Mengenal Cara Kerja dan Fungsi AI for Image Recognition

AI For Image Recognition

AI for image recognition menginterpretasikan foto untuk mengidentifikasi objek, tempat, dan lain sebagainya. Karena tunduk pada mesin untuk identifikasi, AI menjadi canggih. Semakin besar jumlah database yang disimpan untuk model machine learning, maka AI akan semakin teliti dan gesit dalam mengidentifikasi, memahami, dan memprediksi dalam berbagai situasi.

AI for image recognition atau pengenalan gambar akan membantu visi komputer dalam mengidentifikasi hal-hal di lingkungan secara akurat. Sulit untuk mengidentifikasi atau membedakan item tanpa pengenalan gambar, karena pengenalan gambar sangat penting untuk visi komputer, jadi Anda harus mempelajarinya lebih lanjut.

Apa itu AI for Image Recognition?

AI For Image Recognition
Sumber: Freepik

AI for image recognition yang merupakan bagian dari visi komputer, adalah seni mengenali dan menafsirkan foto untuk mengidentifikasi objek, tempat, orang, atau hal-hal yang dapat diamati di lingkungan alami seseorang. 

Tujuan utamanya adalah untuk melihat objek dengan cara yang sama seperti otak manusia. Pengenalan citra akan berupaya mendeteksi dan mengevaluasi semua hal tersebut, lalu menarik kesimpulan berdasarkan analisis tersebut. Visi komputer, di sisi lain, adalah frasa yang lebih luas yang mencakup cara memperoleh, menganalisis, dan memproses data dari dunia nyata ke mesin. Pengenalan gambar akan memeriksa setiap piksel dalam gambar untuk mengekstrak informasi yang relevan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia. Kamera AI dapat mendeteksi dan mengenali berbagai objek yang telah dilatih dalam visi komputer.

Bagaimana Cara Kerja AI for Image Recognition?

Manusia akan mengenali gambar dengan memanfaatkan jaringan saraf alami yang membantu mereka mengidentifikasi item dalam gambar yang diperoleh dari pengalaman sebelumnya. Selanjutnya, jaringan syaraf tiruan akan membantu robot dalam pengenalan gambar.

Beberapa lapisan sel dalam jaringan saraf AI dapat saling mempengaruhi, dan kompleksitas struktur dan desain jaringan saraf ditentukan oleh jenis informasi yang dibutuhkan. Pengenalan gambar akan lebih sulit dari yang Anda kira karena membutuhkan pembelajaran mendalam, jaringan saraf, dan algoritma pengenalan gambar tingkat lanjut agar dapat dibayangkan oleh mesin.

Bagaimana AI Dilatih untuk Mengenali Gambar?

AI For Image Recognition
Sumber: Freepik

Untuk membuat pengenalan gambar mesin dapat dibayangkan, pertama-tama Anda harus melatih algoritma yang dapat mempelajari dan memperkirakan dengan akurasi tinggi. 

Mesin memvisualisasikan dan mengevaluasi konten visual dalam gambar dengan cara yang tidak dilakukan manusia. Dibandingkan dengan manusia, mesin mengartikan gambar sebagai raster, yang merupakan kumpulan piksel, atau sebagai vektor. Jaringan saraf convolutional akan membantu dalam mencapai tujuan ini untuk mesin yang dapat dengan jelas menggambarkan apa yang terjadi dalam gambar. Jaringan saraf convolutional akan mendukung AI dalam pengenalan gambar.

Lantas, seberapa beragam gambar dapat diidentifikasi oleh AI? Penjelasannya adalah foto-foto ini akan diberi label dengan teknik pelabelan data yang sesuai untuk menghasilkan dataset pelatihan berkualitas tinggi.

Baca juga: Peran Penting Verifikasi Biometrik di Berbagai Bidang Industri

Bagaimana AI Dapat Mengenali Gambar?

Berbagai aspek dievaluasi saat mengenali foto untuk membantu AI dalam membedakan objek yang diminati. 

  • Pengenalan wajah. Pengenalan wajah AI adalah salah satu contoh terbaik tentang bagaimana sistem pengenalan wajah memetakan banyak fitur wajah. Setelah memperoleh informasi tersebut, maka proses untuk menemukan kecocokan di database. Sistem pengenalan wajah kini digunakan oleh produsen smartphone untuk memberikan keamanan kepada pengguna ponsel, di mana mereka dapat membuka kunci ponsel mereka atau menginstal berbagai aplikasi di ponsel cerdas mereka. Namun, privasi Anda mungkin akan terancam karena data Anda dapat diperoleh tanpa sepengetahuan Anda. Namun, masalah semacam itu akan diselesaikan di masa mendatang dengan kumpulan data yang lebih disempurnakan yang dikembangkan oleh anotasi tengara untuk perangkat lunak pengenalan wajah.
  • Deteksi Teks. Deteksi teks sangat penting untuk transkripsi OCR, yang mengekstraksi teks dari gambar dan membuatnya tersedia untuk pengguna lain, seperti kategorisasi teks atau anotasi teks, guna menghasilkan kumpulan data untuk pengembangan model ML berbasis NLP.
  • Pengenalan Pola. Pengenalan gambar digunakan dengan cara yang sama untuk mengenali pola tertentu dalam gambar, seperti ekspresi wajah, tekstur, atau gerakan tubuh dalam berbagai skenario.

Baca juga: Face Morphing Attack pada Proses Verifikasi Biometrik Wajah

Penerapan AI memang sudah sangat luas sekarang ini. Berbagai sektor kehidupan sudah mulai mengadopsi teknologi AI untuk meringkas proses kerja, termasuk AI for image recognition. Apakah Anda juga tertarik untuk mulai menerapkan AI for image recognition pada perusahaan atau bisnis Anda?

Kini Anda bisa memilih Verihubs sebagai pilihan yang paling tepat. Dari teknologi berbasis AI yang canggih dan mudah digunakan, Verihubs dapat memberikan berbagai macam solusi untuk membuat customer journey yang lebih simpel dan tentunya dengan standar keamanan lebih unggul. Segera hubungi kontak layanan Verihubs lalu pilih produk yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.

Artikel Terbaru Kami

insurtech adalah

Memahami Insurtech: Inovasi Digital dalam Asuransi

cara membuat chatbot ai mudah

Terlengkap! Bagaimana Cara Membuat Chatbot AI Mudah?

peranan kecerdasan buatan dalam pendidikan

10 Manfaat & Peranan Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan