2020年9月25日 机器视觉与计算机视觉技术

为什么数据科学在高级图像识别中很重要?

图像识别通常是一个图像处理的过程,识别人、图案、标志、物体、地点、颜色和形状,所有可以在图像中定位的东西。通过这种方式,高级图像识别是一个使用人工智能和深度学习的框架,可以在识别过程中实现更大的自动化。

由于视觉和语音是两个至关重要的人类交互元素,数据科学能够利用计算机视觉和语音识别技术来模拟这些人类任务。即使它已经开始模仿和杠杆在不同的领域,特别是在电子商务部门。机器学习的进步和高带宽数据服务的使用增强了图像识别的应用。

那么,数据科学如何帮助高级图像识别呢?

人脸识别

今天,数据科学工具已经开始识别人脸,并将人脸与数据库中的所有图片进行匹配。此外,配备了摄像头的手机正在创造无限的数字图像和视频。大量的数字数据被公司用来为客户提供更好、更方便的服务。通常情况下,人工智能的面部识别系统会解释人脸的所有特征,并将其与数据库进行比较,以找到匹配项。

检测物体

带有人工智能的数据科学工具不仅能够帮助用户进行人脸识别,还能够帮助检测相机中可用的对象。这些工具扫描所有对象并试图命名和识别它们。计算机可以利用机器视觉技术,结合摄像头和人工智能软件来实现图像识别。由于图像识别被用于处理大量基于机器的视觉任务,从使用元标记标记图像内容到执行图像内容搜索;视觉搜索是数据科学中最先进、最古怪的工具之一。

模式识别

除了识别人脸和检测图像中的物体外,数据科学还能够识别图像中的任何特殊模式,无论是面部表情还是纹理,并将其与数据库进行匹配。它还具有检测图像中出现的颜色和形状的潜力,并为用户提供对图像内容的适当了解。模式识别完全依赖于数据,并从数据本身派生出任何结果或模型。它是一种检测特征或数据排列的能力,这种排列可以产生关于给定图像或数据集的信息。

图像识别的应用范围包括智能照片库、定向广告和媒体的交互性,以及为视障人士提供无障碍服务和增强研究能力。大多数科技巨头,如谷歌、微软、Facebook等,都在图像识别和相关应用上投入了大量资源和研究。

预计到2021年,全球图像识别市场将从大约160亿美元增长到大约390亿美元。

Banner
Related Posts

从摄像机到云端:计算机视觉如何将数据转化为行动

2020年1月8日

2020年1月8日

商业上的成功通常归结为根据突然的市场变化做出快速决策。计算机视觉(一种在AI领域中崛起的快速技术),可以帮助商用机构和其他企业才做到这一点。

增强的机器人“视觉”能够与人类进行更自然的互动

2019年5月9日

2019年5月9日

在伦斯勒理工学院(Rensselaer Polytechnic Institute)的智能系统实验室里,一个名叫Pepper motors的机器人睁大了眼睛,说话轻声细语。其中一名研究人员对“小辣椒”进行了测试,当“小辣椒”准确描述自己在做什么的时候,它会做出各种各样的手势。当他交叉双臂时,机器人从他的肢体语言中识别出有什么不对劲。

用3D绘制世界地图使我们能够用增强现实描绘街道

2019年4月19日

2019年4月19日

如果我们要获得真实的,针对特定地点的AR或精确的机器人交付服务,那计算机需要获得精确的导航地图。

计算机视觉的未来

2018年8月9日

2018年8月9日

计算机视觉通过缩短开发时间并创建与用户想要和需要的内容相匹配的最终产品,为用户提供直接的好处。而不是在一小群开发人员和C级管理人员的闭门造车中确定功能,是基于自然使用而不断发展。

hotonic Vision通过视频开发激光雷达传感器

2019年5月8日

2019年5月8日

英国初创公司Photonic Vision开发了一种激光雷达飞行时间传感的颠覆性方法。

利用计算机视觉和机器学习技术实现莴苣种植的精准化作业

2019年6月11日

2019年6月11日

Earlham Institute的研究人员开发了一个机器学习平台,使用计算机视觉和航拍图像对莴苣作物进行分类。

阴影检测系统让自动驾驶汽车看到周围的角落

2019年10月30日

2019年10月30日

通过分析地面阴影的变化,无人驾驶汽车可以预测何时有车辆或行人从拐角处经过。

自动机器视觉初创企业Nexar发布实时互动地图产品

2019年7月19日

2019年7月19日

导引 :该公司在声明中表示,通过将用户提供的更新数据与汽车摄像头和传感器的Nexar数据相连接,该公司的地图可以实时警告驾驶员道路的危险,施工区域和道路标志的丢失等

掌握计算机视觉开发技能的8个步骤

2019年8月5日

2019年8月5日

在与几位致力于人工智能和计算机视觉项目的开发人员交谈之后,我提出了八个步骤,成为一名出色的计算机视觉开发人员。但是,在深入研究每个步骤之前,让我们看一下计算机视觉技术最适合的案例:

计算机视觉技术的七个典型应用

2019年4月8日

2019年4月8日

计算机视觉在现实世界中已经有了大量的应用,而且这项技术还很年轻。随着人类和机器继续合作,人类的劳动力将被解放出来,专注于更高价值的任务,机器的自动处理依赖于图像识别的过程。

最全分类!计算机视觉的图像标注类型及应用

2019年10月9日

2019年10月9日

计算机视觉的图像标注种类繁多,应用也不尽相同。想知道各种标注技术的效果吗?一起来看看它们在计算机视觉方面的应用和独特的案例吧!

计算机视觉究竟是个怎样的行业?

2019年6月20日

2019年6月20日

5月1日外媒消息,微软刚刚发布了 Windows Vision Skills 的预览版本,是一个 NuGet 包集合。

深度学习“瓶颈”已至,计算机视觉如何突破困局?

2018年8月9日

2018年8月9日

从人工智能的发展过程看,深度学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。Alan Yuille认为,现在做AI不提神经网络,成果都很难发表了,这不是一个好势头。

英伟达Jetson Nano定位于大众市场机器学习

2019年3月20日

2019年3月20日

GPU巨头英伟达(Nvidia)发布了用于大众市场产品的微型人工智能电脑Jetson Nano。

英特尔深度学习工具包OpenVINO

2019年3月5日

2019年3月5日

OpenVINO包括英特尔的深度学习部署工具包,其中包括一个模型优化器,可以从许多框架(Caffe,Tensoflow,MxNet,ONNX,Kaiai)导入和训练模型。

Comments
发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注