Hoe werkt AI beeldherkenning?

Beeldherkenning, ook wel beeldclassificatie genoemd, is een belangrijke taak in het steeds groeiende gebied van computervisie die betrekking heeft op het identificeren van bepaalde soorten, of klassen, van objecten binnen een beeld of videoframe.

Beeldherkenning kan worden uitgevoerd door middel van eenvoudige beeldverwerkingsmethoden zoals deterministische algoritmen. Deze technieken kunnen echter vrij beperkt zijn in functionaliteit en reikwijdte. De integratie van kunstmatige intelligentie in beeldherkenningsmethoden maakt het proces weliswaar complexer, maar heeft de horizon ervan aanzienlijk verruimd.

Kunstmatige intelligentie en machine learning (ML) stellen moderne beeldherkenningssystemen in staat verborgen patronen op te pikken – zelfs die welke niet zichtbaar zijn voor het menselijk oog – in verzamelingen beelden en onafhankelijke, slimme beslissingen te nemen. AI image recognition heeft de noodzaak voor machines om input en/of feedback te krijgen van menselijke agenten sterk verminderd, waardoor de geautomatiseerde verwerking van visuele datastromen op steeds grotere schaal mogelijk wordt.

Hoe werkt beeldherkenning?

AI-beeldherkenningstechnologie is een kerntoepassing van deep learning. In hun streven om de logica die het menselijk brein volgt te imiteren, hebben AI-systemen ons in veel opzichten voorbijgestreefd, bijvoorbeeld doordat ze sneller en oplettender zijn en gemakkelijk met big data overweg kunnen.

Een van de meest verbreide onderliggende concepten voor machinaal leren die door beeldherkenningsmodellen worden toegepast, zijn neurale netwerken, die losjes gebaseerd zijn op onze huidige wetenschappelijke kennis van het menselijk brein. Neurale netwerken bootsen de biologische neurale mapping na die de menselijke hersenen gebruiken voor het verwerken en analyseren van informatie.

Het proces van beeldherkenning kent drie hoofdstappen:

  • training
  • testen
  • voorspelling

Eerst wordt het algoritme, met behulp van een trainingsdataset, geleerd wat het van de invoergegevens mag verwachten.

Na zorgvuldige bestudering van de trainingsgegevens, vormt het beeldherkenningssysteem zinvolle associaties tussen de beelden en de verwachte outputs. Het systeem wordt vervolgens geĆ«valueerd op wat het heeft geleerd met behulp van een testdataset, bv. is het systeem goed genoeg in het identificeren van afbeeldingen die auto’s bevatten.

Het kan een paar (of vele!) pogingen vergen voordat aanvaardbare resultaten worden bereikt, afhankelijk van de hoeveelheid en de kwaliteit van de gegevens die voor de training zijn gebruikt. Zodra het systeem een nauwkeurigheidsniveau heeft bereikt dat aan jouw eisen voldoet, kan het worden gebruikt om voorspellingen te doen op basis van echte gegevens; dit is de laatste fase van het proces.

Lees ook: 3 Voordelen van een professionele installateur