Advanced Image Recognition, cos’è e come sfruttarla

Advanced Image Recognition

In ambito di intelligenza artificiale si sente parlare sempre più spesso di Advanced Image Recognition (AIR), una particolare tecnologia che, sfruttando le reti neurali convolutive, simula il cervello umano per quanto riguarda la vista. In pratica le reti neurali artificiali, sempre più simili a quelle naturali, hanno favorito l’evoluzione dell’Image Recognition.

La tecnologia AIR rientra tra le applicazioni di intelligenza artificiale per migliorare l’organizzazione aziendale fornite da Humable, capace di garantire una serie di vantaggi tangibili ai clienti tra cui:

  • eliminazione degli errori, in quanto tutti i documenti e le immagini vengono rigorosamente ispezionati, elaborati ed organizzati senza alcun intervento umano;
  • tecnologia flessibile che si adatta tranquillamente ad ogni tipologia di documento ed ogni esigenza;
  • estrazione di un numero maggiore di informazioni grazie all’accelerazione dei progetti di automazione digitale.

Le aziende che si sono affidate a noi hanno visto calare del 36% gli errori e riscontrato un miglioramento della produttività pari al 23%. Ti basta pensare che un minuto di lavoro di un robot equivale a 15 minuti di lavoro manuale, quindi tagliamo anche i tempi morti dando una bella accelerazione alla produttività della tua azienda.

L’evoluzione della Advanced Image Recognition

Advanced Image Recognition

La tecnologia AIR si è sviluppata nel corso dei decenni dando vita al cosiddetto artificial neural network (ANN). Si tratta di un modello computazione parallelo composto da diverse unità elaborative ed interconnesse tra di loro con collegamenti di varie intensità.

In pratica ci sono delle unità di input che svolgono una serie di azioni. Innanzitutto incamerano i dati del problema da elaborare; successivamente si passa al processo di elaborazione che si propaga parallelamente fino alle unità di output, che danno il risultato finale. Una ANN non viene programmata per risolvere un singolo problema, ma deve essere allenata seguendo esempi concreti della realtà da modellare.

Cos’è l’Image Recognition e come funziona?

Quando parliamo di sistemi di Advanced Image Recognition, facciamo riferimento all’Image Recognition. Ma di cosa si tratta nello specifico?

Oggi l’intelligenza artificiale, sfruttando le reti neurali evolute, è in grado di riconoscere le immagini imitando alla perfezione il comportamento della vista umana. Alcuni esperimenti condotti sul cervello hanno permesso di evidenziare che la corteccia visiva primaria è composta da un insieme di strutture neuronali semplici che consentono di attivare la vista.

Partendo da questo concetto le macchine, tramite sofisticati algoritmi per la lettura e l’interpretazione delle immagini, sfruttano le reti neurali riuscendo a riconoscere forme, colori e seguire addirittura oggetti in movimento.

L’Image Recognition si basa soprattutto sulle CNN (convolutional neural networks, ossia reti neurali convoluzionali), che aiutano a classificare le immagini, composte da pixel, per poi estrarre una serie di caratteristiche ed informazioni.

Dopo che ogni immagine è stata convertita in migliaia di caratteristiche, il modello viene addestrato, ripercorrendo per grandi linee lo stesso funzionamento del Machine Learning (Apprendimento Automatico). Più immagini si usano e più velocemente un modello viene addestrato per stabilire se una determinata immagine rappresenta un prodotto conforme o meno.

Ogni modello, dopo essere stato opportunamente allenato e addestrato, può essere usato successivamente anche per riconoscere un’immagine sconosciuta, raggiungendo un notevole livello di versatilità per ogni esigenza.

I vari step della CNN

Per chiarire meglio il concetto di CNN, riassumiamo di seguito il meccanismo che utilizza per riconoscere un oggetto o un’immagine:

  • il primo strato si occupa di rilevare linee, bordi e cambiamenti di luminosità;
  • le informazioni vengono passate al livello successivo che, combinando le funzioni precedenti, crea dei rilevatori finalizzati a identificare le forme semplici;
  • il processo continua così nei successivi livelli, diventando sempre più astratto e quindi in grado di rilevare oggetti specifici;
  • gli ultimi strati della rete integrano tutte queste caratteristiche complesse per poi stilare delle previsioni di classificazione;
  • il valore previsto inizialmente viene confrontato con l’output e vengono individuati i valori errati. La rete ripropone così il processo di apprendimento per ottenere un risultato più preciso;
  • la rete si corregge automaticamente fino ad ottenere un risultato soddisfacente che minimizza o azzera gli errori.

Come ottenere il massimo dei tuoi dati con AIR? Te lo spieghiamo noi di Humable

Sfruttando la soluzione AIR che noi di Humable ti mettiamo a disposizione, puoi “leggere” i dati presenti in un’immagine. Il sistema ispeziona l’immagine, dopodiché opera in totale autonomia grazie ad un avanzato riconoscimento ottico dei caratteri, all’intelligenza artificiale ed una serie di tecniche all’avanguardia per identificare ed estrarre informazioni preziose da contenuti non strutturati.

Un apposito bot ispeziona il documento, lo legge e ne estrae i contenuti più importanti, per poi organizzarli e trasferirli secondo le tue specifiche esigenze. Il processo si completa con un controllo dei dati accurati che ti fornisce una visione più ampia. Hai bisogno di trasformare in digitale immagini e testi?

Humable è la soluzione adatta a te, contattaci subito!

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