★ 影像辨識應用

5 個使用深度學習的超酷電腦視覺應用

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來源：WEZOM

隨著機器學習和人工智慧技術的發展，基於它們的解決方案的能力不斷擴充和提高。該領域最有前途的領域之一是電腦視覺，這是人類視覺的數位、高度智慧的替代品，能夠捕捉物體的特徵，和/或基於它們產生寶貴的見解。下面，我們將考慮影像辨識應用的類型，並提供其中五個最先進的應用的簡要概述。

主要收穫：

根據用途，有受監督、無監督和自我監督的影像辨識應用；
最受歡迎的影像辨識應用包括谷歌鏡頭、CamFind、PlantSnap、Adobe Scan 和微軟視覺人工智慧；
在商業環境中，影像辨識可以找到幾十個用例，包括加強安全措施、診斷（醫療、生產等）、實施個性化行銷活動等。

什麼是影像辨識？

影象識別是指一些技術，通常基於機器學習和人工智慧，對圖像和影像中的視覺資訊進行分析、分類和解釋，無論是物體、場景、臉孔、文字、人類語音等。基於生成這些軟體解決方案的結果，它們所包含的數位系統能夠提取有價值的，有時是不明顯的模式和細節。

鑑於普通影像搜尋應用的這些特點，根據其所有者的目標，它可以解決廣泛的問題，包括以下內容：

安全措施的智慧化，特別是臉部辨識、物體檢測，以及一般即時監控，分析框架中人員的場景和行為；
提高診斷程式結果的準確性 —— 在製造、工業設施、體檢等。；
基於對離線商店買家行為模式的分析，個性化行銷活動；
業務流程自動化，以便用替代的高智慧解決方案取代手動資料輸入；
眾多的科學問題和科學研究。

當然，這不是一份完整的清單，在實踐中，它可以透過媒體沒有廣泛報導的新的、不那麼受歡迎的方式，來顯著擴充。

影像電視系統的類型

現在，讓我們來看看今天存在的三種影像辨識系統。

1. 監督影像辨識系統

此類系統使用人們給出的提示。具體來說，人類參與標記和分類某些影像樣本，然後將這些手動處理的影像輸入到訓練模型中，模型開始基於該樣本進行自我訓練。因此，該模型開始「理解」如何分析新的、以前未處理的影像。

就此類系統的案例而言，它們通常構成分類解決方案的基礎，需要準確的物件辨識。

2. 無監督影像辨識系統

與之前的類型不同，這些系統不使用人類之前留下的提示。相反，他們使用許多分析演算法，來獨立辨識人類大腦可能不明顯的模式和特徵。因此，他們能夠檢測相似性和差異性，而無需考慮刻板印象。

通常，此類系統用於根據某些特徵和參數，對影像組進行聚類。

3. 自我監督的影像辨識系統

最後，這種類型的系統結合了之前的兩種方法，既依靠自己的演算法，也依靠早些時候獨立獲得的提示和標籤。這些系統經常在複雜的數位解決方案中找到應用，以深入分析照片和影像材料中的場景。

流行的影像辨識行動應用 app

在本段中，我們建議從理論轉向實踐，並考慮五種最流行的影像辨識應用。

1. 谷歌鏡頭 Google Lens

Google Lens 是最受歡迎的智慧物件分析應用 app 之一。使用此影像辨識應用 app 非常簡單：你需要將攝影機對準你想要辨識的物件，無論是文字、生物、地標還是其他東西。片刻後，你將收到谷歌的相關答覆。

2. CamFind

此圖片辨識應用 app，將幫助你瞭解更多，關於智慧手機相機鏡頭捕捉的物體的資訊。特別是，在它的幫助下，你可以深入瞭解文物、藝術作品、徽標等的歷史。此外，你將能夠檢查應用 app，還將為你的搜尋選擇帶來的類似物件。總歸來說，這是拓展視野的理想工具。

3. PlantSnap

對於想要快速找到使用智慧手機相機，捕獲的植物資訊的博物學家來說，PlantSnap 是一個很棒的軟體解決方案。此照片辨識應用 app 的工作原理，與上述兩個行動應用 app 相似：要辨識物件並獲得其詳細描述，你只需指向相機即可。

4. Adobe Scan

與其他三個應用 app 不同，這個按圖片查詢專案的應用 app，還將相機捕獲的物件轉換為可編輯的 PDF 檔案。這就是為什麼專業人士、研究人員和學生經常使用 Adobe Scan。

5. Microsoft Seeing AI

微軟看到人工智慧經常作為各種視力障礙患者的智慧助手。特別是，藉助這個視覺比對應用 app，他們可以透過個人行動裝置，接收有關周圍發生的事情（以語音訊息的形式）的詳細資訊。該應用 app 的功能不僅涵蓋物件的辨識，還包括從實體來源讀取文字。

影像辨識技術在應用 app 中的使用

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為了實現客戶設定的目標，我們需要完成幾項任務：