کاربردهای پردازش تصویر در دنیای وب

چندی پیش، هوش مصنوعی تنها یک خیال و تخیل از آینده فناوری دیده می‌شد. امروزه یادگیری ماشین، نیروی محرک پیشرفت‌های فناوری است. یادگیری ماشین و فناوری‌های مربوط به هوش مصنوعی در زندگی روزانه مردم، به چشم می‌خورند.
پردازش و تشخیص تصویر، یکی از پر کاربردترین قابلیت‌های یادگیری ماشین است. پردازش تصویر باعث انقلابی در دنیای فناوری شد. تشخیص تصویر، فرصت‌های شگفت انگیزی را، مانند همان‌هایی که در فیلم‌های علمی تخیلی نشان داده می‌شد، در دنیای فناوری و وب ایجاد کرده است.
تشخیص و پردازش تصویر با استفاده از یادگیری ماشین در سال‌های گذشته رشد موثری داشته است. یادگیری ماشین عملکردی شبیه به مغز انسان دارد.
در پردازش تصویر، کامپیوترها یاد می‌گیرند که عناصر بصری درون یک تصویر را تشخیص دهند. سپس بر اساس الگوهای مربوطه و با استفاده از پایگاه داده‌های بزرگ، تصاویر را می‌سنجند و برچسب‌های مربوطه را تولید می‌کنند.
در زیر چند مورد از کاربردهای گردازش تصویر در وب در دنیای امروز آورده شده است.

• وب سایت‌های عکس و فیلم

یکی از پر کاربردترین قابلیت‌های پردازش تصویر، تشخیص تصاویر در عکاسی و فیلمبرداری آرشیوی است.
وب سایت‌های آرشیوی بستری را ارائه می‌دهند که در آن عکاسان و فیلمبرداران می‌توانند محتوای خود را بفروشند. شرکت کنندگان باید محتوای خود برچسب گذاری کنند.
برچسب گذاری محتوا یک کار وقت گیر و خسته کننده است. از طرفی، بدون تعیین کلمات کلیدی مناسب، محتوای آن‌ها ایندکس گذاری نمی‌شود. زمانی که این روند درست انجام نشود، محتوا به فروش نمی‌رود.
تشخیص تصویر برای وب سایت‌های آرشیوی بسیار مهم است. روزانه میلیاردها جستجو در این وی سایت‌های انجام می‌شود. این ابزار به کشف محتوای مناسب جستجو کاربر کمک می‌کند.
تشخیص تصویر به فروش بهتر محتوا کمک می‌کند. ایده‌های خلاق تری برای چگونگی بر چسب زدن محتوا نیز ارائه می‌دهد.
ابزارهای نرم افزاری Keywording مانند Qhero با تشخیص تصویر Imagga همراه شده اند تا به همکاران کمک کنند تا مطالب خود را با سهولت توصیف و برچسب گذاری کنند.
چنین ابزارهایی دارایی‌های بصری را تجزیه و تحلیل کرده و کلمات کلیدی مرتبط را پیشنهاد می کنند. این باعث می شود زمان مورد نیاز عکاسان برای پردازش مطالب بصری کاهش یابد. مناسب ترین کلماتی که توصیف کننده یک تصویر هستند را ارائه می‌دهد.

• جستجوی تصویری، جستجوی محصول را بهبود بخشیده است

جستجوی بصری، به کاربران این امکان را می‌دهد که محصول مرتبط با تصویری که دارند را در اینترنت جستجو کنند. این تصویر مرجع می‌تواند توسط خود شخص گرفته شده باشد یا از اینترنت دانلود شده باشد.
Imagga Visual Search API به شرکت‌ها امکان می دهد جستجوی مبتنی بر تصویر را در سیستم‌های نرم افزاری و برنامه‌های کاربردی خود پیاده کنند تا از پتانسیل جستجوی داده‌های بصری خود حداکثر استفاده را داشته باشند.
خرده فروشان آنلاین مد، دکوراسیون منزل و مبلمان در حال حاضر پرطرفدارترین مصرف کنندگان این قابلیت هستند. آن‌ها این قابلیت را در فروشگاه اینترنتی خود ادغام کرده‌اند. وجود این قابلیت به افزایش تایید سبد خرید منجر شده است.
به صورت میانگین بیشتر مصرف کنندگان به سمت عادت جستجوی تصویری و صوتی رفته‌اند. گارتنر پیش بینی کرده است که در سال 2021، فروشگاه‌های اینترنتی که جستجوی تصویری و صوتی را در سایت خود ادغام کرده‌اند، حدود 30% افزایش درآمد خواهند داشت.
مزیت جستجوی بصری شامل جستجوی پیشرفته محصول، توصیه محصول بر اساس شباهت به تصویر بارگذاری شده است.

•  دسته بندی تصویر برای وب سایت‌ها با استفاده از پایگاه‌ داده‌های بصری و تصویری

طیف وسیعی از مشاغل مختلف دارای پایگاه داده‌های عظیمی از تصاویر هستند که مدیریت و استفاده از آن‌ها دشوار است. از آنجا که این کسب و کارها ممکن است یک روش مؤثر برای حس کردن تمام داده‌های بصری نداشته باشند، ممکن است در نهایت طبقه بندی نشوند و مورد استفاده قرار نگیرند.

اگر یک پایگاه داده تصویری شامل فرا داده در مورد تصاویر نباشد، طبقه بندی آن یک دردسر بزرگ است. طبقه بندی تصاویر با استفاده از یادگیری ماشین راه حل اصلی برای این امر است.
با تشخیص تصویر، شرکت‌ها می توانند به راحتی پایگاه داده خود را سازماندهی و طبقه بندی کنند زیرا این قابلیت، طبقه بندی خودکار تصاویر در مقادیر زیاد را فراهم می‌کند. این کار به آن‌ها کمک می کند تا از محتوای بصری خود بدون وقت گذاشتن برای مرتب سازی و برچسب زدن دستی سود ببرند.
بهترین بخش در مورد طبقه بندی خودکار تصویر این است که امکان آموزش سفارشی را در بر API تشخیص تصویر کلی فراهم می کند. این بدان معناست که مشاغل می توانند دسته‌های سفارشی ارائه دهند، که AI برای تشخیص و استفاده از آنها آموزش دیده است.

• تشخیص تصویر و چهره در شبکه‌های اجتماعی

تشخیص تصویر در رسانه‌های اجتماعی در حال حاضر یک واقعیت است. فیس بوک برنامه شناسایی چهره خود Moments را منتشر کرد. مدتی است که از چهره برای برچسب زدن افراد روی عکس‌های کاربران استفاده می‌کند.
به دلیل اینکه تشخیص چهره یک زمینه حساس است، فیس بوک از ادغام آن در تجربه کاربران در رسانه‌های اجتماعی خودداری کرده است. هر زمان که کاربران عکس را بارگذاری می کنند، فیس بوک قبل از وارد کردن توضیح، قادر است اشیاء و صحنه‌های موجود در عکس را تشخیص دهد.
بینایی کامپیوتر می‌تواند اشیاء، چهره‌های صورت، غذا، مناظر طبیعی و ورزش را از دیگر موارد تشخیص دهد. علاوه بر برچسب زدن افراد بر روی عکس‌ها، از تشخیص تصویر برای ترجمه محتوای بصری برای کاربران نابینا و شناسایی تصاویر نامناسب یا توهین آمیز استفاده می‌شود.

تشخیص تصویر به روش‌های دیگر در شبکه‌های اجتماعی نیز اعمال می شود. به عنوان مثال ، برنامه iOs SmartHash از API Imagga استفاده می‌کند تا به کاربران خود ابزاری آسان برای ایجاد خودکار هشتگ بر عکس‌های خود ارائه دهد. این امر به افراد امکان می دهد تصاویر خود را با موفقیت به صورت آنلاین و بدون نیاز به تحقیق و هشتگ‌های عجیب و غریب به اشتراک بگذارند.
تشخیص عکس توسط سایر خدمات تصویر محور بصورت آنلاین به کار گرفته شده است. اپلیکیشن‌های Google Photos و Photos Photos عکس‌ها را بر اساس رویدادها و مکان‌ها دسته بندی می‌کنند. به علاوه قابلیت تشخیص چهره نیز دارند.
استفاده از تشخیص تصویر تجربه کاربران را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد. این قابلیت کمک می‌کند تا عکس‌های خود را در یک سری معنادار سازماندهی کنند. افراد به راحتی م‌ توانند عکس‌هایی از سفر را با دوستانی که بخشی از همان سفر بودند، رد و بدل کنند.

• بازاریابی تعاملی و کمپین‌های خلاقانه

برنامه‌های تشخیص تصویر فقط به خدمات مصرف کننده محدود نمی شوند. آژانس‌های تبلیغاتی و بازاریابی، در حال کشف پتانسیل‌های خود برای فعالیت‌های خلاقانه و تعاملی هستند. این قابلیت فرصت‌های جدیدی را برای یادگیری بیشتر در مورد مخاطبان هدف و خدمت به آن‌ها با محتوای برند شده چشمگیر ایجاد می‌کند.

هوش اجتماعی امروز عمدتاً مبتنی بر گوش دادن به اجتماعی است. این کار شامل پیگیری مکالمات در رسانه‌های اجتماعی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چشم انداز است.
اما امروز، این دانش را می توان از تصاویری که به صورت آنلاین با راندمان بسیار بالاتر به اشتراک گذاشته می‌شود، جمع آوری کرد. در دریایی از محتوای بصری فراوان و اغلب بی ربط، استخراج اطلاعات مفید فقط از طریق یادگیری ماشینی – یا “گوش دادن بصری” امکان پذیر است.
برای مثال، تشخیص تصویر می‌تواند اشاره بصری به برند، احساس نسبت به برند، همچنین لوگو و دیگر داده‌های برند را که در غیر این صورت، غیرقابل کشف هستند، را کشف کند.
براساس اطلاعات جمع آوری شده از تجزیه و تحلیل تصاویر، بازاریابان می توانند با استفاده از شخصی سازی، فعالیت‌های خود را بهتر هدفمند کنند.
علاوه بر اطلاعات ارزشمند در مورد مشتریان بالقوه، از تشخیص تصویر می توان برای ساخت محتوای خلاقانه که افراد را درگیر کند و برای ایجاد روابط آنها با برندها، استفاده کرد.
برای نشان دادن این API تشخیص تصویر Imagga در یک پروژه بازاریابی KIA برای ایجاد یک کمپین تعاملی مورد استفاده قرار گرفت. با مشاهده محتوای تصویر شرکت کنندگان به صورت آنلاین، به هر فرد به یک گروه سبک زندگی متفاوت اختصاص یافت.
سپس با ماشین مناسب تطبیق داده شند که به بهترین وجه متناسب با سبک زندگی آن‌ها در بین 36 سبک مختلف اتومبیل ارائه شده توسط KIA بود.

تجلیل از قدرت تشخیص تصویر

تشخیص تصویر پتانسیل وسیعی را برای اپلیکیشن‌ها و صنایع همراه خود دارد. این چند مثال مطمئناً همه جوانب تشخیص و پردازش تصویر را در بر نمی‌گیرنند. با این حال، این مثال‌ها تنوع برنامه‌هایی را که یادگیری ماشین می‌تواند به کسب و کارهایی که با کتابخانه‌های بزرگ محتوای بصری سر و کار دارند، کمک کند، ارائه می‌دهند.