2020年11月21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。

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