتنی بر شنیدن اجتماعی است. این سیستم شامل پیگیری مکالمات در رسانه های اجتماعی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چشم انداز است. اما امروز ، این دانش را می توان از تصاویری که بصورت آنلاین و با راندمان بسیار بالاتر به اشتراک گذاشته می شود ، جمع آوری کرد. در دریایی از محتوای بصری فراوان و اغلب بی ربط ، استخراج اطلاعات مفید فقط از طریق یادگیری ماشین یا “گوش دادن بصری” امکان پذیر است. به عنوان مثال، پردازش تصویر می تواند محتوا های بصری برند را بیابد و عواطف مخاطبان نسبت به آن ها را تشخیص دهد. براساس اطلاعات جمع آوری شده از تجزیه و تحلیل تصاویر ، بازاریابان می توانند با استفاده از شخصی سازی و تغییرات ، فعالیت های خود را بهتر هدفمند کنند.

علاوه بر اطلاعات ارزشمند در مورد مشتریان بالقوه ، از تشخیص تصویر می توان برای ساختن محتوای خلاقانه که افراد را درگیر می کند و به ایجاد روابط آ نها با برند ها کمک می کند ، استفاده کرد. برای تشخیص تصویر در یک پروژه بازاریابی KIA برای ایجاد یک کمپین تعاملی مورد استفاده قرار گرفت. با مشاهده محتوای تصویر شرکت کنندگان به صورت آنلاین ، هر فرد به یک گروه که نشانگر سبک زندگی متفاوتی است اختصاص می یابد. سپس آن ها با ماشین مناسب مطابقت دارند که به بهترین وجه، متناسب با سبک آن ها در بین ۳۶ سبک مختلف اتومبیل ارائه شده توسط KIA است.

تجلیل از قدرت پردازش تصویر

پردازش تصویر پتانسیل وسیعی از کاربرد ها و صنایع را دارد ، بنابراین این ۶ مثال مطمئناً همه جوانب نیستند. با این حال ، این ها تنوع کاربرد های یادگیری ماشین و تشخیص تصاویر می تواند راهکار هایی به کسب و کارهایی که با کتابخانه های بزرگ محتوای بصری سر و کار دارند، ارائه دهد.

بیشتر بخوانید :

منبع Imagga
0/5 (0 نظر)

درباره‌ی احمدرضا جعفری

همچنین ببینید

۹ کاربرد برتر یادگیری ماشین در دنیای واقعی

در آموزش های قبلی مان ، مقدمه یادگیری ماشین را مطالعه کردیم. در اینجا، ما …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *