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O software de reconhecimento de imagens, também conhecido como software de visão computacional, dá aos usuários a capacidade de inserir imagens e receber dados de volta na forma de um rótulo. Este processo, realizado através de aprendizado de máquina (ML), permite que os usuários finais compreendam imagens que talvez não consigam entender a olho nu. Como os vídeos são fundamentalmente compostos por uma série de imagens, o software de reconhecimento de imagens também pode ser usado para analisar fluxos de vídeo.
Os usos possíveis para essa tecnologia são amplos e variados. Por exemplo, profissionais de saúde podem usá-la para avaliar se um tumor é maligno ou benigno. Além disso, empresas automotivas podem usar o software de reconhecimento de imagens para avançar no desenvolvimento de carros autônomos, já que o reconhecimento de imagens permite que o carro "veja" ao fornecer rótulos para o que a câmera do carro captura. Outro caso de uso popular é a busca por imagem, onde os usuários podem tirar uma foto de um objeto e receber resultados de busca como resultado. Varejistas podem usar isso como uma alternativa à busca por texto. Finalmente, o software de reconhecimento facial utiliza o reconhecimento de imagens: o algoritmo recebe um rosto como entrada e produz informações como saída.
Principais Benefícios do Software de Reconhecimento de Imagens
Aplicações empresariais com funcionalidade de reconhecimento de imagens fornecem aos usuários finais as ferramentas de que precisam para ter sucesso. Por exemplo, se uma empresa de varejo deseja construir uma função de busca mais inteligente ou uma instituição médica busca potencializar suas habilidades de detecção de doenças, algoritmos ou software de reconhecimento de imagens podem vir ao resgate.
Usuários engajados — Incorporar reconhecimento de imagens em aplicativos resulta em maior produtividade para os usuários finais, já que eles podem dar significado às imagens dentro do aplicativo que usam.
Melhores aplicativos — Os usuários passam mais tempo usando aplicativos quando eles são aprimorados com capacidades de reconhecimento de imagens, levando a uma produtividade aumentada e melhor implantação dos aplicativos.
Reduzir custos — Construir uma função robusta de reconhecimento de imagens pode ser um empreendimento caro e pode levar um tempo significativo. Embora esse software possa exigir trabalho de desenvolvimento adicional a longo prazo, ele ajuda as empresas a economizar dinheiro e desenvolver insights.
Imagens são apenas pixels. Como resultado, com o avanço de técnicas de IA como aprendizado profundo, somos capazes de compreender o significado por trás desses pixels através de técnicas avançadas de visão computacional. Graças à tecnologia mencionada, a análise de imagens e os insights baseados em imagens estão abertos a muitos. No entanto, ainda existem posições específicas que utilizam esse software mais do que outras.
Desenvolvedores de software — Desenvolvedores que desejam criar a próxima geração de produtos e serviços podem usar software de reconhecimento de imagens para construir capacidades de visão computacional em seus aplicativos, incluindo reconhecimento de objetos, reconhecimento facial, busca por imagem e mais.
Profissionais de marketing — Soluções de reconhecimento de imagens podem fornecer insights sobre imagens para profissionais de marketing que buscam entender o impacto e o alcance de sua marca. Por exemplo, um profissional de marketing pode usar a tecnologia para detectar e rastrear seu logotipo em plataformas de mídia social.
Profissionais de saúde — À medida que a indústria de saúde se torna mais digital e as técnicas de reconhecimento de imagens ganham força na indústria, será mais fácil para os médicos identificar e diagnosticar rapidamente doenças para apoiar a tomada de decisões clínicas rápidas e precisas.
Varejistas — A busca por imagem é a nova busca por texto. Como resultado, varejistas inteligentes estão construindo aplicativos com busca alimentada por reconhecimento de imagens para oferecer aos usuários finais uma experiência de busca mais poderosa.
Ao usar software de reconhecimento de imagens, os usuários podem entender melhor as imagens—desbloqueando o significado contido nelas. Como resultado, eles podem tomar decisões empresariais importantes, criar melhores aplicativos e melhorar a funcionalidade de ferramentas existentes.
Restauração de imagem — Usa aprendizado de máquina para melhorar a qualidade das imagens através de técnicas como melhorar o foco e reduzir o desfoque.
Reconhecimento de objetos — Permite o reconhecimento de objetos ou classes de objetos para objetos pré-especificados ou aprendidos.
Reconstrução de cena — Dadas imagens de uma cena, ou um vídeo, a reconstrução de cena computa um modelo 3D de uma cena.
Análise de movimento — Processa vídeo, ou sequências de imagens, para rastrear objetos ou indivíduos.
O software de reconhecimento de imagens tende a ter uma ampla gama de recursos, incluindo rotulagem de imagens, detecção de texto e mais. Esses recursos ajudam os usuários finais a entender melhor suas imagens e desbloquear insights. Os seguintes recursos são encontrados em muitas ofertas de software de reconhecimento de imagens.
Rotulagem de imagens — O software de reconhecimento de imagens permite que os usuários identifiquem objetos em uma imagem e pode ajudar a fornecer rótulos para esses objetos detectados. Soluções mais robustas permitem que os usuários criem rótulos personalizados, permitindo que eles adaptem os rótulos ao seu setor ou caso de uso específico. Ao treinar o modelo de aprendizado de máquina com dados, o software pode detectar objetos com precisão com base nesses rótulos inseridos.
Detecção de texto — Muitas ferramentas de reconhecimento de imagens reconhecem texto e podem traduzi-lo em um formato legível por máquina.
Reconhecimento facial — Recebe uma imagem de um rosto e fornece a identidade do indivíduo como saída.
Detecção de conteúdo inapropriado — Permite que imagens e vídeos sejam moderados ao identificar conteúdo potencialmente inapropriado ou inseguro.
Outros recursos do software de reconhecimento de imagens incluem: APIs & SDKs, Bibliotecas & Frameworks de Aprendizado de Máquina, No Dispositivo & Edge, Operações, Plataforma, Varejo, e Segurança.
Com capacidades de reconhecimento de imagens, o usuário tem a capacidade de entender as imagens e obter insights delas. Existem algumas tendências-chave que impulsionam isso.
Aprendizado de máquina — Sem aprendizado de máquina, ou a capacidade dos computadores de descobrir padrões nos dados e, como resultado, chegar a insights acionáveis, o reconhecimento de imagens não existiria. A melhoria e o avanço do aprendizado de máquina estão diretamente correlacionados ao sucesso do reconhecimento de imagens.
Busca por imagem — Como mencionado anteriormente, o texto não é a única maneira de os usuários consultarem dados e procurarem o que estão buscando. Com a busca por imagem, alimentada pelo reconhecimento de imagens, os usuários podem tirar uma foto de um objeto e receber insights acionáveis, recomendações de produtos e mais.
Planejar para adoção — No início, as ferramentas de reconhecimento de imagens podem não parecer valiosas para todos os funcionários—os usuários finais podem ter dificuldades para adotar as soluções. Portanto, é importante que as empresas tenham um plano em vigor para encorajar e promover a adoção pelos usuários.
Tempo para o mercado — Como em qualquer implementação de software, é importante pensar sobre quanto tempo levará para implementar. É importante considerar o software relacionado que uma empresa pode precisar, como software de integração de dados.
Segurança de dados — Não faça da segurança de dados um pensamento tardio. As empresas devem considerar opções de segurança para garantir que os usuários corretos vejam os dados corretos. Elas também devem ter opções de segurança que permitam aos administradores atribuir diferentes níveis de acesso aos usuários verificados na plataforma.
Manipulação de imagens — O aumento de algoritmos avançados de visão computacional viu um risco aumentado de manipulação avançada de imagens, como deepfakes. Usando técnicas como Redes Adversárias Generativas, atores mal-intencionados podem criar vídeos e imagens realistas, que são quase indistinguíveis do real.
As seguintes soluções podem ser usadas em conjunto com os produtos nesta categoria para fazer os relatórios mais abrangentes possíveis.
Software de desenvolvimento de aplicativos — Ferramentas de reconhecimento de imagens podem ser usadas juntamente com ferramentas de desenvolvimento de aplicativos para criar soluções infundidas com visão computacional. Os desenvolvedores geralmente usam algum tipo de software de desenvolvimento de aplicativos, como software de desenvolvimento móvel ou software de desenvolvimento rápido de aplicativos (RAD) para incorporar essas capacidades de reconhecimento de imagens.
Software de gerenciamento de armazenamento — Há uma infinidade de soluções para armazenar, organizar e compartilhar grandes quantidades de dados para serem acessados e analisados posteriormente por ferramentas de reconhecimento de imagens. Isso inclui desde software de armazenamento de objetos até soluções específicas da indústria, como software de arquivos neutros de fornecedor (VNA) para saúde.
Software de e-commerce — Plataformas de e-commerce e empresas utilizam reconhecimento de imagens para melhorar as capacidades de busca e conectar diferentes produtos entre si com base em sua aparência. Por exemplo, ferramentas de gerenciamento de informações de produtos (PIM) são um conjunto de processos e ferramentas que centralizam e gerenciam as informações de produtos de um negócio de e-commerce, podendo ser aproveitadas para alimentar algoritmos de visão computacional. Um negócio online que busca oferecer conteúdo ou resultados de busca personalizados ao consumidor pode usar uma combinação de software de personalização de e-commerce com reconhecimento de imagens para fornecer esse toque personalizado.
Software de saúde — Profissionais médicos podem se beneficiar da tecnologia de reconhecimento de imagens, aproveitando-a para dar significado a imagens médicas. Por exemplo, software de radiologia, que é usado para gerenciar atividades de imagem médica, pode se beneficiar muito do software de reconhecimento de imagens, pois fornece aos médicos ferramentas mais poderosas para diagnóstico. Além disso, software de documentação clínica pode estar relacionado, se algumas das informações e dados compartilhados e armazenados entre profissionais médicos forem relacionados a imagens.
Software de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) — O software OCR, também chamado de software de captura de documentos, é projetado para escanear vários tipos de documentos, processar o conteúdo dentro desses documentos e extrair dados acionáveis.