Google Image Recognition, come analizzare il contenuto delle immagini

Google Image Recognition

L’Intelligenza Artificiale ormai è entrata in ogni settore, professionale e privato, velocizzando i processi e dandoci la possibilità di usufruire più rapidamente di determinati servizi e prodotti. In tale contesto si inserisce perfettamente Google Image Recognition.

L’azienda di Mountain View ha sviluppato una serie di app e API che si focalizzano sulle immagini, dalle quali vengono estrapolate informazioni importanti. Le principali sono:

  • Google Goggles;
  • Google Lens;
  • Cloud Vision API.

Google Image Recognition: in principio era Google Goggles

Google Image Recognition

Una delle prime “creature” di Google dedicata all’Image Recognition fu Google Goggles, che debuttò nel lontano 2010. Quest’applicazione, destinata al riconoscimento delle immagini, veniva usata per ricerche specifiche su immagini scattate con dispositivi mobili.

Fotografando un determinato soggetto, come ad esempio un monumento, Google Goggles era in grado di reperire tutte le informazioni utili. Oppure, fotografando un codice a barre, l’app forniva tutti i dati relativi a quel prodotto. 

Google app Image Recognition: l’avvento di Google Lens

Successivamente Google Goggles fu sostituita da Google Lens, app lanciata nel 2017 che fornisce informazioni pertinenti utilizzando l’analisi visiva. In pratica è sufficiente dirigere il telefono verso un oggetto e scattare una foto per identificarlo e leggere le etichette ed il testo.

Ad esempio basta puntare la fotocamera dello smartphone verso un’etichetta wi-fi, contenente la password ed il nome di rete, per collegarsi automaticamente ad Internet. L’app è molto simile a Google Goggles, ma fornisce ulteriori funzionalità come la divisione di un conto, suggerimenti sulla preparazione di una ricetta o l’utilizzo della sintesi vocale.

Google API Image Recognition: Cloud Vision API

Cloud Vision API è invece un’API in grado di analizzare il contenuto delle immagini, sfruttando i modelli di machine learning in continua evoluzione. In pratica è possibile raccogliere informazioni sul soggetto principale, ma anche sul contesto.

Supponiamo che tu fotografi un cane. Cloud Vision API è in grado di riconoscere la tipologia di animale e la razza, ma anche il contesto circostante. È possibile anche effettuare il rilevamento di etichette, di contenuti espliciti, di luoghi, di punti di riferimento ecc.

Cos’è l’Image Recognition?

L’Intelligenza Artificiale, sfruttando le reti neurali dell’Image Recognition, è in grado di riconoscere le immagini esattamente come fa il cervello umano. La corteccia visiva primaria è composta da un insieme di strutture neuronali semplici che, agendo simultaneamente, attivano la vista.

Le macchine, basandosi su questo stesso concetto, sviluppano determinati algoritmi per la lettura, l’identificazione e l’interpretazione delle immagini che usano le reti neurali per riconoscere forme, colori ed anche oggetti in movimento. In questo modo l’Image Recognition è in grado di riconoscere e processare anche dati non strutturati.

Come funziona l’Image Recognition?

L’Image Recognition sostanzialmente imita il funzionamento del cervello umano, basandosi sulle cosiddette reti neurali convoluzionali (CNN) che consentono di classificare le immagini fisse o in movimento.

Il procedimento è simile ad un modello di machine learning. Un’immagine, composta da diversi pixel, viene scomposta in migliaia di caratteristiche, “addestrando” così la macchina a riconoscere le categorie dei vari prodotti analizzati. Naturalmente più immagini vengono utilizzate, maggiormente un modello viene addestrato per riconoscerle. Con questo sistema la macchina imparerà a riconoscere sia le immagini conosciute che quelle sconosciute.

In questo paragrafo abbiamo dato una definizione generale dell’Image Recognition. Se vuoi saperne di più puoi consultare questo articolo in cui analizziamo nello specifico l’Advanced Image Recognition.

Sempre più aziende hanno bisogno del servizio di riconoscimento immagini

Humable ha lavorato molto sullo sviluppo e sull’implementazione dell’Image Recognition, sviluppando soluzioni personalizzate per ogni necessità. Le aziende che si sono affidate ai nostri servizi hanno notevolmente ridotto i carichi di lavoro, riducendo i tempi almeno del 15%.

Il mercato della Computer Vision deve ancora esprimere tutto il suo potenziale e sempre più aziende, in settori molto diversificati, si stanno interessando a questa particolare funzionalità dell’Intelligenza Artificiale.

Marketing

L’Image Recognition, all’interno di supermercati e di punti vendita, è in grado di rilevare i punti di osservazione dei clienti e dove si concentra il loro sguardo. Inoltre è capace addirittura di distinguere uomini e donne, facilitando la targettizzazione del pubblico.

Healthcare

In ambito medico si stanno facendo passi da giganti, soprattutto grazie all’utilizzo dell’Image Recognition. Sfruttandone le funzionalità, i medici possono eseguire diagnosi più precise e addirittura prevenire determinate malattie in tempo, impedendone lo sviluppo o il peggioramento.

Automotive

Nel settore automotive la precisione riveste un’importanza primaria. Sempre più case automobilistiche stanno provando a sviluppare la guida autonoma, quindi l’algoritmo utilizzato deve essere in grado di riconoscere veicoli, persone ed oggetti alla perfezione.

Produzione

L’Image Recognition analizzando forme, aspetti, colori e tanti altri parametri è perfettamente in grado di capire se un prodotto è a norma, o se non può essere immesso sul mercato poiché non rispetta le normative.

A differenza di quanto tu possa pensare, l’Image Recognition non è riservata esclusivamente alle multinazionali, anzi rappresenta una marcia in più anche per le piccole e medie aziende.

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