Waar wordt AI-beeldherkenning gebruikt?

Het wijdverbreide gebruik van beeldherkenning heeft ons in staat gesteld om veel verder te gaan dan de eenvoudige voorbeelden die we tot nu toe hebben besproken. Veel verschillende industrieën, waaronder beveiliging, gezondheidszorg, onderwijs, fintech, productie, telecom, nutsbedrijven en defensie, maken snel gebruik van data classification software en beeldherkenningssystemen om hun visuele gegevensverwerking en analysemogelijkheden sneller, nauwkeuriger en efficiënter te maken.

Lees verder om meer te leren over enkele van de belangrijkste toepassingen van beeldherkenning.

Object detectie

Hoewel objectdetectie niet echt een toepassing is van beeldherkenning, is het belangrijk om de cruciale link tussen de twee te erkennen. Objectdetectie bouwt voort op beeldherkenning door het element van lokalisatie toe te voegen. Hierdoor kan het algoritme niet alleen een bepaald object in een afbeelding of video herkennen, maar ook de locatie ervan aanwijzen.

Een primaire toepassing van objectdetectie is te zien in het geautomatiseerde foutdetectieproces in de productie-industrie.

Ook de medische sector en de fitnesssector maken op verschillende gebieden gebruik van objectdetectie en beeldherkenning. De traditionele methoden van medische diagnose hebben grote vooruitgang geboekt door de omarming van beeldherkenningssoftware. Machines helpen nu medische professionals bij het analyseren van medische beeldvormingsgegevens, bv. MRI- en CT-scanresultaten, om snel en accuraat potentieel fatale ziekten zoals tumoren, kankers en bloedklonters op te sporen.

OCR

Optische tekenherkenning, gewoonlijk OCR genoemd, is een techniek om handgeschreven of gedrukte tekst om te zetten in een digitaal formaat, zodat het machinaal kan worden begrepen. Het is wellicht een van de meest wijdverbreide toepassingen van beeldherkenning.

Tekst wordt aan de machine aangeboden in de vorm van beelden. Bepaalde algoritmen voor computervisie en beeldherkenning worden op de beelden toegepast om ze te analyseren en te decoderen en elke letter uit de tekst te halen. Zodra deze tekst gedigitaliseerd is, kan hij gemakkelijker worden gelezen, bewerkt, opgeslagen en doorzocht op een computersysteem. Belangrijke gegevens kunnen gemakkelijk uit papieren documenten worden gehaald als ze eenmaal zijn gedigitaliseerd.

Er is een veelheid van industrieën en gebieden waar OCR in actie kan worden gezien. Bij de luchthavenbeveiliging bijvoorbeeld wordt de OCR gebruikt om de geldigheid van ID’s en paspoorten te verifiëren, terwijl bij verkeersbewaking de nummerplaten van overtredende voertuigen kunnen worden geïdentificeerd en getraceerd. Het zeer geavanceerde OCR-systeem dat is geïmplementeerd in de Google Translate app biedt u vertaaldiensten in real-time. Je fotografeert gewoon een stuk tekst dat in een vreemde taal is geschreven en de app vertaalt het onmiddellijk naar een taal van jouw keuze.

Gezichtsherkenning

Gezichtsherkenningstechnologie maakt gebruik van deep learning algoritmen om een foto van een persoon te analyseren en de exacte identiteit van de persoon op de foto te achterhalen. Het algoritme kan worden uitgebreid om belangrijke details zoals leeftijd, geslacht en gezichtsuitdrukkingen te extraheren.

De toepassingen van gezichtsherkenningssystemen worden elke dag belangrijker. Moderne algoritmen kunnen mensen zo nauwkeurig aan de hand van het gezicht identificeren dat zij worden gebruikt voor toegangscontrolemechanismen zoals smartphonesloten en ingangen van privé-eigendommen.

Geautomatiseerde foto-ID verificatie bij veiligheidscontroles zoals die op luchthavens of bij de ingang van gebouwen is ook mogelijk geworden met gezichtsherkenningsalgoritmen. Een andere toepassing van gezichtsherkenning op het gebied van rechtshandhaving is te zien bij het lokaliseren van vermiste personen of gezochte criminelen met behulp van gebiedsdekkende bewakingsvideo-feeds.

Misschien heb je ook al gezien dat gezichtsherkenningsalgoritmen worden gebruikt door socialemediaplatforms. Wanneer je bijvoorbeeld op Facebook een nieuwe foto van je vrienden uploadt, stelt de app automatisch de vrienden voor van wie hij denkt dat ze op de foto staan.

Visueel zoeken

Net zoals Google’s Translate app real-time vertaling mogelijk maakt door tekst uit afbeeldingen te lezen, stelt Google Lens gebruikers in staat om op afbeeldingen gebaseerde zoekopdrachten uit te voeren. De technologie is geëvolueerd om in-the-moment zoekopdrachten aan te bieden aan haar gebruikers. Een mooie bloem gevonden bij de picknick en benieuwd wat voor soort het is? Neem een foto en zoek het ter plaatse op.

Visueel zoeken wint langzaam aan populariteit naarmate beeldclassificatiemethoden ernaar streven om ons een stap voor te laten op tekst- of zelfs spraakgebaseerde zoekopdrachten. De input is altijd in de vorm van een afbeelding. Het resultaat kan op tekst gebaseerd zijn, zoals een verklaring voor de ingevoerde afbeelding, of op afbeeldingen, zoals andere afbeeldingen die er hetzelfde uitzien.

Gezichtsherkenningsapps die foto’s van gebruikers als invoer accepteren en vervolgens een overeenkomst zoeken in een bestaande databank, zijn één toepassing van visueel zoeken. Een ander voorbeeld is de omgekeerde zoekopdracht die je misschien ooit in je leven hebt uitgevoerd om uit te zoeken of je wordt gecatfished op Tinder! Visueel zoeken wordt ook vaak gebruikt in de online detailhandel, waar klanten gewoon foto’s kunnen uploaden van wat ze willen kopen in plaats van te worstelen met het vinden van de juiste zoekwoorden om nauwkeurig te beschrijven wat ze zoeken.

Lees ook: 4 kwaliteiten van een perfecte keuken