¿Qué es el reconocimiento de imágenes? Métodos de reconocimiento de imágenes. (basado en Matlab)
Cuando una computadora reconoce una imagen, la convierte en números y le permite saber el significado de estos números mediante "entrenamiento". Sin embargo, la tecnología inicial de reconocimiento de imágenes no se desarrolló lo suficiente y era fácil de lograr. confundirse debido a la naturaleza de la imagen. Los cambios sutiles provocan un error en el reconocimiento.
Gracias al algoritmo de red neuronal convolucional (CNN) introducido en los años 80, la tecnología de reconocimiento de imágenes ha dado un salto cualitativo. Para realizar el reconocimiento de imágenes, primero debemos extraer las características de la imagen. Extraer las características de la imagen es realizar un análisis de datos en ella. Este proceso requiere un método matemático llamado convolución.
Tome un gráfico unidimensional simple C como ejemplo. Antes de que la computadora pueda reconocer cualquier imagen, debe convertirse en números. Entonces, ¿cómo puede la computadora reconocer la imagen original basándose únicamente en estos números? Aquí se necesita un núcleo de convolución para extraer las características de la imagen (es decir, la "imagen" digital en el lado derecho de la figura) mediante operaciones de convolución. El núcleo de convolución es similar a los cuadrados numéricos en los que la computadora convierte inicialmente la imagen, pero el núcleo de convolución suele ser un cuadrado de 3×3 o 5×5, y tres de los cuadrados de 3×3 tienen un valor (es decir, el el valor es 1). El núcleo de convolución es un proceso de aprendizaje. En este proceso, la computadora ajusta el núcleo en función de los datos obtenidos. Puede haber muchos núcleos de este tipo. Con el núcleo de convolución, podemos calcular y obtener el mapa de características a través de la operación de convolución entre el cuadrado digital gráfico y el núcleo de convolución.
El primer paso en la convolución es obtener el mapa de características inicial. Después de eso, el mapa de características se simplifica mediante "agrupación" y "activación", es decir, amplificando la parte característica del mapa de características (es decir, la parte valiosa), lo que obviamente es un paso para identificar con precisión las características gráficas.
Cuanto más complejos sean los gráficos que deben reconocerse, más preciso debe ser el mapa de características, por lo que se requieren múltiples convoluciones, agrupaciones y activaciones. Después de estos pasos, no sólo podemos obtener características de todos los planos y dimensiones de la imagen, sino también características de contornos, colores y otros aspectos. Cuando ingresamos esta información de características en la computadora para el entrenamiento, podemos determinar qué gráficos representan estos mapas de características.
Cuando transmitimos esta información/datos de características a la computadora y le permitimos ajustar el núcleo de convolución y los parámetros por sí mismo a través de un "aprendizaje automático" continuo, finalmente puede distinguir objetos. Es por eso que las máquinas pueden reconocernos incluso si usamos máscaras, ojos o cubrimos partes de nuestra cara. Esto se debe a que las computadoras han recopilado suficientes rasgos faciales desde muy temprano.
Todo el mundo está muy contento de ver la integración de la tecnología en nuestras vidas. Al mismo tiempo, la tecnología también ha cambiado mucho la forma en que trabajamos y vivimos. Por supuesto, también han llegado muchas tecnologías. Debido a los antecedentes de la época, al igual que durante la epidemia, aparecieron varias máquinas todo en uno de reconocimiento facial y código de salud "Digital Sentinels". Hammarskjöld Wisdom es un dispositivo de reconocimiento facial. Como fabricante de equipos y soluciones de reconocimiento facial, Hanma Intelligent Manufacturing también espera trabajar con todos para hacer que una tecnología más conveniente agregue color a nuestras vidas.