Intelligence Artificielle

AI Image Recognition

AI Image Recognition

Utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour la reconnaissance d’images
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Utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour la reconnaissance d’images
La reconnaissance d’images AI (qui fait partie de l’intelligence artificielle (IA)) est une autre tendance populaire qui prend de l’ampleur de nos jours – d’ici 2021, son marché devrait atteindre près de 39 milliards de dollars ! Il est donc temps pour vous de vous joindre à cette tendance et d’apprendre ce qu’est la reconnaissance d’images par l’IA et comment elle fonctionne. Ne vous inquiétez pas, nous vous expliquerons tout en détail. Et, bien sûr, nous parlerons aussi de l’intelligence artificielle et du « machine learning ». Leurs progrès sont à la base de l’évolution de la technologie de reconnaissance d’images par l’intelligence artificielle. Continuez à lire pour en savoir plus.

La reconnaissance d’images : Qu’est-ce que c’est et comment ça marche

Comme toujours, commençons par l’essentiel. Tout d’abord, vous devez vous rappeler que la reconnaissance et le traitement des images ne sont pas synonymes. Le traitement de l’image consiste à convertir une image en une forme numérique et à effectuer certaines opérations sur celle-ci. Il est donc possible d’extraire certaines informations d’une telle image.

Les étapes du traitement de l’image

  • Traitement des images en couleurs – les couleurs sont traitées
  • Amélioration de l’image – la qualité de l’image est améliorée et les détails cachés sont extraits
  • Restauration de l’image – l’image est nettoyée des flous et autres éléments désagréables
  • Représentation et description – les données du processus sont visualisées
  • Acquisition d’images – l’image est capturée et convertie
  • Compression et décompression d’images – la taille et la résolution de l’image sont modifiées, si nécessaire
  • Traitement morphologique – la structure des objets de l’image est décrite
  • Reconnaissance d’images – les caractéristiques spécifiques des objets de l’image sont identifiées
  • Reconnaissance d’images

Vous voyez maintenant que la reconnaissance des images est l’une des étapes du traitement des images. Les caractéristiques spécifiques que nous avons mentionnées incluent les personnes, les lieux, les bâtiments, les actions, les logos et d’autres variables possibles dans les images. Par conséquent, la reconnaissance d’images est un processus d’identification et de détection d’un objet dans une image numérique, et l’une des utilisations de la Computer Vision. On l’appelle aussi parfois classification d’images, et elle est appliquée dans de plus en plus d’industries. L’une d’entre elles est le commerce électronique.

Commerce de détail et commerce électronique

Par exemple, Boohoo, un détaillant en ligne, a développé une application avec la fonction de recherche visuelle. Il suffit à l’utilisateur de prendre un article qu’il aime, de télécharger la photo, et la technologie fait le reste. Grâce à la reconnaissance d’images, l’utilisateur voit si Boohoo propose quelque chose de similaire et ne perd pas beaucoup de temps à chercher un article spécifique. Parmi les autres applications de la reconnaissance d’images (déjà existantes et potentielles), citons la création de guides urbains, l’alimentation de voitures à conduite autonome, la possibilité d’utiliser des applications de réalité augmentée, l’apprentissage des défauts des machines de fabrication, etc. Il existe même une application qui aide les utilisateurs à comprendre si un objet de l’image est un hot-dog ou non.

Comment fonctionne-t-elle ?

Maintenant, quelques mots de plus sur le fonctionnement de la reconnaissance d’images. La première étape consiste à rassembler et à organiser les données. Contrairement aux humains, les ordinateurs perçoivent une image comme un vecteur ou une image tramée. Ainsi, une fois que les constructions représentant les objets et les caractéristiques de l’image sont créées, l’ordinateur les analyse. Ensuite, les données sont organisées – les informations importantes sont extraites, et celles qui ne sont pas nécessaires sont omises. La deuxième étape du processus de reconnaissance d’images consiste à construire un modèle prédictif. L’algorithme de classification doit être formé avec soin, sinon il ne pourra pas remplir sa fonction. Une fois que tout est fait et testé, vous pouvez profiter de la fonction de reconnaissance d’images.

 

Comment l’IA aide à la reconnaissance d’images

Nous avons décrit le fonctionnement de la reconnaissance d’images, mais vous avez peut-être encore beaucoup de questions sur la manière de franchir ces étapes. Voici une réponse : faites de la reconnaissance d’images à l’aide de l’IA. L’intelligence artificielle permet d’utiliser toutes les fonctionnalités de la reconnaissance d’images. Pour vous permettre de mieux comprendre, voici quelques-unes d’entre elles :

Reconnaissance faciale

Avec l’aide de l’IA, un système de reconnaissance faciale cartographie les caractéristiques du visage à partir d’une image et compare ensuite ces informations à une base de données pour trouver une correspondance. La reconnaissance faciale est utilisée par les fabricants de téléphones portables (comme moyen de déverrouiller un smartphone), les réseaux sociaux (reconnaître les personnes figurant sur la photo que vous téléchargez et les marquer), etc. Toutefois, ces systèmes soulèvent de nombreuses préoccupations en matière de protection de la vie privée, car les données peuvent parfois être recueillies sans l’autorisation de l’utilisateur. En outre, même les systèmes les plus avancés ne peuvent pas garantir une précision à 100 %. Que se passe-t-il si un système de reconnaissance faciale confond un utilisateur aléatoire avec un criminel ? Ce n’est pas ce que l’on souhaite, mais c’est toujours possible. Cependant, la technologie est en constante évolution, de sorte qu’un jour ce problème pourrait disparaître.

Reconnaissance d’objets

Les systèmes de reconnaissance d’objets détectent et identifient les objets à partir des images (ou vidéos) téléchargées. La recherche visuelle est probablement l’application la plus populaire de cette technologie, et nous avons déjà fourni plusieurs exemples. L’application « hotdog », vous vous souvenez ?

Détection de texte

Tout est évident ici – la détection de texte consiste à détecter du texte et à l’extraire d’une image.

Reconnaissance de formes

La reconnaissance de formes signifie trouver et extraire des formes spécifiques dans une image donnée. Il peut s’agir de textures, d’expressions faciales, etc.

Analyse d’images

Vous avez besoin d’un résumé d’une image spécifique, Alors utilisez l’IA pour l’analyse de l’image et des images. Ainsi, tous les objets de l’image (formes, couleurs, etc.) seront analysés, et vous obtiendrez des informations utiles sur l’image.

Méthodes, techniques et outils pour le traitement des images avec l’IA

Commençons par les choses les plus simples : les méthodes de traitement des images. Actuellement, il n’y en a que deux : l’analogique et le numérique. La méthode analogique est utilisée pour le traitement des copies papier des images (comme les impressions). Le numérique a surtout pour mission de manipuler les images numériques à l’aide d’algorithmes informatiques.

En ce qui concerne les techniques, elles existent à foison, et nous en avons déjà mentionné quelques-unes. Par exemple, la restauration des images est considérée à la fois comme une étape et une technique de traitement des images. Voici quelques-unes des autres techniques :

  • Pixelation – transformation des images imprimées en images numérisées
  • iltrage linéaire – traitement des signaux d’entrée et production des signaux de sortie qui sont soumis à la contrainte de la linéarité
  • Détection des contours – trouver les contours significatifs des objets de l’image
  • Diffusion anisotropique – réduction du bruit de l’image sans supprimer des parties cruciales de l’image
  • Analyse des composantes principales – extraction des caractéristiques de l’image

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Outils pour l’AI image Recognition

Heureusement, il n’est pas nécessaire de tout développer à partir de zéro – vous pouvez utiliser des plates-formes et des cadres déjà existants. L’API Cloud Vision de Google est l’une des plus populaires d’entre elles. Les caractéristiques de cette plateforme comprennent l’étiquetage des images, la détection de texte, la recherche Google, la détection de contenu explicite, et quelques autres. Si vous choisissez cette option, vous serez facturé par image. Cependant, les 1000 premières images utilisées chaque mois sont gratuites.

La variante suivante est Amazon Rekognition (oui, nous ne nous sommes pas trompés, c’est Rekognition). Elle permet d’ajouter des fonctions d’analyse visuelle à votre application, d’intégrer la vérification des utilisateurs basée sur le visage, d’identifier divers objets, de détecter les contenus dangereux, etc. Bien entendu, l’utilisation de la plateforme vous sera facturée, mais vous pouvez toujours l’essayer gratuitement.

Enfin, la dernière option à mentionner dans notre article – Azure Custom Vision Service. En l’utilisant, vous pouvez développer un nouveau modèle de vision par ordinateur personnalisé et le former. Téléchargez vos propres images étiquetées, marquez-les et améliorez votre classificateur – tout est très simple. Tout comme avec Google et Amazon, où vous ne payez que pour ce que vous utilisez. Un essai gratuit est également disponible.

Vous disposez maintenant d’un guide détaillé sur l’utilisation de l’IA dans les tâches de traitement d’images, ce qui vous permet de commencer à travailler sur votre projet. Toutefois, si vous avez encore des questions (par exemple, sur les sciences cognitives et l’intelligence artificielle), nous sommes là pour vous aider. Comme toujours, nous sommes là pour vous aider.

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