<span style="font-weight: 400;">Di recente hai visto l’immagine di una persona, di un’auto, di un uccello unico o persino di un edificio e vuoi saperne di più? Come troverai tutti i dati relativi ad esso? Probabilmente riceverai aiuto dai motori di ricerca utilizzando le parole chiave. Cosa succede se non sai nulla dell’immagine che hai visualizzato? Raramente troverai le parole chiave pertinenti per ottenere i dati esatti.
Quindi, c’è un modo per trovarlo? Sì, il progresso tecnologico, in particolare l’IA, ha trovato una soluzione. Senza lasciare confusione, passiamo direttamente alle domande di base su quale metodo l’IA ha introdotto per cercare immagini simili e come funziona.
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L’IA può aiutare nella ricerca tramite immagine simili?
La risposta è si. Poiché la tecnologia AI offre facilità in tutti i campi, sta diventando una parte vitale delle nostre vite. Questa volta, è venuta fuori una nuova idea per trovare immagini su Internet; ricerca inversa immagini. Ogni persona può cercare le immagini caricate su diverse piattaforme online utilizzando questo metodo. Sia che tu voglia saperne di più sull’immagine di un oggetto, scoprire chi sta copiando le tue fotografie o individuare l’origine dell’opera d’arte, un metodo ricerca tramite immagine può aiutarti.
La domanda è; in che modo un’intelligenza artificiale ricerca tramite immagine può aiutare le persone a trovare ciò che vogliono? Ecco la risposta!
Come funziona la ricerca tramite immagine con intelligenza artificiale?
Coloro che preferiscono la tecnica ricerca per immagini o vogliono provare come funziona devono caricare un’immagine su una piattaforma ricerca inversa immagini. Nel momento in cui un utente ricerca per immagini sul database o sullo strumento di ricerca tramite immagine inverse, differenzia più elementi dell’immagine utilizzando la tecnica del deep learning. Questi elementi includono i modelli, i colori, i disegni, le caratteristiche, ecc. Una volta analizzati tutti gli elementi, recupera i risultati in base alla somiglianza in pochi istanti.
A volte, quando un utente carica un’immagine virale su qualsiasi strumento, mostra molti risultati perché di solito vengono caricati su più piattaforme online. Se non viene caricata nemmeno una singola stessa foto in nessuna parte del Web, verranno visualizzate immagini simili ad essa. Ad esempio, se scatti una foto di te stesso con indosso pantaloni neri, verranno mostrate foto di belle persone come te con gli stessi pantaloni neri. Allo stesso modo, quando carichi un’immagine di un’auto, mostrerà i risultati di modelli di auto simili.
Discutiamo di quali tecnologie vengono utilizzate nei recuperi di immagini basati sull’intelligenza artificiale.
Quali tecniche vengono utilizzate per trovare immagini simili?
In precedenza, le persone utilizzavano i database o cerca immagine utilizzando query diverse per trovare foto simili. Questo è stato un compito frenetico e dispendioso in termini di tempo per molti. Inoltre, se non sanno nulla di un’immagine, potrebbero avere difficoltà a trovare immagini pertinenti o simili sul Web o nei database.
Tuttavia, i data scientist hanno lavorato su sistemi di riconoscimento delle immagini e hanno inventato una soluzione solida. Hanno sviluppato il recupero delle immagini basato sui contenuti, che ha risolto molti problemi e ha consentito alle persone di trovare immagini simili in pochi secondi. All’inizio presentava alcuni problemi e non erano accurati. Gli utenti non hanno ottenuto i dati esatti ogni volta che hanno cercato per immagine. Inoltre, c’erano molti margini di miglioramento. Ecco perché gli scienziati hanno lavorato molto per migliorarli.
Hanno utilizzato diversi domini dell’intelligenza artificiale come l’apprendimento automatico e le reti neurali profonde. Queste tecniche aiutano in vari modi a rendere i risultati ricerca tramite immagine migliori e più accurati.
Ecco un breve dettaglio sul funzionamento dell’apprendimento automatico e delle reti neurali profonde.
Apprendimento automatico
L’apprendimento automatico è utile negli strumenti ricerca tramite immagine in quanto migliora la precisione e rende il processo più veloce. Inoltre, identifica e isola diverse caratteristiche di un’immagine e la salva nel database per un uso successivo. Inoltre, utilizza il database per portare i risultati più rilevanti.
Apprendimento approfondito
La tecnologia delle reti neurali profonde si ispira alle funzionalità del cervello umano e gli sviluppatori l’hanno progettata per elaborare i dati nello stesso modo. È una rete neurale composta da più strati di neuroni artificiali e ognuno viene utilizzato per riconoscere schemi nei dati. Ad esempio, nella tecnica ricerca inversa immagini, il metodo di deep learning identifica i dati con un livello di precisione più elevato, migliorando in definitiva i risultati della ricerca e portando solo i dati accurati desiderati dagli utenti.
Queste tecnologie alla fine hanno contribuito a rendere il recupero delle immagini basato sui contenuti migliore che mai. Con l’aiuto dell’apprendimento automatico e delle reti neurali profonde, gli esperti hanno sviluppato la tecnologia delle unità di elaborazione grafica, che è molto utile per analizzare i vari elementi di un’immagine e ottenere risultati autentici.
Fine delle righe!
Il mondo si sta rapidamente muovendo verso il miglioramento in termini di tecnologia e facilità di lavoro. Dopo Internet e l’informatica, ora è il periodo dell’intelligenza artificiale. È diventato una parte cruciale di quasi ogni attività e campo della vita. Il miglioramento dei risultati cerca immagine è una di quelle aree in cui l’IA ha aiutato molto le persone. Ecco perché scienziati e inventori stanno cercando di migliorare le cose con il tempo. Tuttavia, crescerà e renderà le cose ancora migliori di adesso nel prossimo futuro.
Articolo pubblicato il giorno 4 Aprile 2022 - 09:39
