Reconnaissance d’images par l’IA
L’Intelligence Artificielle (IA) pour reconnaître les images 5 min lu
Utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour la reconnaissance d’images
AI La reconnaissance d’images (qui fait partie de l’intelligence artificielle (IA)) est une autre tendance qui prend de l’ampleur aujourd’hui en 2021. D’ici 2021, le marché devrait atteindre plus de 39 milliards de dollars ! Il est temps de rejoindre cette tendance et de comprendre ce que la reconnaissance d’images par l’IA peut faire et comment elle fonctionne. Nous vous expliquerons en détail l’ensemble du processus. Bien entendu, nous aborderons l’intelligence artificielle ainsi que l’apprentissage automatique. Leurs progrès sont à la base du développement de la technologie de reconnaissance d’images basée sur l’IA. Pour en savoir plus, cliquez ici.
La reconnaissance d’images : Ce qu’elle est et comment elle fonctionne
Il est toujours préférable de commencer par présenter les principes fondamentaux. Tout d’abord, il est important de garder à l’esprit que la reconnaissance et le traitement d’images ne sont pas la même chose. Le traitement d’images est le processus qui consiste à convertir une image en un format numérique et à effectuer des actions spécifiques sur celle-ci. Cela signifie qu’il est possible d’obtenir certains détails de l’image.
Les différentes étapes du traitement de l’image
- Les images en couleur sont traitées Les couleurs sont traitées
- Amélioration de l’image La qualité de l’image est améliorée et les détails cachés sont découverts.
- Restauration de l’image L’image est nettoyée des flous et des éléments indésirables
- Description et représentation Les données du processus sont représentées visuellement
- Acquisition de l’image L’image est ensuite capturée puis convertie
- Compression et décompression de l’image La résolution et la taille de l’image sont modifiées en cas de besoin
- La structure des images des objets est décrite
- Reconnaissance d’images – les caractéristiques spécifiques des images sont identifiées
- Reconnaissance d’images
Vous pouvez maintenant constater que la reconnaissance des images fait partie des étapes du traitement des images. Les caractéristiques dont nous avons parlé comprennent les bâtiments, les personnes, les immeubles, les lieux, les actions, les logos et de nombreuses autres variables que l’on peut trouver dans les images. La reconnaissance d’images est la méthode permettant de trouver et d’identifier un objet dans une image et constitue l’une des applications de la vision par ordinateur. Elle est également connue sous le nom de classification d’images et est utilisée dans de nombreuses industries différentes. L’un d’entre eux est le commerce électronique.
Commerce électronique et vente au détail
Par exemple, Boohoo, un détaillant en ligne, a créé une application dotée d’une fonction de recherche visuelle. Il suffit à l’utilisateur de sélectionner un article qui l’intéresse, puis de télécharger l’image et le système s’occupe du reste. Grâce à la reconnaissance d’image, l’utilisateur peut voir si Boohoo a quelque chose de similaire et ne doit pas passer beaucoup de temps à chercher un article exact. Parmi les autres utilisations (actuelles et potentielles) de la reconnaissance d’images, citons la création de guides urbains, la conduite de véhicules autonomes, la mise en œuvre d’applications de réalité augmentée, la recherche des causes des défauts des équipements de fabrication, etc. Il existe même une application qui peut aider les utilisateurs à déterminer si un objet sur l’image est un hot-dog ou non.
Quel est le processus ?
Quelques détails supplémentaires sur le fonctionnement de la reconnaissance d’images. L’étape initiale consiste à collecter et à organiser les informations. Les ordinateurs, contrairement aux humains, perçoivent l’image comme une image matricielle ou vectorielle. Par conséquent, une fois que les structures qui représentent les caractéristiques et les objets de l’image sont construites, l’ordinateur examine les images. Ensuite, les données sont organisées en séparant les informations les plus importantes et les informations inutiles sont éliminées. L’étape suivante du processus de reconnaissance d’images consiste à créer un algorithme capable de prédire. L’algorithme de classification doit être correctement entraîné, sinon il ne sera pas en mesure de remplir sa tâche. Une fois l’entraînement terminé et vérifié, vous êtes en mesure de bénéficier de la fonction de reconnaissance d’images.
Comment l’IA aide à la reconnaissance d’images
Nous avons expliqué le processus de reconnaissance d’images, mais vous vous posez peut-être encore des questions sur la façon de procéder. Voici une solution : effectuez la reconnaissance d’images à l’aide de l’IA. L’intelligence artificielle vous permet d’utiliser toutes les capacités de la reconnaissance d’images. Pour vous aider à les connaître, voici quelques-unes d’entre elles :
Reconnaissance des traits du visage
Grâce à la technologie de reconnaissance faciale de l’IA, un système peut identifier les caractéristiques faciales d’une image, puis comparer les informations à une base de données existante pour identifier une correspondance exacte. La reconnaissance faciale est utilisée par les fabricants de téléphones portables (comme moyen de déverrouiller les smartphones) et les réseaux sociaux (qui reconnaissent les personnes figurant sur les photos que vous téléchargez et les étiquettent) ainsi que par d’autres entreprises. Mais ces technologies posent de nombreux problèmes de confidentialité, car les données peuvent être recueillies sans le consentement de l’utilisateur. En outre, même les systèmes les plus sophistiqués ne peuvent garantir une précision à 100 %. Que se passe-t-il dans le cas où un dispositif de reconnaissance faciale identifie par erreur un utilisateur aléatoire comme un intrus ? Nous ne voulons pas que cela se produise, mais c’est possible. Cependant, la technologie évolue constamment, et un jour ce problème pourrait être résolu.
Reconnaissance d’objets
Les systèmes de reconnaissance d’objets reconnaissent et distinguent les objets dans les téléchargements de vidéos (ou de films). La recherche visuelle est probablement l’utilisation la plus connue de cette technologie et nous avons déjà fourni de nombreux exemples. C’est le logiciel « hotdog », vous vous en souvenez ?
Détection de texte
Tout est clair La détection de texte consiste à détecter le texte et à séparer l’information des images.
Reconnaissance des formes
La reconnaissance des formes consiste à repérer et à identifier des formes spécifiques dans une image. Il peut s’agir d’expressions faciales, de textures ou de mimiques, par exemple.
Analyse d’images
Vous aurez besoin d’une vue d’ensemble d’une image particulière, alors faites appel à l’IA pour l’analyse d’images et l’analyse d’images. De cette manière, chaque objet de l’image (formes et couleurs.) sera passé au crible et vous pourrez obtenir des informations importantes concernant l’image.
Techniques, méthodes et outils pour le traitement d’images à l’aide de l’IA
Commençons par les aspects les plus fondamentaux : les techniques de traitement d’images. Il n’existe actuellement que deux méthodes : numérique et analogique. Les méthodes analogiques sont utilisées pour traiter les images numériques en format papier (comme les impressions). Les méthodes numériques sont principalement utilisées pour manipuler les images numériques à l’aide d’algorithmes informatiques.
Les techniques utilisées sont nombreuses et nous en avons déjà abordé quelques-unes. Par exemple, la restauration d’images est considérée à la fois comme une étape et une technique du traitement d’images. Voici quelques autres méthodes :
- La pixellisation est le processus de transformation d’images imprimées en images numériques.
- Le filtrage linéaire est le processus qui consiste à traiter les signaux d’entrée et à créer des signaux de sortie soumis à des contraintes de linéarité.
- Détection des contours – identification des contours qui sont significatifs pour les images d’objets
- La diffusion anisotropique est une méthode permettant de réduire le bruit des images, mais pas de supprimer les éléments vitaux de l’image
- L’analyse en composantes principales consiste à supprimer les caractéristiques des images
Vous pourriez également trouver intéressant de lire des articles sur l’IA dans les médias sociaux.
Outils de reconnaissance d’images par l’IA
Il y a un point positif : vous n’avez pas besoin de partir de zéro. Vous pouvez utiliser des cadres et des plateformes existants. L’API Cloud Vision de Google est l’une des plus connues d’entre elles. Ses fonctionnalités comprennent la détection de texte, le balisage d’images, la recherche Google, la détection de contenu explicite et bien d’autres encore. Si vous choisissez cette option, vous serez facturé par image. Toutefois, les 1000 premières images utilisées chaque mois sont gratuites.
La deuxième variante est Amazon Rekognition (oui, nous ne faisons pas d’erreur, il s’agit bien de Rekognition). Elle vous permet d’inclure des capacités d’analyse visuelle à votre application, en intégrant la reconnaissance faciale pour vérifier les utilisateurs, reconnaître différents objets, identifier les contenus dangereux, etc. Bien entendu, l’utilisation du système vous sera facturée, mais vous pouvez l’essayer gratuitement.
Enfin, la dernière option mentionnée dans notre article est Azure Custom Vision Service. Grâce à lui, vous pouvez créer un modèle de vision par ordinateur personnalisé que vous pouvez entraîner. Téléchargez vos propres images étiquetées, puis améliorez votre classificateur. C’est très simple. C’est similaire à Google et Amazon où vous ne payez que pour les fonctionnalités que vous utilisez. Un essai gratuit peut être organisé.
Il existe maintenant un guide complet sur la façon d’utiliser l’IA dans les tâches qui nécessitent un traitement d’image et vous pouvez commencer à développer votre idée. Si vous avez des questions (par exemple, concernant l’intelligence artificielle et les sciences cognitives), nous sommes là pour vous aider. Nous sommes toujours là pour vous aider.
