Gracias a las nuevas técnicas inteligentes de análisis de reconocimiento de imágenes, la información visual, que es una enorme fuente de conocimientos sin explotar pueden hacerse accesibles. Esto permite poner en práctica numerosos casos de uso basados en métodos como la "visión por ordenador" o el "reconocimiento de imágenes". Aquí hay un reto crucial: no siempre es fácil para un algoritmo decir qué es exactamente lo que se ve en una imagen. A primera vista, a veces es difícil incluso para los humanos saber qué se ve en determinadas imágenes, como muestra el siguiente ejemplo.

Incluso para los humanos es difícil distinguir a primera vista si se trata de una magdalena o de un chihuahua.

Software inteligente para el reconocimiento de imágenes. En el proceso, la Algoritmos las imágenes en pequeños componentes y buscan patrones en los datos. Una vez entrenados, los programas de reconocimiento de imágenes hacen su trabajo mucho más rápido y con mayor precisión que los humanos. Sin embargo, como esta fase de aprendizaje lleva asociada un cierto esfuerzo, un pregunta concreta estar presente y el beneficios económicos garantizarse.

Sugerencia de enlace: ¿Busca inspiración para posibles casos de uso del aprendizaje automático? A continuación presentamos cinco casos de uso de la Industria 4.0.

Los datos de imágenes contienen un verdadero tesoro de conocimientos

La forma más original y extendida de datos son Datos de texto. Su almacenamiento y evaluación es ahora una norma en todas partes. Datos de imagen En comparación, los medios de comunicación sólo se han centrado en la Análisis de datos. En los últimos años, los archivos de datos basados en imágenes, o que al menos contienen grandes cantidades de datos de imágenes, han crecido con enorme rapidez. La tarea actual es poner este tesoro de conocimientos a disposición de las empresas.

Los métodos de análisis visual son una de las formas más interesantes de obtener información de forma rápida y eficaz. En particular, formatos de archivo como los PDF y diversos formatos de imagen, incluido el vídeo en directo, contienen información importante a la que se puede acceder mediante nuevos métodos de reconocimiento de imágenes. Uno de los ámbitos de aplicación más conocidos en la actualidad de los procesos de reconocimiento de imágenes es sin duda la Reconocimiento facial para desbloquear smartphones.

Conceptos básicos del reconocimiento de imágenes

En el desarrollo de software y algoritmos para el reconocimiento de imágenes, la Inteligencia artificial o el aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental. Enseñar a los programas adaptativos lo que se ve en las imágenes conlleva sin duda algunos retos. Durante el proceso de aprendizaje, los algoritmos tienen que comparar millones de imágenes entre sí para reconocer patrones similares en las imágenes. Un proceso que consume mucho tiempo y recursos. Sobre todo el siguiente paso, el de cotejar patrones y conceptos y términos abstractos, es el más difícil.

Esto puede demostrarse con un ejemplo clásico de las clases de filosofía, que, sin embargo, tiene una relevancia concreta, por ejemplo, en el ámbito del comercio o el comercio electrónico. Si intentamos enseñar a un algoritmo a reconocer tablas en imágenes, tiene que ser capaz de reconocer las tablas en el Proceso de aprendizaje dar una definición del contenido de la imagen "tabla". Tal definición podría ser: Un objeto con una gran superficie y cuatro patas. Pero una mesa también puede tener tres patas o sólo una. Y una silla también puede parecerse a una mesa. Para "entender" todas estas diferencias, el algoritmo necesita retroalimentación.

Reconocimiento de imágenes en la práctica: caso práctico "Daños por granizo

Para uno de nuestros clientes del sector de los seguros, hemos realizado un proyecto en el que utilizamos el reconocimiento de imágenes para Reducir el tiempo dedicado a evaluar los daños en un 75 % podría.

El reto consistía en evaluar rápida y eficazmente los daños causados por catástrofes naturales. Porque es precisamente en estos casos cuando hay que ayudar a los clientes con prontitud. El ejemplo de los daños causados por el granizo ilustra cómo puede hacerse realidad utilizando sistemas con reconocimiento de imágenes.

Hasta ahora, los asistentes sociales tenían que desplazarse a las regiones afectadas para evaluar los daños en persona. Un proceso que lleva mucho tiempo. Por eso hemos desarrollado un sistema con el que podemos investigar regiones concretas tras una tormenta, en el que Imágenes por satélite ser evaluadas. Para ello, hubo que entrenar un algoritmo que distinguiera las casas con tejados intactos de las que no lo estaban.

Cuando los asegurados de una determinada región declaran un siniestro, la aseguradora dispone de una base de datos suficiente para evaluar el caso con prontitud. Esto permite reparar los daños mucho más rápidamente. La liquidación de los siniestros se lleva a cabo mediante de varios meses a unos pocos días reducido. También hay otras ventajas en el uso a largo plazo:

1. En Satisfacción de clientes crece porque los siniestros se liquidan rápidamente.
2. La aseguradora recibe una base de datos muy precisa para mejorar, en el futuro Evaluación de riesgos.

Cómo aprovechar el potencial de la información visual

La mejora de los procesos de reconocimiento de imágenes permite aumentar la evaluación de los datos de imágenes, especialmente en la era de la inteligencia artificial. La información visual es extremadamente rica, está disponible muy rápidamente y tiene la ventaja de que suele estar disponible en cantidades muy grandes (Big Data). Esto permite aprovechar un enorme componente de datos que durante muchos años permaneció excluido de los análisis de datos porque resultaba difícil extraer eficazmente la información que contenía. Hoy en día Método de reconocimiento de imágenes y su uso es económico, lo que abre un amplio abanico de nuevas posibilidades. Campos de aplicación abierto:

• Detección y seguimiento de objetos
• Detección de posición y ubicación
• Medición del tamaño y la forma
• Inspección de superficies
• Reconocimiento de patrones
• Reconocimiento de caracteres
• Reconocimiento de códigos de barras
• Comprobación de integridad o de nivel
• Control y dirección del tráfico
• Reconocimiento de personas

Muchos procesos que se basan total o parcialmente en información visual pueden optimizarse o rediseñarse por completo utilizando nuevos métodos de reconocimiento de imágenes. Dado que la información implicada es en parte muy compleja, tanto la Adquirir conocimientos así como el beneficios económicos enorme.