Comment la reconnaissance d'image fonctionne pour visualiser des objets dans des images

Notre monde est rempli d'images, et la plupart du temps, nous, les humains, pouvons déchiffrer exactement ce que sont ces images et ce qu'elles signifient assez facilement. Pour les ordinateurs, ce n'est pas si simple.

Cependant, au cours de la dernière décennie, les avancées en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique ont considérablement amélioré la capacité des ordinateurs à comprendre le contenu visuel.

En utilisant des outils complexes de reconnaissance d'images, les ordinateurs peuvent désormais identifier différents éléments au sein d'une image et transmettre cette information. En conséquence, ils sont beaucoup mieux équipés pour interpréter et expliquer de quoi parle une image.

La reconnaissance d'images est une sous-catégorie de la vision par ordinateur, un domaine plus large où les visuels sont identifiés et traités dans le but de les rendre aussi similaires que possible à la vision et à la compréhension humaines. À mesure que l'IA devient plus sophistiquée, il en va de même pour les logiciels de reconnaissance d'images et leur capacité à comprendre le contenu visuel.

En tant que processus en plusieurs étapes, la reconnaissance d'images implique de recueillir des données initiales sur une image, puis de les traiter par la machine. Les données sont ensuite analysées par rapport aux exemples du monde réel sur lesquels la machine a été formée. Ces ensembles de données d'entraînement sont essentiels pour construire une base à partir de laquelle le logiciel de reconnaissance d'images peut apprendre et rendre la reconnaissance des images futures plus précise.

Exemple de reconnaissance d'images

Quelques exemples de reconnaissance d'images sont la fonctionnalité de marquage automatique de Facebook, l'application Google Lens qui traduit des images ou recherche des éléments, la recherche d'images d'eBay et l'organisation automatisée d'images et de vidéos dans Google Photos. En analysant les paramètres d'image, la reconnaissance d'images peut aider à naviguer dans les obstacles et automatiser les tâches nécessitant une supervision humaine.

Un autre exemple simple de reconnaissance d'images est le logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR), qui identifie le texte imprimé et convertit les fichiers non modifiables en documents formatables. Une fois que le scanner OCR a déterminé les caractères dans l'image, il les convertit et les stocke dans un fichier texte.

Il va sans dire que toutes les techniques de reconnaissance d'images peuvent être appliquées aux flux vidéo. Car, fondamentalement, une vidéo est constituée d'un groupe d'images qui sont affichées rapidement. Ainsi, la technique de reconnaissance d'images peut être appliquée aux vidéos.

Reconnaissance d'images vs détection d'objets

La reconnaissance d'images implique l'identification et la catégorisation des objets trouvés dans une image ou une vidéo, en utilisant des motifs et des caractéristiques appris pour déterminer avec précision le contenu. L'objectif est que la machine identifie ce qui se passe dans l'image comme la perception humaine.

La détection d'objets, en revanche, a un objectif plus ciblé d'identifier des objets particuliers dans une image.

En d'autres termes, la reconnaissance d'images interprète globalement le contenu d'une image, tandis que la détection d'objets a pour tâche d'identifier et de classer des parties spécifiques de l'image telles que définies par l'utilisateur.

Les deux processus utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre, traiter et classer les différents éléments d'une image. Cependant, leur objectif et leur résultat diffèrent légèrement : la détection d'objets est plus spécifique avec un champ d'application plus restreint.

Reconnaissance d'images vs vision par ordinateur

La reconnaissance d'images est une sous-catégorie de la vision par ordinateur. Beaucoup utilisent ces deux termes de manière interchangeable.

La vision par ordinateur est un domaine vaste qui inclut différents outils et stratégies visant à infuser des capacités visuelles dans les machines et les systèmes informatiques. Ces techniques incluent le suivi d'objets, la synthèse d'images, la segmentation d'images, la reconstruction de scènes, la détection d'objets et le traitement d'images. La technique de vision par ordinateur alimente plusieurs innovations comme l'imagerie médicale, l'étude des organes anatomiques, les voitures autonomes, l'automatisation des processus robotiques et l'automatisation industrielle. L'objectif principal est de reproduire les capacités de vision humaine dans les systèmes informatiques afin qu'ils puissent accomplir plus d'une tâche à la fois en reconnaissant leur état visuel et leur apparence.

La reconnaissance d'images est une sous-catégorie de la technologie de vision par ordinateur qui se concentre sur la détection, la catégorisation et la restructuration des éléments d'image dans des photographies numériques statiques, des vidéos et des scénarios du monde réel. Ce logiciel est pré-entraîné sur des ensembles d'images avec des caractéristiques similaires à celles de l'ensemble de test. L'algorithme de reconnaissance d'images analyse l'emplacement des objets, extrait les caractéristiques, les soumet à une couche de regroupement et enfin alimente les caractéristiques à une machine à vecteurs de support (SVM) pour effectuer la classification finale. Les applications courantes incluent la reconnaissance faciale, l'authentification biométrique, l'identification de produits et la modération de contenu.

Types de reconnaissance d'images

La reconnaissance d'images est généralement divisée en trois catégories en fonction de la façon dont la machine a été formée :

• Apprentissage supervisé. Lorsque les données sont étiquetées et que les catégories pour les éléments d'image sont connues à l'avance, l'apprentissage supervisé est la meilleure approche à utiliser. Il peut distinguer différentes catégories, par exemple "pas un chat" et "un chat", et reconnaître ces parties de l'image.
• Apprentissage non supervisé. Lorsque les catégories sont inconnues et que les images sont introduites dans la machine, l'apprentissage non supervisé reconnaît les motifs dans les données. L'analyse de l'image est basée sur des attributs et des caractéristiques plutôt que sur des catégories ou des objets préprogrammés.
• Apprentissage auto-supervisé. Lorsqu'il y a des données étiquetées, mais que la machine apprend encore à fonctionner avec des informations moins spécifiques, l'apprentissage auto-supervisé peut être une bonne approche à utiliser. C'est un sous-ensemble de l'apprentissage non supervisé, où les étiquettes sont créées pendant le processus d'analyse. Une supervision plus importante est requise à cette étape critique de la formation, car elle détermine à quel point la machine peut reconnaître les images futures.

Dans chacune de ces catégories, divers types d'applications peuvent être utilisés pour une reconnaissance d'images plus étendue et spécifique. Ceux-ci incluent :

• Reconnaissance faciale. Ce type spécialisé de reconnaissance d'objets forme les machines à identifier et traiter les caractéristiques faciales individuelles. Les applications vont de la sécurité et de la surveillance à l'application de la loi. Par exemple, la sécurité aéroportuaire et le contrôle des frontières utilisent souvent la reconnaissance faciale pour comparer les caractéristiques d'un humain se tenant devant la caméra au document d'identité pour vérifier leur identité.
• Reconnaissance de scène. Les paysages et les bâtiments peuvent également être identifiés par le logiciel de reconnaissance d'images. Cela peut être utilisé de diverses manières, telles que les véhicules autonomes, les systèmes de cartographie ou les logiciels de jeux comme les casques de réalité augmentée et virtuelle.
• Reconnaissance de gestes. Bien qu'identifier des images statiques soit un défi pour les ordinateurs, reconnaître et évaluer les gestes en mouvement, en particulier ceux des humains, peut être encore plus complexe. Les outils de reconnaissance d'images peuvent être programmés pour lire et comprendre les mouvements des mains, les expressions faciales, et plus encore.
• Reconnaissance optique de caractères (OCR). Les caractères fixes comme les lettres et les chiffres sont plus faciles à déchiffrer pour les ordinateurs, en particulier lorsque la machine a été formée pour capter ces visuels et dispose de catégories pré-assignées pour les organiser. Les documents manuscrits peuvent nécessiter d'être scannés et convertis en texte numérique. Cette technique est l'une des façons les plus simples et rapides de numériser des informations écrites.

Comment fonctionne la reconnaissance d'images ?

Pour qu'un ordinateur reconnaisse des images et des motifs, il utilise un processus connu sous le nom d'apprentissage profond. C'est une forme d'apprentissage automatique où les réseaux neuronaux profonds reproduisent les pouvoirs de prise de décision complexes du cerveau humain dans un environnement artificiel.

Ces réseaux neuronaux profonds sont composés de trois couches ou plus, souvent des centaines ou des milliers, qui forment le modèle de logiciel de reconnaissance d'images pour des applications du monde réel. Tout comme nos cerveaux contiennent de nombreux nœuds interconnectés pour transmettre des informations dans tout notre corps, ces réseaux informatiques fonctionnent de manière comparable.

Ces nœuds dans le réseau identifient ce que l'ordinateur voit, pèsent différentes options, puis fournissent un résultat final sur ce que montre l'image. Former ces nœuds est crucial pour que la machine apprenne et améliore sa précision au fil du temps.

La machine doit être formée à l'aide d'un grand ensemble de données, ce qui l'aide à apprendre et à identifier les caractéristiques nécessaires de différents objets. Une fois formé, le processus de reconnaissance d'images suit généralement ces six étapes :

• Collecte de données. Les données sont introduites dans la machine, généralement dans un cadre d'apprentissage supervisé avec des images étiquetées.
• Prétraitement. Avant que la formation ne commence, les images sont ajustées pour éliminer toute distorsion ou interférence. Cela peut impliquer de recadrer, d'éclaircir ou d'ajuster autrement les images pour les rendre aussi utiles que possible pour la machine.
• Extraction de caractéristiques. Isoler les parties de l'image qui doivent être catégorisées est une étape essentielle de la formation. Cela aide la machine à distinguer les différentes parties du visuel.
• Formation du modèle. En utilisant les ensembles de données étiquetés, le réseau neuronal de la machine est formé à plusieurs reprises jusqu'à ce que les motifs et les caractéristiques soient reconnus avec un haut niveau de précision. Le marquage et la segmentation se produisent pendant cette phase, donnant au modèle plus d'informations pour comprendre l'image.
• Test du modèle. Différents ensembles de données seront utilisés pour continuer à former et tester l'algorithme jusqu'à ce qu'il soit prêt pour le déploiement. Ces ensembles de données deviendront probablement plus complexes au fil du temps, passant d'ensembles de données étiquetés à non étiquetés pour aider la machine à apprendre et à devenir plus précise.
• Déploiement et re-test. Lorsque le modèle a été suffisamment testé et validé, il peut être déployé pour une utilisation plus large.

Par exemple, la machine pourrait recevoir une image de deux chiens jouant dans un jardin. Le logiciel de reconnaissance d'images commencerait à identifier les éléments de l'image avec la classification, séparant les chiens de l'arrière-plan. À partir de là, ils pourraient revenir pour marquer les chiens individuels comme "chien" et d'autres éléments de l'image, tels que "arbre", "balle" ou "clôture".

Industries bénéficiant de la reconnaissance d'images

Les applications commerciales de la reconnaissance d'images deviennent plus étendues à mesure que l'IA et l'apprentissage automatique atteignent des niveaux de sophistication et de précision sans précédent. Pour les tâches qui pourraient être automatisées ou nécessitent un niveau significatif d'effort humain, la reconnaissance d'images peut réduire considérablement à la fois le temps et les coûts.

Certaines des industries qui bénéficient de cette technologie incluent :

• Commerce de détail. La reconnaissance d'images dans l'industrie du commerce de détail est l'un des meilleurs moyens d'améliorer l'expérience client lors des achats en magasin. Par exemple, elle peut associer des tenues à un client spécifique en fonction de son style actuel. Les systèmes de sécurité peuvent également utiliser la reconnaissance d'images pour identifier les voleurs à l'étalage potentiels ou d'autres menaces pour la sécurité.
• Santé. Les radiologues peuvent utiliser la reconnaissance d'images pour identifier rapidement et facilement les problèmes dans les IRM et autres imageries médicales, conduisant à un traitement plus rapide et plus efficace pour les patients.
• Agriculture. Les ravageurs et les maladies peuvent être désastreux pour la communauté agricole. Avec le logiciel de reconnaissance d'images, les agriculteurs peuvent analyser la composition visuelle des cultures, leur permettant de prendre des mesures correctives avant que les problèmes ne deviennent irréversibles.
• Finance. L'erreur humaine en comptabilité peut être extrêmement coûteuse, mais de nombreuses tâches dans l'industrie financière peuvent être automatisées pour économiser du temps et de l'argent. Le traitement des factures, la gestion des dépenses et la validation des transactions financières sont tous des exemples de la façon dont la reconnaissance d'images peut aider. Par exemple, les petites entreprises peuvent rapidement scanner un reçu papier sur leur téléphone et le télécharger dans leur logiciel de comptabilité. La reconnaissance d'images extraira les informations de l'image pour ajouter automatiquement ces données de dépenses à leurs dossiers.
• Fabrication. Les défauts dans les produits peuvent être des erreurs coûteuses pour l'industrie manufacturière. La reconnaissance d'images peut trouver ces erreurs ou toute déviation par rapport à la norme de qualité typique. Par exemple, dans le domaine de la production pharmaceutique, la reconnaissance d'images peut facilement repérer un comprimé manquant dans un paquet avant que le processus de fabrication ne soit terminé et que le médicament ne soit emballé pour la vente en quantité incorrecte.

Tâches du logiciel de reconnaissance d'images

Le logiciel de reconnaissance d'images est alimenté par l'apprentissage profond, plus précisément, les réseaux neuronaux artificiels.

Avant de discuter du fonctionnement détaillé du logiciel de reconnaissance d'images, examinons les cinq tâches courantes de reconnaissance d'images : détection, classification, marquage, heuristique et segmentation.

Détection

Le processus de localisation d'un objet dans une image s'appelle la détection. Une fois l'objet trouvé, une boîte englobante est placée autour de lui.

Par exemple, considérez une image d'un parc avec des chiens, des chats et des arbres en arrière-plan. La détection peut impliquer de localiser des arbres dans l'image, un chien assis sur l'herbe ou un chat allongé.

Une fois l'objet détecté, une boîte englobante est placée autour de lui. Bien sûr, les objets peuvent avoir toutes sortes de formes et de tailles. Selon la complexité de l'objet, des techniques comme l'annotation de polygones, sémantique et de points clés sont utilisées pour la détection.

Classification

C'est le processus de détermination de la classe ou de la catégorie d'une image. Une image ne peut avoir qu'une seule classe. Dans l'exemple précédent, s'il y a un chiot en arrière-plan, il peut être classé comme "chiens" ou simplement comme images de chiens. S'il y a des chiens de différentes races ou couleurs, ils peuvent également être classés comme "chiens".

Marquage

Le marquage est similaire à la classification mais vise une meilleure précision. Il essaie d'identifier plusieurs objets dans une image. Par conséquent, une image peut avoir un ou plusieurs tags. Par exemple, une image d'un parc peut avoir des tags comme "chiens", "chats", "humains" et "arbres".

Heuristique

L'algorithme prédit une "heuristique" pour chaque élément d'une image, qui est un score projectif d'un élément appartenant à une catégorie d'image spécifique. L'heuristique est une mesure estimée, généralement mesurée via une métrique de distance comme la métrique Euclidienne ou Minkowski. L'heuristique est ensuite comparée à une valeur "tensorielle", qui est calculée par multiplication croisée des propriétés des données dans un certain nombre de grilles dans lesquelles l'image est divisée. La valeur heuristique fixe un objectif prédéterminé pour l'algorithme de reconnaissance d'images à atteindre.

Segmentation

La segmentation d'images est une tâche de détection qui tente de localiser des objets dans une image au pixel près. Elle est utile dans les situations où la précision est cruciale. La segmentation d'images est largement utilisée en imagerie médicale pour détecter et étiqueter les pixels d'image.

Traiter une image entière n'est pas toujours une bonne idée, car elle peut contenir des informations inutiles. L'image est segmentée en sous-parties, et les propriétés des pixels de chaque partie sont calculées pour comprendre sa relation avec l'image globale. D'autres facteurs sont également pris en compte, comme l'illumination de l'image, la couleur, le gradient et les représentations vectorielles faciales.

Par exemple, si vous essayez de détecter des voitures dans un parking et de les segmenter, les panneaux d'affichage ou les panneaux peuvent ne pas être très utiles. C'est là que le partitionnement de l'image en divers segments devient crucial. Les pixels similaires dans une image sont segmentés ensemble et vous donnent une compréhension granulaire des objets dans l'image.

Avantages de la reconnaissance d'images

Pour les entreprises et les consommateurs, le logiciel de reconnaissance d'images présente plusieurs avantages significatifs.

Protège les gens contre la criminalité en ligne

De nos jours, nos visages sont partout sur Internet, ainsi qu'une quantité apparemment infinie d'informations personnelles. Avec les outils de reconnaissance d'images, des recherches d'images peuvent être effectuées pour vérifier l'utilisation non autorisée de vos informations à des fins de fraude.

Pour les artistes visuels, c'est aussi un bon moyen d'identifier si quelqu'un vole ou utilise abusivement votre œuvre d'art.

Traite les données rapidement

La reconnaissance d'images par IA peut traiter de grands ensembles de données exponentiellement plus rapidement qu'un humain ne pourrait le faire. Cela libère non seulement votre équipe pour effectuer d'autres tâches plus critiques pour l'entreprise, mais cela accomplit également le travail en un temps beaucoup plus rapide.

Solutions évolutives pour tout projet visuel

Les systèmes d'IA ont une gamme d'applications diversifiée, ce qui signifie qu'ils peuvent être utilisés pour presque tout. Cela fait du logiciel de reconnaissance d'images l'une des options les plus adaptables et flexibles pour tout type de projet, quelle que soit sa taille.

Meilleur logiciel de reconnaissance d'images

Avec sa gamme de capacités, le bon logiciel de reconnaissance d'images dépend de votre besoin spécifique et des résultats souhaités. La plupart des outils peuvent gérer une variété d'entrées de données, y compris le meilleur logiciel de reconnaissance d'images gratuit. Mais pour des projets plus complexes, un logiciel payant est souvent le meilleur choix.

Pour être inclus dans la catégorie des logiciels de reconnaissance d'images, les plateformes doivent :

• Fournir un algorithme d'apprentissage profond spécifiquement pour la reconnaissance d'images
• Se connecter à des pools de données d'images pour apprendre une solution ou une fonction spécifique
• Consommer les données d'image en tant qu'entrée et fournir une solution en sortie
• Intégrer des capacités de reconnaissance d'images dans d'autres applications, processus ou services

* Ci-dessous figurent les cinq principales solutions de logiciels de reconnaissance d'images du rapport Grid de printemps 2024 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. Google Cloud Vision API

Google Cloud Vision API permet aux développeurs de tirer facilement parti de la puissance de l'IA et de l'apprentissage automatique pour reconnaître et évaluer les images avec une précision de prédiction leader dans l'industrie. Les outils vous permettent de télécharger des images directement, l'API Vision agissant comme un localisateur d'objets pour détecter les objets et les étiquettes dans l'image elle-même.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Nous utilisons l'API dans un projet où nous devons connaître la valeur nutritionnelle des aliments, nous obtenons donc le nom de l'aliment par reconnaissance d'image, puis calculons ses nutriments en fonction des contenus alimentaires. Il est très facile de l'intégrer à notre application et le temps de réponse de l'API est également très rapide."

- Google Cloud Vision API Review, Badal O.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Selon l'utilisation, les coûts associés à l'utilisation de Google Cloud Vision API peuvent s'accumuler. Les utilisateurs doivent examiner attentivement le modèle de tarification et estimer les dépenses potentielles pour leurs cas d'utilisation spécifiques."

- Google Cloud Vision API Review, Piyush D.

2. Syte

Propulsé par l'IA, Syte est la première plateforme de découverte de produits au monde. Avec la recherche par caméra, la personnalisation et les outils de commerce électronique intelligents, les entreprises peuvent aider les clients à découvrir et acheter des produits avec une expérience hyper-personnalisée sur leur boutique en ligne.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"L'outil de magasinage similaire a été un excellent outil depuis que nous l'avons mis en œuvre sur nos sites. L'outil Syte a été instrumental dans la découverte de produits et aide les clients à trouver des produits visuellement similaires lorsqu'ils ne peuvent pas trouver leur taille."

- Syte Review, Emely C.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La plateforme de marchandisage backend n'est pas aussi intuitive que d'autres plateformes. Le "compléter le look" ne montre pas les produits exacts faisant partie du look, seulement des similaires."

- Syte Review, Cristina F.

3. Carifai

Carifai est une plateforme d'IA complète pour les développeurs et les équipes pour collaborer sur des productions audio et visuelles d'IA. Les modèles d'apprentissage linguistique personnalisés sont open source, avec des mises à jour fréquentes, et peuvent servir à des utilisations multimodales dans une gamme de projets et d'industries.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Facile à naviguer et une très large sélection de modèles construits par les utilisateurs pour commencer à jouer et apprendre. Se sent comme github mais avec l'IA. Facile pour un débutant comme moi de trouver ce que je cherche. Inscription rapide et facile et vous pouvez commencer tout de suite sans appel de démonstration ennuyeux ou argumentaire de vente d'abord."

- Clarifai Review, Tate T.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il pourrait être bon d'avoir la bibliothèque de formation encore plus étoffée car les cas d'utilisation et les modèles sont relativement nouveaux. Il serait bon d'avoir des tutoriels sur la façon de mettre en œuvre des modèles de bout en bout pour différents types de modèles."

- Clarifai Review, Sam G.

4. Gesture Recognition Toolkit

Gesture Recognition Toolkit est une suite d'outils open-source et multiplateforme qui permet aux développeurs la liberté et la flexibilité de concevoir et de construire des logiciels de reconnaissance de gestes en temps réel. Largement utilisé dans le développement de jeux et la réalité virtuelle, les utilisateurs de la boîte à outils peuvent créer à partir de zéro ou travailler avec d'autres membres de la communauté pour tirer parti des applications open-source pour construire leurs modèles d'apprentissage linguistique.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"J'aime comment il est conçu pour fonctionner avec des données de capteurs en temps réel et en même temps la tâche traditionnelle d'apprentissage automatique hors ligne. J'aime qu'il ait une précision double flottante et puisse facilement être changé en précision simple, ce qui en fait un outil très flexible."

- Gesture Review, Diana Grace Q.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il a un décalage occasionnel et un processus de mise en œuvre moins fluide. Le temps de réponse du support client pourrait être plus rapide.

- Gesture Review, Civic V.

5. SuperAnnotate

SuperAnnotate est une plateforme leader pour construire, former, tester et déployer des modèles d'IA avec des données d'entraînement de haute qualité. Des outils avancés d'annotation et de reconnaissance d'images permettent aux utilisateurs de construire des pipelines d'apprentissage automatique réussis et de gérer les charges de travail d'automatisation.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"SuperAnnotate a une interface intuitive. Il était facile de se familiariser avec les différentes fonctions et outils que la plateforme fournit. Il est facile de naviguer parmi les milliers d'images de notre ensemble de données - à la fois en mode annotation et en dehors. Cela a été très utile dans les situations où j'ai dû trouver des images spécifiques pour apporter des modifications à l'ensemble de données. De plus, la fonction de vue d'ensemble des étiquettes est utile pour détecter et corriger toute incohérence dans nos annotations."

- SuperAnnotate Review, Camilla M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La plateforme peut fournir plus d'options de filtrage pour les comptes de gestion et des fonctions supplémentaires pour les annotateurs pour corriger les tâches envoyées par erreur."

- SuperAnnotate Review, Hoang D.

C'est presque méconnaissable... mais pas tout à fait !

Les images visuelles et les vidéos jouent un rôle crucial dans nos vies, tant sur le plan personnel que professionnel. Avoir la technologie à portée de main qui peut détecter et évaluer ces visuels de presque la même manière qu'un cerveau humain est une étape importante dans l'intelligence artificielle, avec des possibilités infinies sur la façon dont ces outils peuvent bénéficier à notre vie quotidienne.

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