Beste Bildverarbeitungssoftware
Bildverarbeitungssoftware, oder Computer Vision, ermöglicht es Anwendungen, Bilder oder Videos zu verstehen. Diese Software nimmt Bilder als Eingabe, und ein Computer-Vision-Algorithmus liefert eine Ausgabe, wie z.B. ein Label oder einen Begrenzungsrahmen.
Einige andere Aspekte der Bilderkennung umfassen Bildrestaurierung, Objekterkennung und Szenenrekonstruktion. Diese Fähigkeiten sind typischerweise in intelligente Anwendungen eingebettet.
Bilderkennungssoftware kann von Datenwissenschaftlern verwendet werden, um Bilderkennungsmodelle zu trainieren, sowie von Entwicklern, die Bilderkennungsfunktionen zu anderer Software hinzufügen möchten. Der Typ des Benutzers würde das Format bestimmen, in dem diese Software zugänglich ist, sei es über eine maschinelle Lernbibliothek oder ein Framework, eine API oder ein SDK, oder eine End-to-End-Plattform.
Diese Art von Software sollte von verwandten Formen von Software unterschieden werden. Zum Beispiel, obwohl Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen häufig Werkzeuge zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen bereitstellen, sind sie breit gefächert und nicht ausschließlich auf Bilderkennung ausgerichtet.
Darüber hinaus, während Bilderkennung technisch eine Form des maschinellen Lernens (ML) ist, konzentriert sich die Kategorie des maschinellen Lernens auf Werkzeuge, wie Software, APIs, SDKs und Frameworks, die andere ML-Fähigkeiten wie Empfehlungssysteme und Mustererkennung bieten. Weiterhin kann Software, die speziell für die Erkennung von Text entwickelt wurde, in der Kategorie der optischen Zeichenerkennung (OCR) gefunden werden.
Obwohl viele Bilderkennungslösungen vielseitig sind und die Erkennung verschiedener Arten von Bildern und Objekten ermöglichen, haben einige besondere Schwerpunkte.
Diese Schwerpunkte umfassen Logoerkennung, Gesichtserkennung, Objekterkennung und Erkennung von expliziten Inhalten. Darüber hinaus können einige dieser Produkte nur Bilddateien verarbeiten, während andere auch Videos verarbeiten können.
Schließlich, während die meisten dieser Werkzeuge in der Cloud arbeiten (d.h. man muss das Bild zur Verarbeitung in die Cloud senden), bieten einige die Möglichkeit zur Bildverarbeitung am Rand oder auf dem Gerät.
Um sich für die Aufnahme in die Kategorie der Bilderkennung zu qualifizieren, muss ein Produkt:
Einen Deep-Learning-Algorithmus speziell für die Bilderkennung bereitstellen Sich mit Bilddatensammlungen verbinden, um eine spezifische Lösung oder Funktion zu erlernen Die Bilddaten als Eingabe konsumieren und eine Ausgabe bereitstellen Bilderkennungsfähigkeiten für andere Anwendungen, Prozesse oder Dienste bereitstellenBest Bildverarbeitungssoftware At A Glance
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Mehr über Bildverarbeitungssoftware erfahren
Was ist Bildverkennungssoftware?
Bildverkennungssoftware, auch bekannt als Computer-Vision-Software, gibt Benutzern die Möglichkeit, Bilder einzugeben und Daten in Form eines Labels zurückzuerhalten. Dieser Prozess, der durch maschinelles Lernen (ML) durchgeführt wird, ermöglicht es Endbenutzern, ein Verständnis für Bilder zu erlangen, das sie mit bloßem Auge möglicherweise nicht erreichen könnten. Da Videos im Wesentlichen aus einer Reihe von Bildern bestehen, kann Bildverkennungssoftware auch zur Analyse von Video-Feeds verwendet werden.
Die möglichen Anwendungen dieser Technologie sind breit gefächert und vielfältig. Zum Beispiel können Gesundheitsfachleute sie verwenden, um zu beurteilen, ob ein Tumor bösartig oder gutartig ist. Darüber hinaus können Automobilunternehmen Bildverkennungssoftware nutzen, um die Entwicklung selbstfahrender Autos voranzutreiben, da die Bildverkennung dem Auto ermöglicht, „zu sehen“, indem sie Labels für das bereitstellt, was die Kamera des Autos erfasst. Ein weiteres beliebtes Anwendungsbeispiel ist die Bildsuche, bei der Benutzer ein Bild eines Objekts aufnehmen und als Ergebnis Suchergebnisse erhalten können. Einzelhändler können dies als Alternative zur Textsuche verwenden. Schließlich nutzt Gesichtserkennungssoftware die Bildverkennung: Der Algorithmus nimmt ein Gesicht als Eingabe und liefert Informationen als Ausgabe.
Wichtige Vorteile der Bildverkennungssoftware
- Benutzer befähigen, durch Labeling ein Verständnis für Bilder zu erlangen
- Endbenutzern die Möglichkeit geben, Bilddaten zu interpretieren
- Intelligentere Anwendungen mit Computer-Vision-Fähigkeiten erstellen
Warum Bildverkennungssoftware verwenden?
Geschäftsanwendungen mit Bildverkennungsfunktionen bieten Endbenutzern die Werkzeuge, die sie benötigen, um erfolgreich zu sein. Zum Beispiel, wenn ein Einzelhandelsunternehmen eine intelligentere Suchfunktion aufbauen oder eine medizinische Einrichtung ihre Fähigkeiten zur Krankheitsdetektion verstärken möchte, können Bildverkennungsalgorithmen oder -software zur Rettung kommen.
Engagierte Benutzer — Die Integration von Bildverkennung in Anwendungen führt zu höherer Produktivität für Endbenutzer, da sie die Bilder innerhalb der von ihnen verwendeten Anwendung interpretieren können.
Bessere Anwendungen — Benutzer verbringen mehr Zeit mit der Nutzung von Anwendungen, wenn diese mit Bildverkennungsfunktionen verbessert werden, was zu erhöhter Produktivität und besserem Einsatz der Anwendungen führt.
Kosten senken — Der Aufbau einer robusten Bildverkennungsfunktion kann ein kostspieliges Unterfangen sein und könnte eine beträchtliche Zeit in Anspruch nehmen. Während diese Software möglicherweise zusätzliche Entwicklungsarbeit auf lange Sicht erfordert, hilft sie Unternehmen, Geld zu sparen und Erkenntnisse zu gewinnen.
Wer nutzt Bildverkennungssoftware?
Bilder sind nur Pixel. Infolgedessen können wir mit dem Fortschritt von KI-Techniken wie Deep Learning die Bedeutung hinter diesen Pixeln durch fortschrittliche Computer-Vision-Techniken erfassen. Dank der oben genannten Technologie stehen Bildanalyse und bildbasierte Erkenntnisse vielen offen. Es gibt jedoch immer noch spezifische Positionen, die diese Software mehr als andere nutzen.
Softwareentwickler — Entwickler, die die nächste Generation von Produkten und Dienstleistungen schaffen möchten, können Bildverkennungssoftware verwenden, um Computer-Vision-Fähigkeiten in ihre Anwendungen zu integrieren, einschließlich Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bildsuche und mehr.
Vermarkter — Bildverkennungslösungen können Vermarktern, die den Einfluss und die Reichweite ihrer Marke verstehen möchten, Einblicke in Bilder bieten. Zum Beispiel kann ein Marketingfachmann die Technologie verwenden, um sein Logo auf sozialen Medienplattformen zu erkennen und zu verfolgen.
Gesundheitsfachleute — Da die Gesundheitsbranche digitaler wird und Bildverkennungstechniken in der Branche an Bedeutung gewinnen, wird es für Ärzte einfacher, schnell Krankheiten zu identifizieren und zu diagnostizieren, um schnelle, genaue klinische Entscheidungen zu unterstützen.
Einzelhändler — Bildsuche ist die neue Textsuche. Infolgedessen bauen intelligente Einzelhändler Anwendungen mit Bildverkennungsgesteuerter Suche auf, um Endbenutzern ein leistungsstärkeres Sucherlebnis zu bieten.
Arten von Bildverkennungssoftware
Durch die Verwendung von Bildverkennungssoftware können Benutzer Bilder besser verstehen und die darin enthaltene Bedeutung freischalten. Infolgedessen können sie wichtige Geschäftsentscheidungen treffen, bessere Anwendungen erstellen und die Funktionalität bestehender Tools verbessern.
Bildrestaurierung — Verwendet maschinelles Lernen, um die Qualität von Bildern durch Techniken wie die Verbesserung des Fokus und die Reduzierung von Unschärfe zu verbessern.
Objekterkennung — Ermöglicht die Erkennung von Objekten oder Objektklassen für entweder vorgegebene oder erlernte Objekte.
Szenenrekonstruktion — Bei gegebenen Bildern einer Szene oder eines Videos berechnet die Szenenrekonstruktion ein 3D-Modell einer Szene.
Bewegungsanalyse — Verarbeitet Videos oder Bildsequenzen, um Objekte oder Personen zu verfolgen.
Funktionen der Bildverkennungssoftware
Bildverkennungssoftware verfügt in der Regel über eine Vielzahl von Funktionen, einschließlich Bildbeschriftung, Texterkennung und mehr. Diese Funktionen helfen Endbenutzern, ihre Bilder besser zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen. Die folgenden Funktionen sind in vielen Bildverkennungssoftware-Angeboten zu finden.
Bildbeschriftung — Bildverkennungssoftware ermöglicht es Benutzern, Objekte in einem Bild zu identifizieren und kann helfen, Labels für diese erkannten Objekte bereitzustellen. Robustere Lösungen ermöglichen es Benutzern, benutzerdefinierte Labels zu erstellen, sodass sie die Labels an ihre spezielle Branche oder ihren Anwendungsfall anpassen können. Durch das Training des maschinellen Lernmodells mit Daten kann die Software Objekte basierend auf diesen eingegebenen Labels genau erkennen.
Texterkennung — Viele Bildverkennungstools erkennen Text und können ihn in ein maschinenlesbares Format übersetzen.
Gesichtserkennung — Nimmt ein Bild eines Gesichts und liefert die Identität der Person als Ausgabe.
Erkennung unangemessener Inhalte — Ermöglicht die Moderation von Bildern und Videos durch die Identifizierung potenziell unangemessener oder unsicherer Inhalte.
Weitere Funktionen der Bildverkennungssoftware umfassen: APIs & SDKs, Maschinelle Lernbibliotheken & Frameworks, On Device & Edge, Betrieb, Plattform, Einzelhandel und Sicherheit.
Trends im Zusammenhang mit Bildverkennungssoftware
Mit Bildverkennungsfähigkeiten hat der Benutzer die Möglichkeit, die Bilder zu verstehen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Es gibt einige wichtige Trends, die dies vorantreiben.
Maschinelles Lernen — Ohne maschinelles Lernen oder die Fähigkeit von Computern, Muster in Daten zu entdecken und daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, wäre Bildverkennung nichts. Die Verbesserung und der Fortschritt des maschinellen Lernens korrelieren direkt mit dem Erfolg der Bildverkennung.
Bildsuche — Wie bereits erwähnt, ist Text nicht der einzige Weg, wie Benutzer Daten abfragen und nach dem suchen können, was sie suchen. Mit der Bildsuche, die durch Bildverkennung unterstützt wird, können Benutzer ein Bild eines Objekts aufnehmen und umsetzbare Erkenntnisse, Produktempfehlungen und mehr erhalten.
Potenzielle Probleme mit Bildverkennungssoftware
Plan für die Einführung — Zu Beginn mögen Bildverkennungstools nicht für alle Mitarbeiter wertvoll erscheinen – Endbenutzer könnten Schwierigkeiten haben, die Lösungen zu übernehmen. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen einen Plan haben, um die Benutzerakzeptanz zu fördern und zu unterstützen.
Markteinführungszeit — Wie bei jeder Softwareimplementierung ist es wichtig, darüber nachzudenken, wie lange die Implementierung dauern wird. Es ist wichtig, verwandte Software zu berücksichtigen, die ein Unternehmen möglicherweise benötigt, wie z.B. Datenintegrationssoftware.
Datensicherheit — Machen Sie die Datensicherheit nicht zu einem nachträglichen Gedanken. Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen. Sie müssen auch Sicherheitsoptionen haben, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen.
Bildmanipulation — Der Aufstieg fortschrittlicher Computer-Vision-Algorithmen hat ein erhöhtes Risiko für fortschrittliche Bildmanipulationen wie Deepfakes mit sich gebracht. Durch die Verwendung von Techniken wie Generative Adversarial Networks können böswillige Akteure lebensechte Videos und Bilder erstellen, die fast nicht von der Realität zu unterscheiden sind.
Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Bildverkennungssoftware
Die folgenden Lösungen können in Verbindung mit den Produkten in dieser Kategorie verwendet werden, um die umfassendsten Berichte zu erstellen.
Anwendungsentwicklungssoftware — Bildverkennungstools können zusammen mit Anwendungsentwicklungstools verwendet werden, um mit Computer-Vision angereicherte Lösungen zu erstellen. Entwickler verwenden in der Regel eine Art von Anwendungsentwicklungssoftware, wie z.B. Mobile-Entwicklungssoftware oder Rapid Application Development (RAD) Software, um diese Bildverkennungsfähigkeiten zu integrieren.
Speichermanagement-Software — Es gibt eine Vielzahl von Lösungen zum Speichern, Organisieren und Teilen großer Datenmengen, die später von Bildverkennungstools abgerufen und analysiert werden können. Dies umfasst alles von Objektspeicher-Software bis hin zu branchenspezifischen Lösungen wie vendor-neutral archives (VNA) Software für das Gesundheitswesen.
E-Commerce-Software — E-Commerce-Plattformen und Unternehmen nutzen Bildverkennung, um Suchfunktionen zu verbessern und verschiedene Produkte basierend auf ihrem Aussehen miteinander zu verbinden. Zum Beispiel können Produktinformationsmanagement (PIM) Tools, die eine Reihe von Prozessen und Tools sind, die die Produktinformationen eines E-Commerce-Geschäfts zentralisieren und verwalten, genutzt werden, um Computer-Vision-Algorithmen zu unterstützen. Ein Online-Geschäft, das personalisierte Inhalte oder Suchergebnisse für den Verbraucher anbieten möchte, kann eine Kombination aus E-Commerce-Personalisierungssoftware mit Bildverkennung verwenden, um diesen personalisierten Touch zu bieten.
Gesundheitssoftware — Medizinische Fachleute können von der Bildverkennungstechnologie profitieren, indem sie sie nutzen, um medizinische Bilder zu interpretieren. Zum Beispiel kann Radiologie-Software, die für die Verwaltung medizinischer Bildgebungsaktivitäten verwendet wird, erheblich von Bildverkennungssoftware profitieren, da sie Ärzten leistungsstärkere Diagnosewerkzeuge bietet. Darüber hinaus könnte klinische Dokumentationssoftware relevant sein, wenn einige der Informationen und Daten, die zwischen medizinischen Fachleuten geteilt und gespeichert werden, bildbezogen sind.
Optische Zeichenerkennung (OCR) Software — OCR-Software, auch als Dokumentenerfassungssoftware bezeichnet, ist darauf ausgelegt, verschiedene Arten von Dokumenten zu scannen, den Inhalt dieser Dokumente zu verarbeiten und umsetzbare Daten zu extrahieren.