Содержание

‎App Store: Поиск по картинке — Картинки

*** Найдите похожие изображения или картинки с помощью системы обратного поиска изображений Google / Tineye / Yandex ***

Почему это приложение?
— Простота использования
— Быстро и надежно
— Поддержка камеры для захвата изображения
— Простой редактор изображений перед поиском
— Поддержка поисковых систем Google, Tineye и Яндекс.

Редактор изображений:
— Повернуть изображение
— Отразить изображение по горизонтали / вертикали
— Обрезать часть изображения

Типичные варианты использования:
— Найдите похожие изображения
— Узнайте, является ли изображение измененным или оригинальным
— Узнайте, является ли изображение поддельным или оригинальным
— Узнайте, новое ли изображение или просто старое, уже доступное в Интернете.
— Поиск по части изображения. Это полезно, если изображение состоит из нескольких изображений.

Обратный поиск изображений Premium

— Присоединяйтесь сейчас и наслаждайтесь всеми функциями!

— При покупке Reverse Image Search Premium вы будете использовать все платные функции и материалы.

— Премиум обратного поиска изображений оплачивается ежемесячно по ставке, соответствующей выбранному плану.

— Оплата будет снята с вашей учетной записи iTunes при подтверждении покупки.

— Согласно политике Apple Store, ваша подписка будет автоматически продлена после окончания бесплатного пробного периода.

— Подписки будут автоматически продлеваться, если автоматическое продление не будет отключено по крайней мере за 24 часа до окончания текущего периода.

— С вашего счета будет взиматься плата в соответствии с вашим планом за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода. Вы можете управлять автоматическим продлением или отключить его в настройках своей учетной записи Apple ID в любое время после покупки.

— Политика конфиденциальности: http://aitube.doukantv.com/media/html/privacy_policy/imagesearch_policy.html
— Условия использования: http://aitube.doukantv.com/media/html/privacy_policy/imagesearch_term.html

Программа распознавания лиц по фото онлайн

Случаются ситуации, когда нам нужно узнать информацию о человеке, который присутствовал в определенном месте или где-то работал. Можно поискать сведения о нем в интернете, для этого существует масса сервисов. Но, если, кроме его фотографии, ничего не имеется, то выход тоже есть – работа с программами, в режиме онлайн распознающих человека по фото, и способных найти либо похожих людей, либо аккаунт юзера в социальных сетях. Также можно воспользоваться поисковыми системами – они найдут профиль человека в соцсетях или укажут знаменитостей, с которыми замечено сходство. И, если вам нужна программа для идентификации лиц людей по фотографии онлайн, то сегодня я расскажу о нескольких сервисах. И среди них вы выберете тот, который сможет наиболее полно удовлетворить запрос по имеющейся фотографии.

Как распознать лицо человека по фотографии

Поиск по фото выполняется при помощи таких сервисов, как ставшее популярным в последнее время российское приложение PicTriev, Blippar, Betaface, а также поисковых систем. Изображения должны быть достаточно качественными, чтобы гарантировать высокую степень узнаваемости, а лицо – открытым и четким. Если сервис не смог выполнить поиск по причине некоторой размытости фото, обрабатываем изображение в фоторедакторе и добиваемся наилучших параметров. После этого заново загружаем в окно и включаем поиск.

Теперь разберем по порядку каждую из программ.

Читайте также: Как проверить фото на фейк.

Поисковые системы Google и Yandex для распознавания лиц

Порядок действий:

  1. Переходим в поиск картинок Google.
  2. В строке поиска находится значок фотоаппарата, после нажатия на который производятся действия с картинкой.
  3. Изображение можно перетащить (в т. ч. и сразу из интернета), загрузить файлом с компьютера, а также указать его URL.
  4. Запускается поиск и на полученных результатах мы видим найденное изображение (можно посмотреть в разных размерах) и похожие на него, а также сайты, на которых размещена искомая картинка.

Поиск по картинке Yandex работает по тому же принципу и результаты выдает в таком же стиле, как и Google.

Выполняя поиск по изображению, Yandex и Google не используют технологию распознавания лиц, а просто ищут картинки, схожие с поисковым запросом. Но все же алгоритм действия достаточно точен для того, чтобы получить максимальное совпадение. Хотя и на количестве результатов это тоже сказывается – их может быть слишком много, и тогда бывает сложно найти среди них именно то, что нужно. Конечно, если личность на искомом фото достаточно известна, то в результатах поиска долго блуждать не придется.

PicTriev — онлайн-сервис, который поможет найти человека по фото

Фото загружается на сервис PicTriev в виде файла либо URL-ссылки. В итогах поиска показаны процент принадлежности к мужскому либо женскому типу лица, а также предполагаемый возраст. Результаты могут сильно не совпадать.

Данный сервис интересен тем, что показывает, насколько человек похож на знаменитостей, список которых находится чуть ниже. Точность результата зависит от качества картинки и ракурса изображенного на ней лица. Различные фото одного и того же человека могут дать совершенно разные результаты. Требования к изображениям на сервисе PicTriev расположены внизу. Там же находится и выбор языка из нескольких доступных.

Betaface — программа для профессионалов

Betaface – это сервис для профессионалов и ориентирован на медиа-компании. После автоматического распознавания лица выдается вся информация, которую удалось узнать. Продукт платный, но для ознакомления воспользуемся демо-версией Betaface. Нажимаем “Начать обнаружение” и загружаем фотографию на сайт.

Сервис выдает следующие данные:

  • уровень привлекательности;
  • возраст;
  • наличие лысины/ челки;
  • размер носа/ губ и другие нюансы.

Также Betaface предлагает поискать совпадения с людьми из базы знаменитостей или Википедии. На каждом из найденных изображений будет указан процент совпадений. Фото с самым высоким показателем должно показать, кто изображен на оригинале.

Этот сервис распознавания лиц чрезвычайно удобен и полезен не только сотрудникам медиасферы, но и тем, кто устанавливает достоверность фактов.

Рекомендуем к прочтению: Poisk.vid.ru — как узнать ищут ли меня на сайте Жди меня.

Blippar — мобильное приложение для распознавания людей

Blippar – мобильное приложение для устройств с ОС Android. Теперь с его помощью можно не только получить информацию об определенной торговой марке или узнать прогноз погоды, но и распознать чье-либо лицо. Кроме того, что Blippar “узнает” человека, изображенного на фото, он еще и предоставляет в результатах поиска профиль пользователя в социальных сетях, а также все, чем он интересуется и что предпочитает. Сервис находится в стадии развития и пока может “познакомить” нас только с известными людьми. Вбив в поиск фотографию знаменитости, мы узнаем, кто это, какие книги читает, где бывает, что смотрит и многое другое.

Поиск людей по фотографии может быть очень полезен для тех, кто давно разыскивает друга или близкого человека, для тех, кто ищет мелькнувшего в камере видеонаблюдения прохожего или посетителя (при условии четкого изображения), а также для тех, кто отслеживает уровень активности других пользователей интернета. А программы для распознавания лиц людей по фото в режиме онлайн – замечательное подспорье в этом.

FindFace — программа от российского разработчика

Своим выходом в свет сервис FindFace обязан российским разработчикам. Принцип его действия заключен в сравнении имеющегося у пользователя фото с профилями ВКонтакте и поиске похожих людей. Фотография человека загружается в специальную форму и сервис ищет совпадения. FindFace вызвал шумиху сразу после появления, так как с его помощью некоторые “продвинутые” пользователи нашли девушек, которые снимаются в видео для взрослых, и начали писать их близким и знакомым в целях разоблачения. Благодаря широкому скандалу сервис стал очень популярным.

Итак, чтобы найти человека по фотографии лица онлайн (если у него есть аккаунт ВКонтакте), переходим на Ntechlab.com.

Главная страница очень простая – ничего лишнего, только форма, в которой уже стоит галочка в окошке, означающая согласие юзера с пользовательским соглашением (ссылка на него кликабельна и можно сразу же с ним ознакомиться). Без этого согласия пользоваться поиском FindFace не получится. Приложение доступно как в веб-версии, так и на устройствах с ОС Android. Возможен и выбор языка – русский либо английский. Нажимаем “Найди одинаковых!” и разрешаем сайту получить доступ к нашему профилю ВКонтакте (который и будет аккаунтом на FindFace).

Последний представлен в трех вариантах:

Статус Особенности
Бесплатный 30 бесплатных запросов
Premium 75 запросов в месяц
VIP 300 запросов в месяц

Есть возможность получить Premium аккаунт бесплатно на месяц – для этого нужно пригласить воспользоваться сервисом 10 друзей, поделившись ссылкой ВКонтакте или отправив ее на электронную почту выбранным получателям.

Дальнейший порядок действий:

  1. Загружаем или перетаскиваем фотографию в специальное поле (весом не больше 5 Мб и в форматах JPG или PNG).
  2. Поиск осуществлен, и мы видим, что ВКонтакте найден 51 человек, у которых на фотографии изображен Владимир Владимирович Путин.
  3. С этой страницы можно просмотреть профиль пользователя (5 раз на бесплатном аккаунте FindFace, неограниченное количество раз – на Premium и VIP), задать параметры либо начать новый поиск.

В конце 2016 года была запущена версия сервиса Ntechlab.com для поиска в Twitter, но с администрацией этой социальной сети деятельность не была согласована, и при переходе по ссылке страница выдает ошибку.

Ошибка версии FindFace для Twitter

Это может быть полезным: Переводчик с фотографии онлайн.

Google создала новую систему умного распознавания изображений

Google анонсировал сервис Cloud AutoML, который сделает машинное обучение более доступным для приложений любой сферы: от медицины до розничной продажи. Сервис будет доступен как отдельным клиентам, использующим Google Cloud, так и разработчикам приложений, которые будут платить пропорционально количеству обращений их приложения к библиотеке программной Google.

«В настоящее время можно по пальцам пересчитать коммерческие организации, у которых есть доступ к специалистам и средствам, чтобы оценить машинное обучение и ИИ, — сказала главный научный сотрудник Cloud AI Фэй-Фэй Ли на пресс-конференции в преддверии анонса. — Мне было ясно сразу, когда я присоединилась к разработке, что нам необходимо увеличить масштабы применения ИИ».

Разработчики сначала получат доступ к инструментам распознавания и тегирования изображений Cloud AutoML Vision. Пользователи смогут загрузить группы изображений и спокойно откинуться в кресле, пока программа Google разметит их и обучит систему на базе этого контента. Как утверждает глава исследований и развития Джиа Ли, хотя на рынке Google уже предлагал инструменты машинного обучения, например, Vision API, но подобные инструменты не смогли предоставить тот же уровень точности. К примеру, с помощью этих инструментов можно было отмечать фотографии с облаками. Но с использованием нового инструмента Google разработчики могли бы распознавать, какого именно вида облака изображены на фотографии: кучевые, перистые или дождевые. Эта дополнительная деталь позволит пользователям решить больше специфических проблем, используя машинное обучение, говорят в компании.

Реклама на Forbes

Самосовершенствование алгоритма распознавания в процессе работы сервиса решает одну из проблем, на которую ученые тратят много времени. Но остается неясным, какой спрос на рынке на подобную помощь от Google Cloud и во сколько ее можно оценить. Хотя Ли утверждает, что «составные элементы используют только широко применяемые решения», у многих разработчиков при создании приложений может не хватить средств или ресурсов, чтобы оплатить новый сервис Google. Поэтому алгоритмы машинного обучения пока находятся в свободном онлайн-доступе, что поможет рассчитать потребность в них.

Позиция Google такова, что на рынке существуют миллионы разработчиков, но только небольшая часть из них специализируется на машинном обучении или имеет доступ к дорогим специалистам по обработке и анализу данных. Покупая Cloud AutoML Vision, разработчики получают доступ к собственным инструментам Google по распознаванию изображений, являющимся лидером в своей категории. Перед анонсом Google учел отзывы потребителей тестовой версии, включая URBN, Disney Consumer Products and Interactive Media и the Zoological Society of London.

Перевод Анастасии Ерастовой

Распознавание лиц по фото онлайн

Сегодня есть специальные приложения для смартфонов и ПК, которые позволяют узнать о человеке основную информацию по фотографии. Некоторые из них перекочевали в онлайн-приложения, что даёт возможность производить быстрый поиск людей в сети, имеющих похожую внешность. Хотя точность в определённых случаях оставляет желать лучшего.

Работа сервисов по распознаванию лиц

Распознавание происходит при помощи встроенной нейросети, которая быстро ищет похожие фотографии по определённым признакам, изначально самым базовым, например, по весу изображения, его разрешению и т. д. Исходя из данной особенности, у вас в результатах поиска могут появиться ссылки на профили/сайты совершенно не того человека, который изображён на фото, но, к счастью, такое случается крайне редко. Обычно находятся люди со схожей внешностью или похожей обстановкой на фото (например, если плохо видно лица).

При работе с сервисами по поиску фотографий желательно не загружать фото, где находятся несколько человек в фокусе. В таком случае вы вряд ли получите адекватный результат.

Дополнительно нужно учесть, что если вы хотите по фотографии человека найти его профиль во Вконтакте, то стоит помнить, что в настройках приватности этой социальной сети пользователь может поставить галочки напротив определённых пунктов, из-за чего его страницу не смогут сканировать поисковые роботы и просматривать пользователи, не зарегистрированные в VK. Если у нужного вам человека выставлены таковые настройки приватности, то найти его страницу по фото будет очень сложно.

Способ 1: Яндекс Картинки

Использование поисковиков может показаться немного неудобным, так как на одно изображение может выйти несколько ссылок, где оно когда-либо использовалось. Однако если вам нужно найти как можно больше информации о человеке, используя только его фотографию, то лучше воспользоваться подобным методом. Яндекс – это российская поисковая система, которая неплохо производит поиск в русскоязычном сегменте интернета.

Перейти на Яндекс Картинки

Инструкция по поиску через данный сервис выглядит так:

  1. На главной странице нажмите на иконку поиска по фотографии. Она выглядит как лупа на фоне фотоаппарата. Находится в верхнем меню, в правой части экрана.
  2. Поиск можно осуществить по URL-адресу картинки (ссылке в интернете) или используя кнопку загрузки изображения с компьютера. Инструкция будет рассмотрена на последнем примере.
  3. При нажатии на «Выберите файл» открывается окошко, где указывается путь к изображению на компьютере.
  4. Подождите некоторое время, пока картинка полностью не загрузится. В верхней части выдачи будет показана эта же картинка, но здесь вы сможете просмотреть её в других размерах. Данный блок нам не интересен.
  5. Ниже вы можете посмотреть теги, которые применимы к загруженному изображению. Используя их, можно найти похожие картинки, но это в поиске информации по конкретной личности вряд ли поможет.
  6. Далее находится блок с похожими фотографиями. Он может оказаться вам полезен, так как в нём по определённому алгоритму подбираются похожие фотографии. Рассмотрим поиск по этому блоку. Если в первых похожих картинках вы не увидели нужное фото, то нажмите «Ещё похожие».
  7. Откроется новая страница, где будут все схожие фото. Предположим, вы нашли ту фотографию, которая вам нужна. Кликните по ней, чтобы её увеличить и узнать подробную информацию.
  8. Здесь обратите внимание на правый блок слайдера. В нём можно найти ещё похожие фотографии, открыть эту в полном размере, а главное — перейти на сайт, где она размещена.
  9. Вместо блока с похожими фото (6-й шаг), можно пролистать страницу чуть ниже, и увидеть на каких сайтах размещено именно то изображение, которое вы загрузили. Данный блок называется «Сайты, где встречается картинка».
  10. Для перехода на интересующий сайт нажмите по ссылке или оглавлению. Не стоит переходить на сайты с сомнительными именами.

Если вы оказались недовольны результатом поиска, то можете воспользоваться следующими способами.

Способ 2: Google Images

По факту – это аналог Яндекс Картинок от международной корпорации Google. Алгоритмы, которые применяются здесь, чем-то похожи на те, что у конкурента. Однако у Гугл Картинок есть весомое преимущество – он лучше ищет похожие фотографии на иностранных сайтах, что Яндекс делает не совсем корректно. Это преимущество может стать и недостатком, если вам нужно найти человека в рунете, в этом случае рекомендуется использовать первый способ.

Перейти на Google Images

Инструкция выглядит следующим образом:

  1. Перейдя на сайт, в строке поиска нажмите на иконку фотоаппарата.
  2. Выберите вариант загрузки: либо укажите ссылку, либо закачайте изображение с компьютера. Для переключения между вариантами загрузки просто нажмите на одну из надписей в верхней части окошка. В данном случае будет рассмотрен поиск по изображению, которое загружено с компьютера.
  3. Откроется страница с результатами. Здесь, как и в Яндексе, в первом блоке вы можете просмотреть это же изображение, но в других размерах. Под этим блоком находится пара тегов, подходящих по смыслу, и пара сайтов, где есть такая же картинка.
  4. В данном случае рекомендуется рассмотреть подробнее блок «Похожие изображения». Нажмите на заголовок блока, чтобы увидеть больше похожих картинок.
  5. Найдите нужное изображение и кликните по нему. Откроется слайдер по аналогии с Яндекс Картинками. Здесь вы также можете посмотреть это изображение в разных размерах, найти ещё похожие, перейти на сайт, где оно размещено. Для перехода на сайт-источник нужно нажать на кнопку «Перейти» или кликнуть по заголовку в верхней правой части слайдера.
  6. Дополнительно вам может быть интересен блок «Страницы с подходящим изображением». Тут всё аналогично с Яндексом – просто набор сайтов, где встречается точно такое же изображение.

Такой вариант может сработать хуже, чем прошлый.

Заключение

К сожалению, сейчас нет идеальных сервисов в свободном доступе по поиску человека по фотографии, которые могли бы найти всю информацию о человеке в сети.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Опишите, что у вас не получилось.
Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

ДА НЕТ

Мобильное приложение Slyce позволяет найти товар в интернете по фотографии с телефона

Недавно канадская компания Business Instincts Group анонсировала мобильное приложение Slyce. Оно позволяет потребителю сфотографировать на смартфон любой товар или предмет, увиденный в оффлайновом магазине или просто на улице и найти, где можно купить такую же или подобную вещь в Интернете. Эффект от этого приложения может буквально перевернуть тренд ROPO (research online – purchase offline: потребитель ищет нужный товар в интернете, а потом покупает его в оффлайновом магазине) и это, безусловно, хорошая новость для всех участников рынка e-commerce.

На каждый запрос приложение будет выдавать 30-40 изображений подобных предметов, которые можно купить онлайн, и даже если пользователь загрузит в него какую-либо абстрактную фотографию, в результатах поисковой выдачи будут представлены товары, максимально релевантные изображению. Интернет-магазины и производители могут предоставить Slyce свои каталоги или даже дать прямой доступ к своей системе заказа товаров. На сегодняшний день несколько ритейлеров уже начали продавать свою продукцию через это мобильное приложение. Тем самым осуществляется бета-тестирование версии для Android, к августу планируется выход версии для iPhone, а к началу следующего года – запуск публичной версии приложения для ведущих мобильных ОС.

О тенденциях взаимодействия оффлайна и онлайна в сфере торговли и о востребованности нового мобильного приложении Slyce рассказала Ольга Корнеева, директор по маркетингу процессингового центра PayOnline:
«Это логично, что с развитием электронной коммерции, сначала появляется тренд «онлайн поиск – оффлайн покупка», а затем он дополняется абсолютно противоположным явлением, которое мы сегодня и наблюдаем. Сначала Интернет проникает в повседневную жизнь пользователей и становится привычным и удобным источником любой необходимой информации, в том числе – об интересующих товарах. С ростом уровня доверия пользователей к информации в Сети, они начинают руководствоваться ей при поиске и выборе товаров, которые приобретают, по старой привычке, в оффлайновых магазинах. Затем развитие получает электронная коммерция, и со временем потребители привыкают к покупкам онлайн, понимая, что это удобнее и быстрее, – и не менее безопасно. И в этот момент тренд ROPO-эффекта готов развернуться в противоположном направлении. 


Так что разработка приложения Slyce вызвана даже не развитием технологий, а именно готовностью рынка и потребителей, у которых уже сформировалась привычка к онлайн-покупкам. Это приложение будет удобно для покупателей и полезно для онлайн-ритейлеров. Первые могут найти и купить онлайн (то есть быстро и просто) любую понравившуюся вещь, которую они могли увидеть не только в оффлайновом магазине, но и просто на улице, у знакомых, в каком-либо заведении и так далее. Причем пользователь сразу же получает и возможность выбора из целого ряда аналогичных вещей и может подобрать ту, которая ему подходит более всего. Ритейлеры же получают еще один мощный канал продаж. Стоит отметить, что использование приложения Slyce будет стимулировать спонтанные покупки.


После запуска публичной версии приложения для популярных мобильных ОС, его пользовательская аудитория начнет расти быстрыми темпами, ведь оно отвечает потребностям и привычкам современных потребителей. Также приложение отвечает принципам мобильности, удобства и широкого выбора. А современные тенденции все же ведут к переходу из оффлайна в онлайн. Если говорить о торговле, то сначала в Сеть переместилась функция выбора и поиска. Потом – функция покупки и оплаты. Но так как живем мы все же не в Сети, нам нужно построить удобные «мосты» между offline и online реальностями. Одним из них вполне может стать приложение Slyce и его аналоги, которые непременно начнут появляться на рынке».

Программа идентификации лица по фотографии. Онлайн-сервисы и программы для распознавания лиц по фотографии

Иногда нужно найти дубли фотографии. Например, красивая девушка выставила фотку в интернете, но вы не уверены, что на снимке именно она. В этом случае может понадобиться поиск по фотографии в интернете. Если в сети полно таких фото, то это явно фейк. Для этого созданы специальные сервисы и программы. Рассмотрим некоторые из них.


Как найти дубли фотографии в интернете

Итак, у вас есть фото и вы желаете найти все его дубли в сети. Воспользуйтесь сервисами от Yandex или Google, либо отдельными программами.

Google

Алгоритм действий следующий:

  1. Перейдите по ссылке .
  2. В поисковой строке кликните по миниатюре фотоаппарата.
  3. Укажите ссылку на нужное фото или загрузите снимок со своего ПК.
  4. Кликните по ссылке “Все размеры”
    .
  5. Теперь отобразятся сайты, где встречается данное изображение.

    Yandex

    Аналогичный предыдущему сервису есть и у Яндекса:

    Tineye

    Еще один сервис для поиска по картинке — Тинай. Вместе с дублями фото он находит и их составляющие. У Tineye собрана собственная, крупнейшая база проиндексированных изображений. В ней найдется всё, и это не сарказм. Использовать его просто:

    FindFace

    Помимо онлайн-сервисов, существует специальная программа поиска по фотографии в интернете. ФайндФейс ищет странички людей в социальной сети ВКонтакте, на которых установлено похожее фото. Она работает онлайн, то есть, не требует установки на компьютер:

    На мое удивление, она действительно подобрала 30 страниц с максимально близкими к оригиналу лицами. Однако FindFace ищет людей только по России.

    Кстати, в Google Play можно загрузить приложение ФайндФейс для Android и использовать его с телефона.

    PhotoTracker Lite

    Чтобы быстрее искать похожие картинки по сервисам от Яндекса, Гугла и Тинай, установите расширение для браузера PhotoTracker Lite. Оно работает практически со всеми современными браузерами. Найти его можно в магазине расширений Chrome .

    После установки нужно кликнуть ПКМ по любой картинке в интернете и выбрать “Найти это изображение”
    .

    Заключение

    Теперь вы знаете, как найти дубликаты фото людей, предметов и других объектов в интернете.

Посетитель может представить любое цифровое изображение, которое содержит лицо
, и программа FaceMorpher Web Edition найдет лицо
и найти его черты очень точно и полностью автоматически, без вмешательства пользователя. … Выполните изменение анимации лиц
плавно и реалистично преобразовывая одно лицо
за другим. … Точно так же, вы можете менять возраст лица

или делать его моложе путем…

Программа основана на надежном распознавании
лица

, которая находит 100000 лиц
за секунду. … Программа идентификации лица

для ПК и веб приложений. … Основное требование для пробной версии – постоянное Интернет соединение. … NET и Delphi 7. … SDK может работать с многими веб камерами в Windows, Linux и Mac OS X. … В программу включена документация и примеры программирования в C,…

…), что облегчает распознавание

эмоций или дискриминацию среди эмоций, которые появляются под действием лицевых
мышц. … Данный тест на эмоции позволит психологам, нейропсихологам, нерологистам, преподавателям, логопедам и другим людям получить доступ к обработке эмоциональных дисфункций, которые выражаются человеческим лицом
и голосом.

Встроенное распознавание

лица

, 30 дневная пробная версия. … Для более подробной информации, проведите обзор нашего веб-сайта или свяжитесь с нами. … Коммерческие типы EDK:
— инструменты с библиотекой для разработчиков ARM, — инструменты с исходным кодом для крупномасштабного развития с использованием основанного на ARM или другого мобильного оборудования.

Основанная на надежной технологии распознавания
, которая гарантирует надежность в распознавании
лиц
, в режимах 1:1 и 1:N, мгновенное определение лиц
, обработка и определение со скоростью 100, 000 лиц
в секунду. … Программа, которая может определять многочисленные лица

SDK. … Пробная версия требует постоянного Интернет соединения.

Используйте супер технологию для распознавания
лиц
. … Введите имя для любого лица

из фотографии для быстрой аннотации и Вы сможете быстро найти лица

своих предков на фотографиях. … В данной программе есть большинство тех инновационных характеристик, которые были разработаны в области генеалогии в последние десятилетия:
— Технология для распознавания
лица

;
— Ввод визуальных данных;…

Ключевые преимущества продукта:
-Абсолютно безопасный и надежный
-Предотвращение доступа других пользователей
-Автозапуск
-Искусственный интеллект
-Удобный для пользователя
Ключевые Особенности:
-Мастер инсталляции, установка и регистрация
-Безопасная входная регистрация в Window и Domain Accounts, используя аутентификацию лица


-Блокировка заставки защищён признаками лица

. ..

Составление профилей (распознавание

посетителей при повторном посещении. … — Распознавание

товара (клиенты могут определять текстовые строчки и т. … — Список пожеланий в главном меню клиентов, теперь с списком ссылок и заказом от третьих лиц
. … — Включены исходные коды с реальной лицензией
исходных кодов. … — Минимальные настройки покупки (клиент должен купить на более чем $XX.

Продвинутая система распознавания
DLL использует две функции: Обучение и распознавание

. … Создайте вашу собственную систему безопасности биометрического опознавания по лицу
для Windows, используя VC++ или VB. … Использует специальный алгоритм, который имеет большое количество сервисных программ с Искусственным Разумом с добавлением оптимизации изображения, работает с веб камерами с…

Сегодня появляется большое количество даже персональных вредоносных изданий — они используются только определенными лицами

. … ProSecurity — это программа, основываясь на распознавании
поведения системы, обеспечивает безопасность и защищает Ваш компьютер. … Данная программа обеспечивает защиту, перехватывая угрожающее безопасности поведение и осуществляя некоторые меры: программа…

Благодаря наличию специальных веб-сервисов и приложений, вы легко сможете найти человека по фотографии.

Большинство современных программ и сайтов используют технологию искусственного интеллекта.

Она позволяет увеличить точность распознавания лица на фотографии по мере увеличения количества пользователей программы.

Следует понимать, что ни один поисковик не может дать 100% гарантии нахождения по изображению. Часто возникают погрешности при считывании пикселей или же браузер ищет фото похожие по смыслу и цветовой палитре.

Ниже представлено несколько самых эффективных способов. Если один из них вам не помог, смело переходите к другому.

В конечном итоге, один из методов окажется наиболее подходящим именно для вашей картинки и человек будет найден. Также, советуем проводить его сразу по нескольким фотографиям, если они есть.

Сервис
Google

Первый и самый простой способ поиска по изображению – это всем известный Google. Разработчики популярной системы внедрили функцию работы с изображениями пользователя.

Теперь вы сможете не только вводить запрос, но и вставлять в текстовое поле отдельные изображения. Поисковик осуществляет анализ по всем сайтам
и социальным сетям, которые индексируются в системе.

Рассмотрим на простом примере, как использовать функцию:

  • Перейдем на сайт . Эта страница отличается от стандартной наличием дополнительной кнопки для добавления;
  • Для начала работы нажмите на значок фотоаппарата. Появится окно выбора типа загрузки фотографии. Пользователь может указать прямую ссылку на уже размещенное в интернете изображение или загрузить графику из памяти компьютера;
  • Нажмите на клавишу «Поиск по картинке».

Результат обработки вашего запроса в Гугл будет выглядеть следующим образом:

Он автоматически укажет имя человека или тематику. Также, пользователь сможет посмотреть похожие изображения. Еще один элемент поисковой выдачи – страницы, которые имеют упоминание о найденном человеке.

Часто, результат выдает только похожие изображения, не указывая имени. Это означает, что в интернете похожих картинок слишком много и система не может найти 100% точное соответствие. Попробуйте прокрутить вниз до поля «Страницы с подходящим изображением». Так вы сможете просмотреть список ссылок, в которых встречается искомая.

С помощью него вы сможете искать не только людей, но и различные предметы. Как показывает практика, поисковик может быть очень полезным, когда нужно узнать имя неизвестного предмета или найти понравившиеся вещи.

Яндекс

Поиск по фото от Яндекс – это еще один популярный сервис, который ищет графический контент по всем сайтам. На первый взгляд он практически нечем не отличается от Google, разве что интерфейсом и оформлением. Однако, разработчики Яндекса утверждают, что в их системе используется видоизмененный алгоритм с использованием машинного зрения.

Таким образом, используя обе системы, вы сможете получить больше шансов обнаружить нужного вам. Чтобы начать анализ, зайдите на главную сайта . Найдите текстовую строку и возле неё нажмите на вкладку «Картинки», чтобы перейти в соответствующий раздел:

  • В открывшейся вкладке кликните на значок фотоаппарата;
  • Теперь в открывшейся вкладке нажмите на клавишу загрузки фото из памяти ПК или укажите прямую ссылку на картинку в сети. Кликните на «Найти»;

Результатом будет набор максимально похожих изображений, с помощью которых вы сможете найти человека. Также, можно выбрать разные размеры картинки и продолжить анализ с фото лучшего качества. Не забудьте посмотреть на список упоминаний на других сайтах, чтобы повысить шансы обнаружить человека.

Анализ по фото в
VK

Помимо стандартных систем, есть масса сервисов для мониторинга по фото только в конкретных социальных сетях. Так как у 95% пользователей Рунета есть профиль во ВКонтакте, лучше искать его с помощью специальных ресурсов, которые работают только с этой социальной сетью. Таким образом, вы сократите время анализа и число похожих картинок.

Чтобы начать мониторить фото в VK, нужно установить расширение для браузера Chrome. Приложение называется «StopFake». Зайдите в магазин программ и введите имя расширения. Затем нажмите на клавишу установить и дождитесь появления в правом верхнем углу кнопки.

Несмотря на то, что программа разработана для быстрого определения фейковых аккаунтов, её можно использовать и для поиска людей. Вам нужно будет загрузить фото в свой альбом во ВКонтакте, так как его можно осуществить только по той, которая есть в базе данных сайта.

  • Откройте фото в своем альбоме в VK. Альбом может быть закрытым, главное, чтобы она находилась на сайте;
  • После открытия изображения нажмите на клавишу для запуска работы расширения StopFake. Она находиться в правом верхнем углу на панели инструментов браузера. Чтобы устранить возможные ошибки в работе утилиты, рекомендуем перезагрузить браузер сразу после установки расширения;
  • Оно автоматически определит их в социальной сети, на которых размещена искомая фотография. Благодаря подписи автора, вы сможете легко найти нужную вам персону. Кликните на имя автора, чтобы перейти на него.

Иногда бывает так, что у вас есть только фотография человека и больше ничего вы о нем не знаете. Допустим, вам необходимо идентифицировать его, чтобы проверить, действительно ли он был очевидцем событий или работал в определенном месте. в интернете позволит найти человека, если о нем известно хоть что-то. А если у вас есть только фотография? В этом случае на помощь придут сервисы распознавания фотографий и поиска людей. Такие онлайн-инструменты умеют «узнавать», кто изображен на фотографиях. В некоторых случаях сервис прямо ответит на ваш вопрос, с указанием имени и фамилии того, кто на фотографии. Но такой ответ можно получить далеко не всегда. А вот найти похожие снимки или даже точный профайл в социальной сети современные инструменты распознавания вполне способны.

В некоторых случаях распознавание по лицам помогает идентифицировать людей на групповой фотографии, сравнивать два лица.

Некоторые из поисковых систем позволяют найти похожие лица, а некоторые – узнать знаменитостей, изображенных на фото.

Pictriev — это поисковый сервис с функцией распознания лиц, который предоставит вам основную информацию о человеке на фото, путем сканирования лица на фотографии. Кроме того, сервис покажет, кто из знаменитостей похож на человека, изображенного в поисковом запросе.

Здесь, как и в сервисе Google, можно загрузить фото для анализа либо предоставить ссылку на фото, опубликованное в интернете.

Правда, на наших контрольных примерах работа сервиса была странной – сервис не узнал Петру Квитову, а среди похожих на нее знаменитостей назвал еще одну теннисистку Анну Иванович.

В то же время, на другом примере фотографии Анны Иванович теннисистка была узнана сразу же с точностью 52%, что довольно много для этого сервиса.


Betaface
http://
betaface.
com/
demo.
html

Betaface представляет собой профессиональное программное обеспечение для распознавания лиц, ориентированное на медиа-компании, позволяющее им автоматически распознавать лица и находить информацию о них. Чтобы изучить работу этого платного продукта, можно воспользоваться его демо-версией.

Пользователям предлагается загрузить фото на сайт, после чего сервис большой список данных о лице, изображенном на нем. Эти детали включают возраст, расу, выражение лица, наличие бороды и очков, цвет волос и бороды, наличие усов, размер подбородка, цвет и положение глаз, положение, цвет и толщину бровей, длину волос, форму головы, форму и размер рта и носа, зубы и другие более мелкие детали.

В недавнем времени, программы распознавания лиц были исключительно на службе у государственных ведомств. Они помогают идентифицировать человека беря за основу черты лица. Сейчас применение подобного программного обеспечения чаще всего замечено в системах безопасности, в коммерческой деятельности, связанной с рекламой и продвижением различных услуг.

Также некоторое подобие таких онлайн сервисов и программ доступно и для простых пользователей, их можно найти в сети интернет. В качестве примера можно привести программу Lenovo Veriface. Это фирменная встроенная утилита, которая позволяет разблокировать устройство проводя анализ по лицу.

Как работает поиск по лицам

В некоторых сервисах поиск по лицам работает на основе технологии нейросетей
. Поиск происходит исходя из определенных базовых признаков: вес изображения, разрешение, цветокоррекция, экспозиция, разрешение и т.д. Сейчас, технология нейросетей развивается, помимо базовых признаков, определение происходит с помощью дополнительных особенностей
: текстура кожи, форма рта, ушей, цвета волос, расположение глаз и т.д.

Чтобы отыскать похожего человека, необходимо загружать четкие фотографии, в противном случае поиск будет неудачный. Также стоит сказать о том, что социальные сети защищают информацию о своих пользователях. В большинстве соцсетей встроены функции защиты профиля, позволяющие скрывать фотографии человека.

Программы распознавания лиц

Системы (программы) распознавания лиц по фото и видео используют более продвинутые алгоритмы. Подобных систем нет в открытом доступе
, они используются в службах безопасности, для контроля и предотвращения чрезвычайных происшествий в крупных городах и в местах массового скопления людей.

Подобное ПО чаще всего использует алгоритм распознавания Виолы-Джонса. Программа, при помощи данного метода распознает лица даже при повороте на 30 градусов. Метод основывается на признаках Хаара
, которые представляют собой набор черно-белых масок различной формы и размера. Происходит наложение масок на изображение и происходит расчет яркостей пикселей путем сложения, после чего рассчитывает разность значений.

Далее система сравнивает результаты с накопленными данными, и определив лицо на изображении продолжает его отслеживать для выбора оптимального ракурса. После этого запускается процесс считывания и ПО находит опорные точки на лице. Далее изображение анализируется с теми данными, которые находятся в базах. Если они совпадают, человек идентифицируется.

FindFace

FindFace – российская программа распознавания лиц, мощное решение, которое позволит распознать лицо на фотографии. FindFace предлагает не только инструменты для обычных пользователей, но и для государственных корпораций и бизнеса. С его помощью можно найти человека, зарегистрированного в Вконтакте.

С 1 сентября общедоступный сервис Финд Фейс останавливает работу, пользоваться некоторое время им смогут только те пользователи, которые приобрели ПРО-аккаунт. Затем авторы полностью откажутся от общедоступной версии в пользу своего коммерческого продукта.

Google Images

Поиск Google.Картинки позволяет найти идентичные фотографии на основе данных поисковых систем, в том числе осуществить поиск человека по лицу. Больше ориентирован на поиск в зарубежных ресурсах
:

Яндекс Картинки

Отечественный аналог предыдущего сервиса, который поможет найти человека по фотографии в интернете и произвести поиск по фото в соц.сетях:

Pictriev

Англоязычный сервис, позволяющий пользователям найти похожего человека и распознать лицо по фото онлайн. В первую очередь он ориентирован на сравнение со знаменитостями, поэтому результаты могут быть не совсем корректные:

10 интересных функций Google Lens, о которых вы могли не знать | Статьи | Фото, видео, оптика

Установлено ли на вашем смартфоне приложение Google Lens? Если да, то тогда в кармане у вас настоящая волшебная палочка, и вы, скорее всего, не подозревали о ней до этого момента. Как правило, многие даже не представляют, на что способно Google Lens, поэтому используют его не на 100%. Мы подготовили десяток лайфхаков, которые помогут вам раскрыть весь потенциал этого приложения.

Фото: androidphoria.com

Что это за приложение

Если вы впервые слышите о таком волшебном приложении, не беспокойтесь, сейчас всё расскажем. Google Lens (Google Объектив) — это один из бесплатных сервисов компании, доступный с июня 2018 года. В основе приложения лежит технология распознавания изображений (с помощью камеры смартфона). Программное обеспечение пригодится во многих ситуациях, начиная с сохранения контактной информации с визитки и завершая определением породы собаки, которую вы встретили на улице. Заинтригованы? Сейчас обо всем расскажем. 

Летом 2020 года Google обновила свое приложение Lens, добавив в него несколько интересных функций. Среди нововведений: перенос отсканированных текстов в электронный формат для просмотра на компьютере или ноутбуке в браузере Chrome, автоматический поиск формулировок для сложных терминов и даже сканирование текстов для их прослушивания без перепечатки или копирования в отдельные приложения. Еще Google Объектив научился определять объекты и находить их в сети, а также «узнавать» блюда в ресторане по фотографии из меню, предоставляя вам полную информацию об ингредиентах и не только.

А теперь, когда вы уже точно захотели себе на смартфон это приложение, переходим к обещанным лайфхакам.

Сканирование текста

Самая простая функция Google Lens, но даже о ней некоторые пользователи не догадываются. Приложение «извлекает» тексты с любых физических объектов. Это может быть книга, распечатанный документ, записи на доске в аудитории, сделанные преподавателем, и многое другое. Попавший в объектив камеры текст можно выделить и скопировать, а затем вставить в электронное письмо, текстовый документ, заметку или отправить сообщением через любой мессенджер.

Для копирования увиденного где-либо текста достаточно запустить Google Lens, нажать на значок документа и навести камеру на нужный объект. Почти мгновенно программа справится с поставленной задачей. Также вы можете тапнуть на любой области изображения, выделив отдельную часть. Вам останется сохранить текст кнопкой «Копировать» внизу экрана, чтобы он попал в буфер обмена. 

Сохранение рукописных заметок

С одним из последних обновлений в Google Объективе появилась функция распознавания рукописного текста. Например, если вы пишете заметки на листках бумаги или в блокноте, вы можете быстро переносить их к в электронный формат. 

С помощью приложения можно оцифровывать не только короткие заметки, но и многостраничные конспекты. Фото: robinbob.in

Главное, писать все четко и разборчиво, так как искусственный интеллект не идеален и беспорядочные каракули он не распознает или делает это с ошибками. Достаточно несколько раз испробовать эту функцию, чтобы понять, как она работает и насколько хорошо понятен ваш почерк.

Прослушивание текста

Достаточно интересная, но не сказать, что сильно востребованная функция. Google Объектив умеет воспроизводить весь распознанный текст. Достаточно навести на него камеру, выбрать нужный фрагмент и опцию «Слушать». Таким способом можно прослушать, например, главу из любимой книги, статью из газеты или инструкцию с любой этикетки. 

И что интересно, текст воспроизводится не ужасным машинным голосом, который вы могли слышать от какой-нибудь автоматической «говорилки» (лет 10 назад подобные программы были достаточно популярны). Благодаря технологии искусственного интеллекта, приложение Google Lens читает выделенный текст достаточно приятным и спокойным голосом, даже с определенными интонациями. Хотя результат все равно далек от сказки на ночь, которую вам могла читать любимая бабуля.

Создание событий в календаре

Если пользуетесь Google-календарем, вы по достоинству оцените эту интересную функцию. Приложение способно распознавать информацию о событиях, размещенную на рекламных щитах, флаерах, листовках или приглашениях на разные мероприятия. Например, если вы купили билеты в кино и хотите запланировать посещение кинотеатра в календаре, вам больше не придется вручную вводить информацию.

Просто запустите Google Объектив, наведите камеру на билет и нажмите на указанную в тексте дату. Приложение предложит создать событие в календаре. Нажав на соответствующую кнопку, все произойдет автоматически. При необходимости можно будет добавить к событию дополнительные настройки и сохранить его.

Идентификация растений и животных

Очень интересная функция, которая должна вас удивить. Представьте, что на улице встретилась собака, которая вам очень понравилась, но вы стесняетесь подойти к владельцу, чтобы узнать породу. Срочно включайте Google Lens, наводите камеру на пса и нажимайте на кнопку распознавания. 

Благодаря приложению можно за секунду узнать название редкого комнатного цветка. Аналогичным образом работает идентификация животных. Фото: androidauthority.com

Приложение в считанные мгновения распознает породу собаки, а вы сможете получить всю нужную информацию. Аналогичным образом оно работает и с другими животными: кошками, рыбками, попугаями и так далее.  

Сохранение контактов

Google Lens сохраняет новые контакты в телефонной книжке, просто сканируя их с помощью камеры смартфона. Например, если вы держите в руках чью-либо визитку и хотите записать указанный на ней телефон — используйте Google Объектив. Наведите камеру на номер, чтобы приложение его распознало и предложило создать новый контакт. 

Перевод текста с любого физического носителя

Эта функция пригодится при разных обстоятельствах. А если вы много путешествуете и не знаете иностранных языков, то Google Lens вам просто необходим. Сканируйте любые вывески, надписи или объявления, нажимайте на круглую кнопку с буквой А в нижнем левом углу и пользуйтесь встроенным переводчиком.

Прямо на экране приложение заменит иностранные слова русскими (или любыми другими, в зависимости от вашего выбора). Попробуйте хотя бы раз эту функцию и вы будете пользоваться ей постоянно: это действительно удобно.

Распознавание объектов

Возможности идентификации объектов у приложения очень многогранны. Как было рассказано еще в начале статьи, вы можете попробовать распознавать блюда в кафе и ресторанах, но не только. Аналогичным образом Google Объектив «узнает» другие объекты: бытовую технику и электронику, различные аксессуары, автомобили и так далее. 

Google Lens поможет найти в интернете увиденную в магазине вещь, и вы сможете купить ее по более выгодной цене. Фото: engadget.com

К примеру, отсканировав игровую консоль PlayStation 5, приложение автоматически ее «загуглит» и найдет интернет-магазины, в которых можно приобрести этот товар. К сожалению, на сегодняшний момент обрабатываются далеко не все объекты, а только наиболее узнаваемые, но это тоже выглядит впечатляюще.

Сканирование QR- и штрихкодов

Раньше приходилось использовать отдельные приложения для Android, которые умели только читать штрих- и QR-коды. Теперь эта функция встроена в Google Объектив, и ничего дополнительно устанавливать не требуется.

Просто откройте приложение и наведите камеру смартфона на нужный код, чтобы увидеть на экране все зашифрованные данные. Это могут быть контакты компании, ссылка на официальный сайт и так далее. Можно сразу скопировать отображаемую информацию.

Поиск терминов

Редко используемая, но полезная при определенных обстоятельствах возможность. Предположим, вы читаете какую-нибудь сложную книгу или техническую документацию и вам встречается незнакомый термин. Раньше приходилось вручную вбивать его в поисковую строку браузере, причем не всегда удавалось правильно запомнить новое сложное слово с первого раза. 

Теперь же достаточно запустить Google Lens, навести камеру на текст и выделить незнакомый термин. Далее делаем свайп снизу вверх, чтобы увидеть результат автоматического поиска в Google этого слова.

Так ли необходимо скачивать Google Lens

Это очень любопытное приложение, но к нему нужно привыкнуть. Многие не пробовали им пользоваться, предпочитая искать информацию по старинке вручную. При этом в США Google Lens невероятно популярно, а сценарии использования приложения постепенно расширяются.  

Стоит ли скачивать этот сервис? Все зависит от ваших потребностей, но как минимум рекомендуем его хотя бы попробовать. После этого вы сможете сами решить, так ли он полезен или вы сможете легко без него обойтись.

9 лучших программ для распознавания изображений в 2022 году

Программное обеспечение для распознавания изображений

помогает идентифицировать объекты, людей, места, записи и действия на изображениях или видео. Такие программы используют технологию нейронной сети, которая обрабатывает все пиксели, входящие в состав изображения.

Информация, обнаруженная программным обеспечением для распознавания фотографий, может использоваться для многих целей. Это поможет вам лучше понять клиентов и их интересы, а также разработать таргетированную рекламу для определенной группы людей.Это позволяет ритейлерам создавать рекламу, соответствующую потребностям и увлечениям их аудитории.

Топ-9 лучших программ для распознавания изображений

  1. Распознавание изображений Google — Распознавание объектов в 2 клика
  2. Amazon Rekognition — узнавайте знаменитостей
  3. Clarifai — Помогает федеральным и коммерческим организациям
  4. Google Vision AI — обнаруживает эмоциональные сигналы на лицах
  5. LogoGrab — Распознавание логотипов и торговых марок
  6. Imagga — Классифицирует изображения
  7. IBM Image Detection — использует первоклассную технологию
  8. API обработки стека файлов — интегрируется со службами обмена файлами
  9. GumGum — отлично подходит для цифровых маркетологов и графических дизайнеров

Все программы для обнаружения изображений в этом списке распознают лица с помощью искусственного интеллекта (ИИ).Благодаря алгоритму обнаружения изображений, также называемому классификатором изображений, программа анализирует входное изображение и отображает его содержимое. Чтобы алгоритм распознал содержимое изображения, ему необходимо определить, что делает классы такими разными.

1. Распознавание изображений Google — наш выбор

Распознавание объектов в 2 клика

  • Удобный для пользователя
  • Позволяет загрузить картинку
  • Отличная онлайн-поддержка
  • Совершенно бесплатно
  • Не может предоставить фактический анализ

Вердикт: Google славится тем, что создал лучшее решение для поиска.Чтобы улучшить его, в 2014 году компания запустила службу поиска по распознаванию изображений. Она просматривает Интернет в поисках изображений, которые кажутся идентичными загруженным вами изображениям. Вы можете отправить фотографии в формате JPEG или PNG.

Как следует из названия, это программное обеспечение для распознавания изображений позволяет загружать и искать изображения. Его наиболее примечательной особенностью является то, что он так же удобен для пользователя, как и служба поиска Google, и имеет аналогичные возможности. Он обеспечивает превосходное покрытие, но не имеет аналитики в реальном времени, чтобы помочь вам понять результаты.

1/2

  • 1/2

  • 2/2


2.

Амазонка Распознавание

  • Обнаруживает объекты, сцены и активность
  • Функции распознавания лиц
  • Признание знаменитостей
  • Использование моделей глубоких нейронных сетей

Вердикт: Amazon Rekognition — это программное решение для распознавания изображений. Он позволяет распознавать объекты, узоры и лица. Его также можно использовать для поиска или сравнения лиц. Он основан на той же передовой технологии обучения, которая была разработана исследователями компьютерного зрения для Amazon Prime Photos для ежедневного анализа миллиардов изображений.

Он использует модели глубокой нейронной сети для выявления и маркировки объектов и шаблонов на ваших изображениях. Он может найти любое изображение, однако качество поиска зависит от предоставленных вами изображений, а это означает, что если вы хотите найти логотип FixThePhoto, вам сначала нужно предоставить ему тысячи изображений, связанных с FixThePhoto.

1/2

  • 1/2

  • 2/2


3.Кларифаи

Помогает федеральным и коммерческим организациям

  • Обнаруживает изображения с общими признаками
  • Расширенный анализ фотографий
  • Распознавание животных
  • Бесплатный API
  • Некоторые проблемы с NLP API

Вердикт: Clarifai — это расширенный бесплатный API для распознавания изображений, который может маркировать, упорядочивать и интерпретировать изображения и видео с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта.

Благодаря использованию технологии компьютерного зрения это программное обеспечение для обработки изображений с помощью ИИ помогает федеральным и коммерческим организациям определять содержание своих данных, что облегчает им решение проблем.

1/2

  • 1/2

  • 2/2


4.

Google Видение ИИ

Обнаруживает эмоциональные сигналы на лицах

  • Универсальность
  • Многократно анализирует изображения
  • Определяет эмоции
  • Удобный интерфейс
  • Плохо распознает текст

Вердикт: С помощью Google API Cloud Vision вы можете анализировать изображения с помощью нескольких мощных инструментов, от распознавания явного содержания до идентификации аффективных сигналов лица.Благодаря такому широкому спектру опций это очень полезный инструмент, который можно настроить в соответствии с вашими конкретными потребностями.

Доступно несколько вариантов: от обработки изображений с открытым исходным кодом до использования предварительно созданной модели изображения, предоставленной Google. Вы можете указать источники ваших изображений, и Vision проанализирует их и покажет вам детали. Их можно использовать для любых целей, от проверки качества до поиска нужных продуктов.

1/2

  • 1/2

  • 2/2


5.ЛоготипGrab

Распознавание логотипов и торговых марок

  • Мониторинг социальных сетей
  • Безопасность бренда и выявление подделок
  • Мониторинг деятельности по спонсорству спорта

Вердикт: LogoGrab способен идентифицировать логотипы, символы и бренды. Это позволяет вашей организации отслеживать и контролировать графическое мультимедийное содержимое в различных типах сред, таких как социальные сети, вещательные СМИ и веб-сайты розничной торговли.

Интеграция программы в разные платформы отличная. Вы обнаружите, что переход на LogoGrab и высококачественную информацию, которую он предоставляет, гладкий и приятный.

1/2

  • 1/2

  • 2/2


6.

Имагга

  • Сортирует, упорядочивает и отображает изображения
  • Инструменты анализа и отчетности
  • Недорогой
  • Удобство использования

Вердикт: Imagga API — это автоматизированное решение для тегирования изображений и управления категориями, предназначенное для обработки больших объемов изображений. Imagga указан как API для распознавания цифровых изображений. Он имеет библиотеку, которая позволяет классифицировать активы и управлять метаданными. С помощью инструментов поиска/фильтра вы можете находить медиафайлы и управлять ими.

Вы также можете создавать отчеты и проводить анализ. Это похоже на другие API для управления цифровыми активами, такие как Box, Airtable или Canto Digital Asset Management. Тем не менее, если вы сравните Imagga с другими API-интерфейсами управления цифровыми активами, которые позволяют бесплатно распознавать изображения в Интернете, вы увидите, что он гораздо более доступен.

1/2

  • 1/2

  • 2/2


7.Обнаружение изображений IBM

Использует передовые технологии

  • Простая в настройке платформа
  • Передовые технологии
  • Классификация изображений
  • Поиск предметов
  • 1/2

  • 2/2


8.API обработки стека файлов

Интегрирован с файлообменными сервисами

  • Хранение файлов
  • Интегрирован с файлообменными платформами
  • Обнаруживает явный контент
  • Позволяет пользователям отмечать видео

Вердикт: Filestack Processing API хранит, сжимает и конвертирует файлы. Кроме того, он может автоматически подключаться к службам обмена файлами, таким как Google Drive, Dropbox и Facebook. Он также выполняет несколько других задач, например, обнаруживает неприемлемый контент и распознает символы.

Filestack Processing имеет несколько других особенностей. Вы можете использовать его, чтобы пометить видео и найти фотографии, защищенные авторским правом. С его помощью вы также можете изменять размер, обрезать и поворачивать изображения.

1/2

  • 1/2

  • 2/2


9.ГумГум

Отлично подходит для цифровых маркетологов и графических дизайнеров

  • Находит изображения, релевантные вашему бренду
  • Редактирует фото
  • Идеально подходит для маркетологов и графических дизайнеров
  • Простой в использовании интерфейс
  • Нет полной интеграции с социальными сетями
  • Требует некоторых улучшений

Вердикт: Разработчики компьютерного зрения, стоявшие за созданием GumGum, научились распознавать логотипы, проблемы с эмалью зубов и повреждения автомобилей.Это программное обеспечение также может обрабатывать изображения, что делает его одним из лучших фоторедакторов с искусственным интеллектом.

Сегодня GumGum использует инструменты распознавания изображений с искусственным интеллектом, которые помогают менеджерам по цифровой рекламе сравнивать свою кампанию с усилиями конкурентов и находить наиболее подходящие и полезные способы размещения баннерной рекламы. Это программное обеспечение не полностью интегрировано с социальными сетями, но оно идеально подходит для графических дизайнеров, создающих рекламу.

Бесплатное обнаружение объектов в сети

  • ❓ Как обнаружить объекты на изображении?

    Во-первых, вам нужно добавить файл для преобразования: перетащите изображение или щелкните внутри белой области, чтобы выбрать файл.Затем настройте параметры и нажмите кнопку «Пуск». Когда процесс обнаружения завершится, вам будет показано результирующее изображение.

  • ⏱️ Сколько времени требуется для обнаружения объектов на изображении?

    Это зависит от размера входного изображения.Обычно это занимает всего несколько секунд

  • ❓ Какой метод обнаружения объектов вы используете?

    В настоящее время мы используем только метод Single Show Detection (SSD).

  • ❓ Какие объекты вы можете обнаружить на изображениях?

  • 💻 Какие форматы изображений вы поддерживаете?

    Мы поддерживаем изображения в форматах JPG (JPEG), J2K (JPEG-2000), BMP, TIF (TIFF), TGA, WEBP, CDR, CMX, DICOM, DJVU, DNG, EMF, GIF, ODG, OTG, PNG, SVG и WMF.

  • 🛡️ Безопасно ли обнаруживать объекты с помощью бесплатного приложения Aspose.Imaging Object Detection?

    Да, мы удаляем загруженные файлы сразу после завершения операции обнаружения объекта. Никто не имеет доступа к вашим файлам. Обнаружение объектов абсолютно безопасно.

    Когда пользователь загружает свои данные из стороннего сервиса, они обрабатываются так же, как указано выше.

    Единственное исключение из вышеуказанных политик возможно, когда пользователь решает поделиться своими данными через форум с просьбой о бесплатной поддержке, в этом случае только наши разработчики имеют доступ к ним для анализа и решения проблемы.

  • Поисковая система распознавания лиц и обратный поиск изображений

    Что такое обратный поиск изображения?

    Обратный поиск по изображению — это метод, позволяющий находить вещи, людей, бренды и т. д. по фотографии.

    При выполнении обычного поиска вы обычно вводите слово или фразу, имеющую отношение к информации, которую вы пытаетесь найти; когда вы выполняете обратный поиск изображений, вы загружаете изображение в поисковую систему.

    В результатах регулярного поиска вы получаете список сайтов, связанных с этими фразами.

    Когда вы выполняете обратный поиск изображений, в результатах вы получаете фотографии похожих вещей, людей и т. д., связанные с веб-сайтами о них. Обратный поиск по изображению — лучшее решение для поиска похожих изображений, их уменьшенных/больших версий или двойного контента.

    Самая известная система обратного поиска изображений — Google Images.

    Как отменить поиск изображения?

    Для обратного поиска изображения необходимо загрузить фотографию в поисковик или сделать снимок с камеры (автоматически добавляется в строку поиска). Обычно вы загружаете изображение в строку поиска или в выделенную область на странице.

    При обратном поиске изображения обратите внимание на технические требования, которым должно соответствовать изображение. Обычно они связаны с размером изображения, качеством и форматом файла, но иногда также с композицией фотографии или изображенными предметами.

    Загруженное фото используется для поиска. Его измеряют и анализируют, чтобы найти похожие изображения или картинки с похожими объектами. Лучший обратный поиск изображений поддерживается высококачественными изображениями.

    Механизм обратного поиска изображений можно использовать на мобильных телефонах или любых других устройствах.

    Больше, чем обратный поиск изображения

    PimEyes использует механизм обратного поиска изображений и дополняет его технологией распознавания лиц, чтобы вы могли найти свое лицо в Интернете (но только в открытой сети, за исключением социальных сетей и видеоплатформ).Как и в обратном поиске изображения, вы выполняете запрос по фотографии и получаете список проиндексированных фотографий в результатах.

    Но PimEyes — это нечто большее. В результатах мы показываем не только фотографии, похожие на ту, которую вы загрузили в строку поиска, но и фотографии, на которых вы предстаете на другом фоне, с другими людьми или даже с другой прической. Это улучшение возможно благодаря тому, что наша поисковая система фокусируется на данном лице, а не на всей картинке.

    Воспользуйтесь системой обратного поиска изображений PimEyes и узнайте, где в сети появляется ваше лицо.

    Бесплатное распознавание изображений онлайн — Распознавание изображений

    Существует набор онлайн-инструментов распознавания изображений, которыми вы можете управлять. Эти инструменты могут быть эффективными, если вы хотите проверить и интерпретировать изображения.

    Таким образом, если вы будете делать это в одиночку, будет полезнее. Или даже если вы позволите своему бизнесу сделать это. Почему? Вы экономите много опыта, рабочих мест и денег.

    Эти инструменты могут поглощать сотни и даже тысячи изображений. Затем он может быстро предоставить вам необходимые данные.

    Итак, какие самые полезные инструменты вы можете использовать? Читайте дальше, чтобы узнать больше.

    Бесплатное распознавание изображений онлайн

    CloudSight

    Некоторые инструменты могут выполнять несколько задач. Но они могут показаться слишком сложными для использования с ботинками. Итак, если вы ищете простой в использовании инструмент, то Cloudsight для вас.

    Итак, это означает, что:

    • он может писать имена, которые звучат просто
    • скоро связывает изображения в вашем локальном онлайн-пространстве
    • получение важных вещей в ваших видео

    Таким образом, мы можем сказать, что использовать этот инструмент легко.Но даже если это проблема, она не теряет своего значения. Таким образом, это делает его первоклассным устройством для использования.

    Говорящий

    Talkwalker — это бесплатный инструмент для распознавания изображений, который может отображать более 30 000 логотипов. Он также имеет большую базу данных для многих способов и форм.

    Таким образом, вы можете получить много данных о многих работах. Кроме того, он имеет мягкую эксклюзивную технологию. Тот, который может читать как текст, так и фотографии.

    Благодаря этому вы можете улучшить возможности своих объявлений.Кроме того, он может предупредить вас, когда кто-то держит ваш бренд. Довольно важно, верно?

    EyeEm

    Если вы один из тех, кто любит фотографировать и отмечает использование описания, то EyeEm для вас. Особенно, если вы любите пользоваться социальными сетями.

    Почему? Потому что у EyeEm есть автоматические теги и заголовки. Таким образом, вы можете использовать те, которые отлично подходят для ваших идей. Затем, благодаря распознаванию изображений, он может правильно оценить фотографии.

    Довольно аккуратно, правда? Таким образом, вы можете использовать это, если хотите увидеть преимущество изображения и то, как оно может улучшить ваши планы покупок.

    Кроме того, вы можете запустить этот инструмент, чтобы увидеть свой план. Итак, вы можете подержать свою художественную вещь.

    Поиск обратного изображения Google

    У вас уже есть нужный образ. Но проблема в том, что это не тот размер. Что ты можешь сделать?

    Использовать обратный поиск изображений Google. С помощью этого инструмента вы можете искать похожие изображения. Тогда вы сможете легко получить нужное изображение с точным размером.

    Как вы можете использовать это? Просто загрузите фотографию, которая у вас есть.Затем он может искать. Чем примечательно это средство?

    Это Google. Таким образом, эффекты столь же велики, как и результаты их текстового поиска.

    Бесплатное распознавание изображений онлайн

    Итак, это одни из лучших бесплатных инструментов распознавания изображений на сегодняшний день. Вы поймали, используя один? Как вы думаете, какой из них для вас?

    Некоторые из этих инструментов предлагают бесплатное событие. Отличное предложение, чтобы увидеть, подходят ли они вам.

    Нажмите, чтобы оценить этот пост!

    [Всего: 0 Среднее: 0]

    11 лучших приложений для распознавания изображений, которые стоит посмотреть в 2021 году

    В области машинного зрения распознавание изображений относится к способности программного обеспечения идентифицировать людей, объекты, места или действия на изображениях.

    Технологии машинного зрения объединяют камеры устройств и алгоритмы искусственного интеллекта для достижения точного распознавания изображений для управления автономными роботами и транспортными средствами или выполнения других задач (например, поиска содержимого изображения).

    За последние несколько лет на рынке появилось довольно много приложений, основанных на технологиях распознавания изображений. Вот 11 фильмов, которые вы должны посмотреть в 2019 году.

    1. Объектив Google

    Это фантастическое приложение позволяет делать снимки с помощью камеры смартфона, а затем выполнять поиск изображений в Интернете.Он работает так же, как обратный поиск Google Images, предлагая пользователям ссылки на страницы, статьи в Википедии и другие соответствующие ресурсы, связанные с изображением.

    2. Айполи Вижн

    Категория: Доступность

    Доступность — одна из самых захватывающих областей в приложениях для распознавания изображений. Aipoly — отличный пример приложения, призванного помочь слабовидящим и дальтоникам распознавать объекты или цвета, на которые они указывают с помощью камеры своего смартфона.

    3. TapTapSee

    Категория: Доступность

    Это приложение для мобильной камеры было разработано для удовлетворения потребностей слепых и слабовидящих пользователей . TapTapSee использует камеру вашего мобильного устройства и функции VoiceOver, чтобы сделать снимок или видео всего, на что вы указываете своим смартфоном, и идентифицировать это вслух для вас.

    4. Поиск камеры

    Категория: Покупки

    Позволяя пользователям буквально искать в физическом мире™, это приложение предлагает мобильную визуальную поисковую систему.Сфотографируйте объект, и приложение сообщит вам, что это такое, и создаст практические результаты, такие как изображения, видео и предложения о местных покупках.

    Как только пользователи найдут то, что искали, они могут сохранить свои находки в своих профилях и легко поделиться ими с друзьями и семьей. Чтобы узнать больше о продуктах, пользователи могут подписаться на других и создать свою социальную ленту.

    5. ScreenShop

    Категория: Покупки

    Это приложение для любителей моды, которые хотят знать, где взять вещи, которые они видят на фотографиях блоггеров, фотомоделей и знаменитостей.Приложение в основном идентифицирует товары для покупок на фотографиях , уделяя особое внимание одежде и аксессуарам.

    Достаточно сделать скриншот фото или видео, и приложение покажет вам актуальные товары в интернет-магазинах, а также похожие изображения из их обширного и постоянно обновляемого каталога.

    6. Flow Powered by Amazon

    Категория: Покупки

    Flow может идентифицировать миллионы продуктов , таких как DVD и CD, обложки книг, видеоигры и упакованные товары для дома, например, коробку ваших любимых хлопьев.

    Он также позволяет сканировать визитные карточки, чтобы быстро добавлять новых людей в ваши контакты. Flow также декодирует штрих-коды UPC, QR-коды, номера телефонов, а также веб-адреса и адреса электронной почты, а также информацию на визитных карточках.

    7. Google Обратный поиск изображений

    Категория: Проверка подобия

    Этот удобный инструмент поможет вам найти изображения, похожие на то, которое вы загружаете. Результаты поиска могут включать похожие изображения, сайты, содержащие изображение, а также размеры изображения, которое вы искали.

    Это очень полезно для тех, кому нужно найти изображение более высокого качества в Интернете или искать что-то конкретное, например, конкретную породу кошек.

    8. LeafSnap

    Категория: Природа

    Эта серия бесплатных мобильных приложений, разработанная исследователями из Колумбийского университета, Университета Мэриленда и Смитсоновского института, использует программное обеспечение визуального распознавания , чтобы помочь пользователям идентифицировать виды деревьев по фотографиям их листьев.

    Приложения для распознавания изображений содержат потрясающие изображения листьев, цветов и фруктов в высоком разрешении, которыми вы можете наслаждаться.

    9. КалорийМама

    Категория: Продукты питания

    Сочетая технологии глубокого обучения и классификации изображений, это приложение сканирует содержимое блюда на вашей тарелке, указывает ингредиенты и вычисляет общее количество калорий — и все это по одной фотографии! Сфотографируйте свой прием пищи и получите всю информацию о питании, которая вам нужна, чтобы оставаться в форме и быть здоровым.

    Приложение гордится тем, что имеет самую разнообразную в культурном отношении систему идентификации продуктов питания на рынке, а их API-интерфейс Food AI постоянно повышает свою точность благодаря новым изображениям продуктов, добавляемым в базу данных на регулярной основе.

    10. Вивино

    Категория: Продукты питания

    Любители вина оценят это приложение.Пользователю достаточно сфотографировать любую этикетку вина или винную карту ресторана, чтобы мгновенно получить подробную информацию о нем, а также рейтинги и отзывы сообщества.

    Более того, вино можно купить и доставить на дом пользователю. После того, как пользователи попробуют вино, они смогут добавить свои собственные оценки и отзывы, чтобы поделиться с сообществом, и получат персональные рекомендации.

    11. Не хот-дог

    Категория: Развлечение

    Это классика.Потому что иногда вам просто нужно знать, есть ли на картинке перед вами хот-дог.

    Технология распознавания изображений в сочетании с программным обеспечением мобильности и искусственного интеллекта предлагает мощное сочетание потенциальных функций, расширяющих возможности наших смартфонов за пределы нашего воображения.

    Следите за этим пространством, чтобы оставаться в авангарде вдохновляющих разработок на мобильной сцене.

    Распознавание изображений в 2022 году: подробное руководство

    В этой статье речь пойдет о распознавании изображений, применении искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерном зрении.Распознавание изображений с помощью глубокого обучения — это ключевое применение зрения ИИ, которое сегодня используется для реализации широкого спектра реальных сценариев использования.

    Я представлю исчерпывающий обзор современных методов и способов реализации технологии распознавания изображений. В частности, вы узнаете о:

    • Что такое распознавание изображений? Введение
    • Основные концепции и принципы работы
    • Традиционное и современное распознавание изображений методом глубокого обучения
    • Лучшие популярные алгоритмы распознавания изображений
    • Как использовать Python для распознавания изображений
    • Примеры и приложения для глубокого обучения
    • Популярное программное обеспечение для распознавания изображений

    Создавайте, доставляйте и масштабируйте свои системы распознавания изображений без написания кода с нуля с помощью революционной платформы компьютерного зрения без кода Viso Suite.

    Viso Suite, используемый лидерами отрасли, представляет собой комплексное решение для распознавания изображений, позволяющее управлять всем жизненным циклом приложений (создание, развертывание, мониторинг) для всех ваших приложений компьютерного зрения.

    Что такое распознавание изображений?

    Распознавание изображений — это задача идентификации интересующих объектов на изображении и определения категории, к которой они принадлежат. Распознавание изображений, распознавание фотографий и распознавание изображений являются взаимозаменяемыми терминами.

    Когда мы визуально видим объект или сцену, мы автоматически идентифицируем объекты как разные экземпляры и связываем их с отдельными определениями. Однако визуальное распознавание — очень сложная задача для машин.

    Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта — давняя исследовательская проблема в области компьютерного зрения. Хотя со временем развивались различные методы, общей целью распознавания изображений является классификация обнаруженных объектов по разным категориям.Поэтому его также называют распознаванием объектов.

    В последние годы машинное обучение, в частности технология глубокого обучения, достигло больших успехов во многих задачах компьютерного зрения и понимания изображений. Следовательно, методы распознавания изображений с глубоким обучением достигают наилучших результатов с точки зрения производительности (вычисляемых кадров в секунду / кадров в секунду) и гибкости. Далее в этой статье мы рассмотрим наиболее эффективные алгоритмы глубокого обучения и модели ИИ для распознавания изображений.

     

    Пример технологии распознавания изображений для идентификации нескольких объектов в видео с использованием алгоритма YOLOv3.

    Значение и определение распознавания изображений

    В области компьютерного зрения такие термины, как сегментация, классификация, распознавание и обнаружение, часто используются взаимозаменяемо, и различные задачи пересекаются. Хотя это в основном не вызывает проблем, все становится запутанным, если ваш рабочий процесс требует от вас конкретного выполнения определенной задачи.

    Распознавание изображений и компьютерное зрение

    Термины «распознавание изображений» и «компьютерное зрение» часто используются взаимозаменяемо, но на самом деле это разные понятия.По сути, распознавание изображений — это приложение компьютерного зрения, которое включает в себя набор задач, включая обнаружение объектов, идентификацию изображений и классификацию изображений.

     

    Приложение обнаружения объектов для распознавания масок — встроено в Viso Suite

    Распознавание изображений и локализация объектов

    Локализация объектов — это еще одно подмножество компьютерного зрения, которое часто путают с распознаванием изображений. Локализация объекта относится к определению местоположения одного или нескольких объектов на изображении и рисованию ограничивающей рамки по их периметру.Однако локализация объектов не включает в себя классификацию обнаруженных объектов.

    Распознавание изображений и обнаружение изображений

    Термины «распознавание изображений» и «обнаружение изображений» часто используются вместо друг друга. Однако есть важные технические различия.

    Обнаружение изображения — это задача получения изображения в качестве входных данных и поиска в нем различных объектов. Примером может служить обнаружение лиц, когда алгоритмы нацелены на поиск шаблонов лиц на изображениях (см. пример ниже).Когда мы строго занимаемся обнаружением, нам все равно, значимы ли обнаруженные объекты каким-либо образом. Цель обнаружения изображения состоит только в том, чтобы отличить один объект от другого, чтобы определить, сколько различных объектов присутствует на изображении. Таким образом, вокруг каждого отдельного объекта рисуются ограничивающие рамки.

    С другой стороны, распознавание изображений — это задача идентификации интересующих объектов на изображении и определения того, к какой категории или классу они принадлежат.

     

    Пример распознавания лиц с помощью глубокого обучения

    Как работает распознавание изображений?

    Использование традиционного компьютерного зрения

    Традиционный подход компьютерного зрения к распознаванию изображений представляет собой последовательность фильтрации изображений, сегментации, выделения признаков и классификации на основе правил.

    Однако традиционный подход к компьютерному зрению требует высокого уровня знаний, большого количества инженерного времени и содержит множество параметров, которые необходимо определять вручную, а переносимость для других задач весьма ограничена.

    Использование машинного обучения и глубокого обучения

    С другой стороны, распознавание изображений с помощью машинного обучения использует алгоритмы для извлечения скрытых знаний из набора данных хороших и плохих образцов (обучение с учителем). Наиболее популярным методом машинного обучения является глубокое обучение, при котором в модели используется несколько скрытых слоев.

    Внедрение глубокого обучения в сочетании с мощным аппаратным обеспечением искусственного интеллекта и графическими процессорами позволило совершить большой прорыв в области распознавания изображений. Благодаря глубокому обучению алгоритмы классификации изображений и распознавания лиц достигают производительности выше человеческого уровня и обнаружения объектов в реальном времени.

    Кроме того, мы наблюдаем недавний скачок в производительности алгоритма логического вывода. В 2017 году алгоритм Mask RCNN был самым быстрым детектором объектов в реальном времени в тесте MS COCO со временем вывода 330 мс на кадр.Для сравнения, алгоритм YOLOR, выпущенный в 2021 году, достигает времени вывода 12 мс на том же тесте, даже превосходя популярные алгоритмы глубокого обучения YOLOv4 и YOLOv3.

    По сравнению с традиционным подходом компьютерного зрения в ранней обработке изображений 20 лет назад, глубокое обучение требует только инженерных знаний инструмента машинного обучения, а не опыта в конкретных областях машинного зрения для создания элементов вручную. Кроме того, для специальных реализаций глубокого обучения требуется всего несколько десятков обучающих выборок.

    Однако для глубокого обучения требуется ручная маркировка данных для аннотирования хороших и плохих образцов (аннотация к изображению). Процесс обучения на основе данных, помеченных людьми, называется контролируемым обучением. Процесс создания таких размеченных данных для обучения моделей ИИ требует трудоемкой работы человека, например, для аннотирования стандартных дорожных ситуаций при автономном вождении.

     

    Аннотации к изображениям с помощью Viso Suite — бизнес-решения для создания и предоставления любых приложений машинного зрения с искусственным интеллектом.

     

    Процесс работы систем распознавания изображений

    В основе работы систем распознавания изображений лежит несколько этапов.

    1. Набор данных с обучающими данными
      Модели распознавания изображений требуют обучающих данных (видео, картинка, фото и т.д.). Нейронным сетям нужны эти обучающие изображения из полученного набора данных, чтобы создать представление о том, как выглядят определенные классы.
      Например, модели распознавания изображений, которая обнаруживает разные позы (модель оценки позы), потребуется несколько экземпляров разных человеческих поз, чтобы понять, что делает позы уникальными друг от друга.
    2. Обучение нейронных сетей для распознавания изображений
      Изображения из созданного набора данных передаются в алгоритм нейронной сети. Это аспект глубокого или машинного обучения создания модели распознавания изображений. Обучение алгоритма распознавания изображений позволяет распознаванию изображений сверточных нейронных сетей идентифицировать определенные классы. Сегодня для этих целей широко используются несколько хорошо протестированных фреймворков.
    3. Тестирование модели ИИ
      Обученную модель необходимо протестировать с изображениями, которые не являются частью обучающего набора данных.Это используется для определения удобства использования, производительности и точности модели. Таким образом, около 80-90% полного набора данных изображения используется для обучения модели, а остальные данные зарезервированы для тестирования модели. Производительность модели измеряется на основе набора параметров, которые указывают процент уверенности в точности на тестовое изображение, неправильные идентификации и многое другое. Прочтите нашу статью о том, как оценить производительность моделей машинного обучения.

    Распознавание изображений с помощью машинного обучения

    До того, как графические процессоры (GPU) стали достаточно мощными для поддержки массовых параллельных вычислительных задач нейронных сетей, традиционные алгоритмы машинного обучения были золотым стандартом для распознавания изображений.

    Модели машинного обучения для распознавания изображений

    Давайте рассмотрим три наиболее популярные модели машинного обучения для распознавания изображений.

    • Машины опорных векторов
      SVM работают, создавая гистограммы изображений, содержащих целевые объекты, а также изображений, которые их не содержат. Затем алгоритм делает тестовое изображение и сравнивает значения обученной гистограммы со значениями различных частей изображения, чтобы проверить совпадения.
    • Модели с набором функций
      Модели с набором функций, такие как масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT) и максимально стабильные экстремальные области (MSER), работают, используя изображение для сканирования и образец фотографии объекта, который нужно найти, в качестве эталона.Затем модель пытается сопоставить по пикселям функции образца фотографии с различными частями целевого изображения, чтобы увидеть, найдены ли совпадения.
    • Алгоритм Виолы-Джонса
      Широко используемый алгоритм распознавания лиц, существовавший еще до CNN (сверточной нейронной сети), работает путем сканирования лиц и извлечения признаков, которые затем проходят через повышающий классификатор. Это, в свою очередь, генерирует ряд усиленных классификаторов, которые используются для проверки тестовых изображений. Чтобы было найдено успешное совпадение, тестовое изображение должно давать положительный результат от каждого из этих классификаторов.
    Модели распознавания изображений с глубоким обучением

    В распознавании изображений использование сверточных нейронных сетей (CNN) также называется глубоким распознаванием изображений. CNN не имеют себе равных среди традиционных методов машинного обучения. Мало того, что CNN быстрее и обеспечивают наилучшие результаты обнаружения при распознавании изображений с помощью машинного обучения, они также могут обнаруживать несколько экземпляров объекта внутри изображения, даже если изображение слегка деформировано, растянуто или изменено в какой-либо другой форме.

    В глубоком распознавании изображений сверточные нейронные сети превосходят людей даже в таких задачах, как классификация объектов по более мелким категориям, таким как конкретная порода собак или вид птиц.

    Самые популярные модели глубокого обучения, такие как YOLO, SSD и RCNN, используют слои свертки для анализа изображения или фотографии. Во время обучения каждый слой свертки действует как фильтр, который учится распознавать некоторый аспект изображения, прежде чем он будет передан следующему.

    Один слой обрабатывает цвета, другой — формы и т. д.В конце концов, совокупный результат всех этих слоев вместе принимается во внимание при определении того, было ли найдено совпадение.

     

    Распознавание изображений ИИ с обнаружением и классификацией объектов с использованием глубокого обучения

    Популярные алгоритмы распознавания изображений

    Для распознавания изображений или фотографий несколько алгоритмов на голову выше остальных. Хотя все это алгоритмы глубокого обучения, их фундаментальный подход к распознаванию различных классов объектов различается.Давайте взглянем на некоторые из наиболее популярных на сегодняшний день:

    Faster Region-based CNN (Faster RCNN)

    Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) — лучший в семействе алгоритмов распознавания изображений R-CNN. , включая R-CNN и Fast R-CNN.

    Он использует сеть региональных предложений (RPN) для обнаружения функций вместе с Fast RCNN для распознавания изображений, что делает его значительным обновлением по сравнению с его предшественником (Примечание: Fast RCNN против Faster RCNN).Faster RCNN может обрабатывать изображение менее чем за 200 мс, в то время как Fast RCNN занимает 2 секунды и более.

    Детектор одиночного снимка (SSD)

    RCNN рисуют ограничивающие рамки вокруг предполагаемого набора точек на изображении, некоторые из которых могут перекрываться. Детекторы одиночного снимка (SSD) дискретизируют эту концепцию, разделяя изображение на ограничивающие рамки по умолчанию в виде сетки с разными соотношениями сторон.

    Затем он объединяет карты объектов, полученные в результате обработки изображения с различными соотношениями сторон, для естественной обработки объектов разных размеров.Это делает твердотельные накопители очень гибкими, точными и простыми в обучении. Реализация SSD может обрабатывать изображение в течение 125 мс.

    You Only Look Once (YOLO)

    YOLO расшифровывается как You Only Look Once, и в соответствии со своим названием алгоритм обрабатывает кадр только один раз, используя фиксированный размер сетки, а затем определяет, содержит ли поле сетки изображение или нет.

    Для этой цели алгоритм обнаружения объектов использует показатель достоверности и несколько ограничивающих рамок в каждой сетке. Тем не менее, он не затрагивает сложности нескольких соотношений сторон или карт функций, и поэтому, хотя это дает результаты быстрее, они могут быть несколько менее точными, чем SSD.

    Одной из самых популярных моделей YOLO является ее третья версия, названная YOLOv3. Самый изящный вариант YOLO под названием Tiny YOLO может обрабатывать видео со скоростью до 244 кадров в секунду или 1 изображение за 4 мс.

     

    Алгоритм распознавания изображений YOLOv3 применяется к фотографии плотной сцены.

    Как применять распознавание изображений

    Распознавание изображений с помощью Python

    Когда дело доходит до распознавания изображений, Python является предпочтительным языком программирования для большинства инженеров по компьютерному зрению. Он поддерживает огромное количество библиотек, специально разработанных для рабочих процессов ИИ, включая обнаружение и распознавание изображений.

    • Шаг № 1: Чтобы настроить компьютер для выполнения задач распознавания изображений Python, вам необходимо загрузить Python и установить пакеты, необходимые для выполнения задач распознавания изображений, включая Keras.
    • Шаг № 2: Keras — это высокоуровневый API глубокого обучения для запуска приложений ИИ. Он работает на TensorFlow/Python и помогает конечным пользователям развертывать приложения машинного обучения и ИИ с помощью простого для понимания кода.
    • Шаг № 3: Если на вашем компьютере нет видеокарты, вы можете использовать бесплатные экземпляры графического процессора онлайн в Google Colab.Для классификации животных существует хорошо помеченный набор данных, известный как «Animals-10», который вы можете найти на Kaggle. Набор данных можно загрузить совершенно бесплатно.
    • Шаг № 4: После того, как вы получили онлайн-набор данных от Kaggle, получив токен API, вы можете начать кодирование на Python после повторной загрузки необходимых файлов на Google Диск.

    Для получения более подробной информации о реализации для конкретных платформ, несколько хорошо написанных статей в Интернете шаг за шагом проведут вас через процесс настройки среды для ИИ на вашем компьютере или в вашем Colab, который вы можете использовать.

    В качестве альтернативы воспользуйтесь корпоративной платформой распознавания изображений Viso Suite, чтобы создавать, развертывать и масштабировать реальные приложения без написания кода. Он позволяет избежать проблем с интеграцией, экономит затраты на несколько инструментов и обладает широкими возможностями расширения.

    API распознавания изображений (облако) и Edge AI

    API предоставляют простой способ распознавания изображений путем вызова облачной службы API, такой как Amazon Rekognition (AWS Cloud). Точно так же можно легко использовать API для распознавания объектов на изображениях с API Google Vision для таких задач, как обнаружение объектов или лиц, распознавание текста или распознавание рукописного ввода.

    API распознавания изображений, такой как TensorFlow Object Detection API, — это мощный инструмент для разработчиков, позволяющий быстро создавать и развертывать программное обеспечение для распознавания изображений, если вариант использования позволяет выгрузку данных (отправку изображений на облачный сервер). Использование API для распознавания изображений используется для получения информации о самом изображении (классификация или идентификация изображения) или содержащихся в нем объектах (обнаружение объектов).

    Чисто облачные API-интерфейсы компьютерного зрения полезны для создания прототипов и решений меньшего масштаба, которые позволяют выгружать данные (конфиденциальность, безопасность, законность), не являются критически важными (подключение, пропускная способность, надежность), не объем данных, стоимость).Чтобы преодолеть эти ограничения чисто облачных решений, последние тенденции распознавания изображений сосредоточены на расширении облака за счет использования граничных вычислений с машинным обучением на устройстве.

    Чтобы узнать, как работают API-интерфейсы распознавания изображений, какой из них выбрать, а также ограничения API-интерфейсов для задач распознавания, я рекомендую вам ознакомиться с нашим обзором лучших платных и бесплатных API-интерфейсов Computer Vision.

    В то время как API компьютерного зрения можно использовать для обработки отдельных изображений, системы Edge AI используются для выполнения задач распознавания видео в режиме реального времени, перемещая машинное обучение в непосредственной близости от источника данных (Edge Intelligence).Это позволяет обрабатывать изображения ИИ в режиме реального времени, поскольку визуальные данные обрабатываются без выгрузки данных (загрузки данных в облако), что обеспечивает более высокую производительность логического вывода и надежность, необходимые для систем производственного уровня.

    Платформа ИИ для распознавания изображений

    Если вы не хотите начинать с нуля и использовать предварительно настроенную инфраструктуру, вы можете попробовать платформы с низким кодом ai vision, которые предоставляют популярное программное обеспечение для распознавания изображений с открытым исходным кодом. -коробка. Например, Viso Suite — это сквозная платформа компьютерного зрения для создания и развертывания систем реального времени на основе нейронных сетей для задач распознавания изображений.

     

    Разработка распознавания изображений с помощью платформы без кода Viso Suite

     

    Для чего используется распознавание изображений?

    Во всех отраслях технология распознавания изображений с помощью ИИ становится все более необходимой. Его приложения обеспечивают экономическую ценность в таких отраслях, как здравоохранение, розничная торговля, безопасность, сельское хозяйство и многих других. Чтобы увидеть обширный список приложений компьютерного зрения и распознавания изображений, я рекомендую изучить наш список из 56 самых популярных приложений компьютерного зрения сегодня.

    Приложение распознавания изображений для анализа лиц

    Анализ лиц — это известное приложение для распознавания изображений. Современные методы машинного обучения позволяют использовать видеопоток любой цифровой камеры или веб-камеры. В таких приложениях программное обеспечение для распознавания изображений использует алгоритмы искусственного интеллекта для одновременного обнаружения лиц, оценки позы лица, выравнивания лица, распознавания пола, обнаружения улыбки, оценки возраста и распознавания лиц с использованием глубокой сверточной нейронной сети.

    Анализ лица с помощью компьютерного зрения позволяет системам распознавать личность, намерения, эмоциональное состояние и состояние здоровья, возраст или этническую принадлежность.Некоторые инструменты распознавания фотографий даже нацелены на количественную оценку уровней воспринимаемой привлекательности с помощью баллов.

    Другие задачи, связанные с распознаванием лиц, включают в себя идентификацию изображения лица, распознавание лица и проверку лица, которые включают методы обработки зрения для поиска и сопоставления обнаруженного лица с изображениями лиц в базе данных. Методы распознавания на основе глубокого обучения способны идентифицировать людей на фотографиях или видео, даже если они стареют или находятся в сложных условиях освещения.

    Одна из самых популярных программных библиотек с открытым исходным кодом для создания приложений распознавания лиц с помощью ИИ называется DeepFace, которая способна анализировать изображения и видео.Чтобы узнать больше об анализе лиц с помощью ИИ и распознавании видео, я рекомендую ознакомиться с нашей статьей о глубоком распознавании лиц.

    Пример анализа лица с распознаванием изображений с использованием программной библиотеки DeepFace.

    Распознавание изображений для анализа медицинских изображений

    Технология визуального распознавания широко используется в медицинской промышленности, чтобы заставить компьютеры понимать изображения, которые обычно получаются в ходе лечения. Анализ медицинских изображений становится очень прибыльным подмножеством искусственного интеллекта.

    Например, существует множество работ по идентификации меланомы, смертельного рака кожи. Программное обеспечение для распознавания изображений с глубоким обучением позволяет отслеживать опухоли во времени, например, для обнаружения аномалий при сканировании рака молочной железы.

    Узнайте больше о применении распознавания изображений в здравоохранении.

     

    Алгоритм распознавания изображений с глубоким обучением COVID-NET для обнаружения особенностей Covid-19 — распознавание ИИ для борьбы с COVID

    Распознавание изображений для наблюдения за животными и его действия.Программное обеспечение для распознавания изображений AI используется для мониторинга животных в сельском хозяйстве, где домашний скот можно контролировать удаленно для обнаружения болезней, выявления аномалий, соблюдения правил благополучия животных, промышленной автоматизации и многого другого.

    Ознакомьтесь с нашим руководством о лучших применениях компьютерного зрения в сельском хозяйстве и умном сельском хозяйстве.

     

    Технология распознавания изображений, используемая для наблюдения за животными, встроенная в Viso Suite

    Обнаружение образов и объектов

    Технологии распознавания фотографий и видео на основе ИИ полезны для идентификации людей, узоров, логотипов, объектов, мест, цветов и форм.Настраиваемость распознавания изображений позволяет использовать его в сочетании с несколькими программами. Например, после того, как программа распознавания изображений будет специализирована для обнаружения людей, ее можно использовать для подсчета людей, популярного приложения компьютерного зрения в розничных магазинах.

    Чтобы узнать все, что вам нужно знать о передовых технологиях обнаружения и распознавания образов в изображениях, я рекомендую прочитать нашу статью Что такое распознавание образов?.

     

    Алгоритм распознавания изображений для автоматического обнаружения опасных объектов — создан с помощью программного обеспечения для распознавания изображений Viso Suite

    Автоматическая идентификация изображений растений

    Идентификация растений на основе изображений быстро развивается и уже используется в исследованиях и природопользовании.В исследовательской работе от июля 2021 года проанализирована точность идентификации изображений для определения семейства растений, форм роста, форм жизни и региональной частоты. Инструмент выполняет распознавание поиска изображений, используя фотографию растения с программным обеспечением для сопоставления изображений, чтобы запросить результаты в онлайн-базе данных.

    Результаты показывают высокую точность распознавания ИИ: 79,6% из 542 видов примерно на 1500 фотографиях были правильно идентифицированы, а семейство растений было правильно идентифицировано для 95% видов.

    Распознавание изображений продуктов питания

    Глубокое обучение распознаванию изображений различных типов продуктов питания применяется для компьютерной оценки диеты. Поэтому были разработаны программные приложения для распознавания изображений, чтобы повысить точность текущих измерений потребления пищи путем анализа изображений пищи, снятых мобильными устройствами. Следовательно, приложение для распознавания изображений используется для онлайн-распознавания образов в изображениях, загруженных учащимися.

    Распознавание при поиске изображений

    Распознавание при поиске изображений использует визуальные функции, полученные из глубокой нейронной сети, для разработки эффективных и масштабируемых методов поиска изображений.Цель состоит в том, чтобы выполнить поиск изображений на основе содержимого для онлайн-приложений распознавания изображений. Исследователи разработали крупномасштабный визуальный словарь из обучающего набора функций нейронной сети, чтобы решить эту сложную проблему.

    Типичные приложения для распознавания изображений
    • Приложение № 1: Промышленное распознавание изображений для обнаружения дефектов и прогнозного анализа в производстве
    • Приложение № 2: Автоматическое обнаружение вторжений в распределенные системы безопасности и наблюдения
    • Приложение № 3 Системы распознавания изображений для анализа коррозии и обнаружения утечек, а также в нефтегазовой отрасли
    • Приложение № 4: Программное обеспечение для распознавания фотографий для обнаружения мошенничества в страховании
    • Приложение № 5: Подсчет людей в режиме реального времени и анализ скопления людей в умных городах
    • Приложение №6: Приложение для распознавания изображений для обнаружения оружия (ножи, ружья)

     

    Применение модели распознавания изображений для обнаружения оружия поскольку ResNet и VGG являются современными художественные нейронные сети для распознавания изображений.В исследованиях компьютерного зрения 2021 года трансформеры зрения (ViT) недавно использовались для задач распознавания изображений и показали многообещающие результаты. Модели ViT достигают точности сверточных нейронных сетей (CNN) при 4-кратном повышении вычислительной эффективности.

    Прочитав о том, что такое распознавание изображений и как работает распознавание фотографий или изображений, вы можете изучить другие статьи, связанные с этой темой:

     

    Начало работы — создание системы распознавания изображений

    At viso.ai, мы поддерживаем Viso Suite, программную платформу машинного обучения для распознавания изображений, которая помогает лидерам отрасли значительно быстрее внедрять все свои приложения для машинного зрения с искусственным интеллектом без кода. Мы предоставляем решение корпоративного уровня и программную инфраструктуру, используемую лидерами отрасли для предоставления и обслуживания надежных систем распознавания изображений в реальном времени.

    Viso предлагает наиболее полную и гибкую платформу искусственного зрения с подходом «сборка один раз — развертывание в любом месте». Используйте видеопотоки любых камер (камер наблюдения, видеонаблюдения, веб-камер и т.д.).) с новейшими и самыми мощными готовыми моделями искусственного интеллекта.

    Увидеть — значит поверить: свяжитесь с нашей командой экспертов по искусственному интеллекту и запросите демонстрацию, чтобы увидеть основные функции.

    Программное обеспечение для распознавания изображений и его полезность

    Распознавание изображений — один из самых мощных инструментов для категоризации ваших изображений. Распознавание изображений может превратить ваши электронные продукты в удивительные визуальные инструменты. Ожидается, что рынок распознавания изображений вырастет в среднем на 19,5% в период с 2016 по 2021 год с 15 долларов США.с 95 миллиардов долларов в 2016 году до 38,92 миллиардов долларов США в 2021 году.

    Достижения в области машинного обучения и использование услуг передачи данных с высокой пропускной способностью продвигают эту технологию вперед. Распознавание изображений быстро внедряется предприятиями в различных отраслях, включая электронную коммерцию, автомобилестроение, здравоохранение и игры.

    В этой статье мы поговорим о программе распознавания изображений и о том, как она помогает машинам лучше распознавать текст. Мы расскажем вам, чем полезно распознавание изображений и некоторые инструменты для этого.Давайте начнем эту статью с введения в распознавание изображений.

     

    Что такое распознавание изображений?

    Распознавание изображений — это служба передовых технологий, использующая алгоритмы и идеи машинного обучения. Они используют его для распознавания определенных объектов или других указанных тем.

    Способность программного обеспечения распознавать объекты, людей, места и поведение на фотографиях называется распознаванием изображений. Он сочетает в себе искусственный интеллект и технологии машинного зрения.Он также использует обученные алгоритмы для распознавания изображений, снятых камерой.

    Обнаружение объектов не следует путать с распознаванием изображений. Обнаружение объектов — это процесс анализа изображения и идентификации различных элементов на нем. Но распознавание изображений связано с идентификацией изображений и их классификацией по группам. Затем классификация связана с их категоризацией.

    Машины могут понимать фотографии и генерировать соответствующие категории и теги.Они выполняют эти действия при выявлении растущих тенденций и в зависимости от больших баз данных.

     

    Преимущества программного обеспечения для распознавания изображений

    Распознавание изображений полезно во многих организациях по классификации изображений. Ниже перечислены основные преимущества распознавания изображений:

     

    • Улучшенная возможность обнаружения товаров с помощью визуального поиска

    Пользователи могут использовать визуальный поиск для поиска сопоставимых изображений товаров.Вы можете использовать фотографию, которую они сняли на свою камеру, или ту, которую вы нашли в Интернете в качестве образца.

    Распознавание изображений помогает разработчикам программного обеспечения включать поиск по изображениям в свои приложения. Это оптимизирует поисковый потенциал их визуальных данных.

     

    • Фото и видео

    Они получают варианты ключевых слов автоматически. Благодаря этому они смогли сэкономить значительное количество времени и усилий.Распознавание изображений также может дать инновационные идеи для лучшей маркировки материалов.

     

    • Распознавание лиц и изображений в социальных сетях

    В социальных сетях визуальное распознавание уже стало реальностью. Facebook и другие платформы социальных сетей недавно представили Moments — программу распознавания лиц, которая некоторое время использовалась для пометки людей на изображениях пользователей. Могут различать предметы, эмоции лица, пищу, природные ландшафты и занятия спортом.

     

    • Классификация изображений для веб-сайтов

    Компании могут легко управлять своими базами данных и классифицировать их с помощью распознавания изображений. Это потому, что он позволяет автоматически классифицировать огромное количество фотографий. Это позволяет им продавать свой графический контент. Им не нужно тратить много часов на классификацию вручную.

     

    • Улучшенные предложения продуктов

    Сайты электронной коммерции могут использовать распознавание изображений , чтобы показывать продукты, похожие на те, на которые смотрит потребитель, начиная с наиболее похожих.Это повышает покупательский опыт. Это также устраняет необходимость фильтрации продукта и сокращает время поездки потребителя.

     

    Как предприятия используют это программное обеспечение?

    Следующие компании используют распознавание изображений:

     

    В электронной коммерции широко используется распознавание изображений. Мобильные приложения теперь используют эту технологию для идентификации определенных продуктов. Это дает потенциальным клиентам более интересное представление об окружающем мире.Делая все доступным для поиска, он обеспечивает более динамичную картину мира.

     

    • Управление бизнес-процессами

    Во время работы компании технология распознавания изображений может помочь в идентификации. Примером этого является использование Face ID вместо стандартных удостоверений личности. Еще одним примером является использование распознавания изображений в производственном процессе. Возможности распознавания изображений могут автоматически обнаруживать поврежденные элементы в производственном процессе.

     

    Программное обеспечение для распознавания изображений

    Существует много программного обеспечения для вашего распознавания изображений . Все эти инструменты предоставляют уникальные функции для уникальных бизнес-потребностей. Ниже приведены некоторые инструменты, к которым вы можете приблизиться —

    1. CLALIFAI
    2. Amazon Rekognition
    3. Google Cloud Vision API
    4. IMAGGA
    5. Microsoft Video API
    6. VUE.ai
    7. Data
    8. Плотность
    9. Nananets
    10. Azure Computer Vision

    Эти инструменты можно использовать для распознавания изображений.Вы можете сравнить и просмотреть эти инструменты. Затем выберите наиболее подходящий.

     

    Демонстрация распознавания изображений

    Ниже приведены инструкции по использованию нашего программного обеспечения для распознавания изображений:

    1. Вы можете загрузить или вставить ссылку на изображение.
    2. Затем это изображение отправляется один раз в созданную нами модель AutoML и один раз в API видения Google.
    3. Наряду с этим, если вы вручную указываете длину и широту снятого изображения, оно отправляет его в нашу базу данных, где оно сопоставляется с соседними местами, которые мы сохранили в базе данных.
    4. Затем отображаются выходные данные всех трех из них.
    5. Затем мы берем все 3 результата и сравниваем их с прогнозом наших моделей AutoML, и если модель может прогнозировать то же, что и Google Vision, или на основе данных из нашей базы данных, мы присваиваем нашему прогнозу высокую оценку достоверности.
    6. Если наш прогноз не срабатывает, мы сохраняем это изображение в нашей корзине Google для последующего использования.

     

    Практический результат

    Распознавание изображений помогает в идентификации и обнаружении изображений.Когда дело доходит до цифрового маркетинга, распознавание изображений может быть очень полезным. Благодаря обнаружению изображений и логотипов вы сможете отслеживать эффективность спонсорства. Интеграция распознавания изображений помогает предоставлять клиентам отличный сервис.

    Ниже приведен пример распознавания изображения алгоритм:

    • распознавание символов с использованием света
    • Сопоставление шаблонов и градиентов
    • Распознавание народных лиц
    • Одинаковые лицензионные плиты
    • Идентификация задачи

    Для вашего бизнеса вам следует применить распознавание изображений.Вы можете проверить некоторых лучших разработчиков программного обеспечения по всей Индии, чтобы создать это программное обеспечение.