Trí tuệ nhân tạo (AI) trong xử lý hình ảnh

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong xử lý hình ảnh

Việc sử dụng hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc từ một lượng lớn dữ liệu hình ảnh và giọng nói luôn là một thách thức đối với các chuyên gia khai thác dữ liệu. Việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc thường liên quan đến việc sử dụng các thuật toán học sâu và những thuật toán này có thể gây khó khăn cho người mới bắt đầu. Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc thường yêu cầu GPU mạnh mẽ và một lượng lớn tài nguyên máy tính. Bài viết này giới thiệu một phương pháp nhận dạng hình ảnh bằng cách sử dụng học sâu. Phương pháp này có thể được áp dụng cho các tình huống như lọc hình ảnh bất hợp pháp và phát hiện đối tượng.

Thử nghiệm này tạo ra một mô hình nhận dạng hình ảnh bằng cách sử dụng khung học sâu TensorFlow trong Nền tảng Máy học Đám mây của Alibaba dành cho AI. Toàn bộ thủ tục mất khoảng 30 phút để hoàn thành. Sau quá trình huấn luyện mô hình, hệ thống có thể nhận ra con chim trong hình ảnh sau và trả về từ “chim”:

 

 

Thử nghiệm này có thể được tạo từ mẫu phân loại hình ảnh TensorFlow sau:

Trừu tượng

Với tư cách là phương tiện truyền thông chính của con người và sự hiểu biết về thế giới, hình ảnh là một trong những nguồn thông tin quan trọng của hoạt động trí tuệ con người. Với sự phát triển của thời đại, nhu cầu về công nghệ xử lý hình ảnh ngày một tăng cao. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ máy tính cũng tạo nền tảng cho việc ứng dụng xử lý ảnh. Để đạt được hiệu quả xử lý ảnh tốt hơn, bài báo này tập trung vào việc ứng dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo trong xử lý ảnh. Phân đoạn hình ảnh là công nghệ phân tách hình ảnh thành các vùng có các đặc điểm khác nhau và trích xuất các mục tiêu hữu ích. Có thể coi đây là một bài toán tối ưu hóa tổ hợp. Việc áp dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo vào các bài toán tối ưu hóa là hoàn toàn khả thi. Đầu tiên, bài báo này giới thiệu thuật toán đàn kiến ​​trong thuật toán trí tuệ nhân tạo, xây dựng nguyên lý cơ bản và mô hình toán học của thuật toán đàn kiến. Thứ hai, để nâng cao khả năng tìm kiếm toàn cục của thuật toán đàn kiến, bài báo này giới thiệu hàm mức độ đông đúc của cá vào thuật toán đàn kiến. Cuối cùng, thuật toán đàn kiến ​​cải tiến được sử dụng trong phân đoạn ảnh để cải thiện hiệu quả của việc phân đoạn ảnh. Kết quả mô phỏng cho thấy việc sử dụng thuật toán đàn kiến ​​trong phân đoạn ảnh là khả thi. Và việc cải tiến tối ưu hóa thuật toán đàn kiến ​​có hiệu quả. Thuật toán đàn kiến ​​cải tiến được áp dụng trong phân đoạn hình ảnh có thể cải thiện đáng kể hiệu suất phân đoạn .

 

Bài viết liên quan

2022.11.25
BEIT ký hợp đồng triển khai hệ thống quản lý với MyGym

Ngày 25/11/2022 ra lễ ký kết hợp đồng giữa công ty trách nhiệm hữu hạn Công nghệ BEIT và công […]

2022.11.09
BEIT tập trung xây dựng kho mẫu website chất lượng cao

Vì nhu cầu của khách hàng rất lớn về website chuẩn SEO và chất lượng, vì thế BEIT đã và […]

2022.11.01
Công ty BEIT phát triển website trên nền tảng Shopify

Công ty phát triển website dựa vào nền tảng  Shopify (Shopify Development Agency) Khởi chạy cửa hàng trực tuyến và […]

2022.10.28
Công ty BEIT phát triển mảng Game Online CHPlay, IOS

DỊCH VỤ PHÁT TRIỂN TRÒ CHƠI (Game) Công ty phát triển trò chơi điện tử của chúng tôi điều hành […]

2022.10.26
BEIT xây dựng website cho công ty UPTEMPO Hàn Quốc

Website của công ty UPTEMPO được xây dựng bởi BEIT. Chúng tôi luôn mong muốn tạo niểm tin cho khách […]

2022.10.07
XÂY DỰNG MỘT API ĐẦY ĐỦ với NodeJS + Strapi trong 5 phút hoặc ít hơn (tuyệt vời!)

Một thời gian trước, tôi đã quyết định sử dụng công cụ #strapi tuyệt vời này. Kết quả kiểm tra […]

Giới thiệu

Chúng tôi có kinh nghiệm trong phát triển các dự án E-commerce, phần mềm quản lý, Mobi app, các dự án outsource. Với những công nghệ mới nhất hiện nay.

Tìm kiếm