Reconocimiento de imágenes mediante el aprendizaje automático Ppt de capacitación

Diapositiva 1

Esta diapositiva presenta el reconocimiento de imágenes. Encontrar objetos de interés dentro de una imagen y determinar a qué categoría pertenecen se conoce como reconocimiento de imágenes.

Notas para el instructor: el reconocimiento de imágenes es una aplicación de visión artificial que implica tareas como la detección de objetos, la identificación de imágenes y la categorización de imágenes.

Diapositiva 2

Esta diapositiva analiza el funcionamiento del reconocimiento de imágenes mediante el aprendizaje automático. Las técnicas de aprendizaje automático se utilizan para extraer conocimiento oculto de un conjunto de datos de muestras buenas y malas para reconocer imágenes.

Notas del instructor: cuando se combina con GPU y tecnología de inteligencia artificial robusta, Deep Learning permite avances significativos en el campo del reconocimiento de imágenes. Los algoritmos de clasificación de imágenes y reconocimiento facial que utilizan Deep Learning alcanzan un rendimiento a nivel humano en la detección de objetos en tiempo real.

Diapositiva 3

Esta diapositiva ilustra los modelos de reconocimiento de imágenes de aprendizaje automático, como las máquinas de vectores de soporte, los modelos de bolsa de funciones y el algoritmo de Viola Jones.

Notas del instructor:

• Máquinas de vectores de soporte: las SVM funcionan mediante la creación de histogramas de imágenes que pueden o no contener los elementos de destino. A continuación, el programa compara los valores de histograma entrenados con los de partes de la imagen de prueba para ver si hay coincidencias.
• Modelos de bolsas de características: los modelos de bolsas de características como la Transformación de características invariantes de escala (SIFT) y las Regiones extremas máximamente estables (MSER) funcionan escaneando una imagen y comparándola con una foto de referencia del objeto que se va a descubrir. Luego, el píxel del modelo hace coincidir las características de la foto de muestra con las regiones de la imagen de destino para ver si hay coincidencias.
• Algoritmo de Viola Jones: Viola-Jones escanea los rostros de las personas y extrae características, que luego se introducen en un clasificador de refuerzo. Como resultado, se crean clasificadores potenciados y se utilizan para comprobar fotos de prueba. Una imagen de prueba debe arrojar un resultado positivo de cada clasificador para encontrar una coincidencia exitosa

Diapositiva 4

Esta diapositiva muestra la aplicación de reconocimiento de imágenes para análisis facial. La transmisión de video de cualquier cámara digital o cámara web se puede usar con tecnologías modernas de aprendizaje automático para realizar detección facial simultánea, estimación de postura facial, alineación facial, reconocimiento de género, detección de sonrisas, estimación de edad y reconocimiento facial.

Notas del instructor: La visión por computadora permite que las computadoras determinen la identidad, las intenciones, el estado emocional y de salud, la edad y el origen étnico a través del análisis facial. Algunos programas de reconocimiento de fotografías incluso intentan utilizar una puntuación para definir los niveles de atractivo percibido.

Diapositiva 5

Esta diapositiva analiza los sistemas de identificación de imágenes con tecnología de aprendizaje automático que se utilizan en el sector agrícola. Estos sistemas emplean herramientas de última generación que han sido entrenadas para reconocer el tipo de animal y su comportamiento.