بهبود کیفیت تصاویر :
یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در پردازش تصویر است. این فناوری می‌تواند تصاویر را با کیفیت بالاتر، وضوح بیشتر، و جزئیات دقیق‌تر نشان دهد. برای این کار، می‌توان از روش‌های مختلفی مانند تقویت تصویر، ترمیم تصویر، تولید تصویر، و تبدیل تصویر استفاده کرد. برخی از مثال‌های کاربردی این روش‌ها عبارتند از:
- تقویت تصویر: این روش به افزایش کنتراست، روشنایی، و رنگ تصاویر کمک می‌کند. این روش می‌تواند برای تصاویری که کیفیت پایین، تاریک، یا کدر هستند مفید باشد. برای مثال، این روش می‌تواند برای بهبود تصاویر ماهواره‌ای، تصاویر زیرآب، یا تصاویر دوربین‌های امنیتی کاربرد داشته باشد.
- ترمیم تصویر: این روش به حذف عیوب، خطوط، لکه‌ها، یا سایه‌های ناخواسته از تصاویر کمک می‌کند. این روش می‌تواند برای تصاویری که آسیب دیده، خراب، یا ناقص هستند مفید باشد. برای مثال، این روش می‌تواند برای ترمیم تصاویر قدیمی، تصاویر پزشکی، یا تصاویر هنری کاربرد داشته باشد.
- تولید تصویر: این روش به ساختن تصاویر جدید از روی تصاویر موجود یا از روی متن کمک می‌کند. این روش می‌تواند برای تصاویری که وجود ندارند یا دسترسی به آن‌ها سخت است مفید باشد. برای مثال، این روش می‌تواند برای تولید تصاویر مجازی، تصاویر سه‌بعدی، یا تصاویر خلاقانه کاربرد داشته باشد.
- تبدیل تصویر: این روش به تغییر شکل، سبک یا محتوای تصاویر کمک می‌کند. این روش می‌تواند برای تصاویری که نیاز به تنظیم یا تغییر دارند مفید باشد. برای مثال، این روش می‌تواند برای تبدیل تصاویر رنگی به سیاه و سفید، تبدیل تصاویر واقعی به کارتونی، یا تبدیل تصاویر معمولی به هنری کاربرد داشته باشد.
- حذف نویز تصویر: این کاربرد به کاهش یا حذف نویز‌های ناخواسته از تصاویر کمک می‌کند. نویز‌ها می‌توانند به دلیل عواملی مانند کیفیت دوربین، نوردهی، یا انتقال داده‌ها ایجاد شوند. با حذف نویز، کیفیت تصاویر بهبود می‌بخشد و می‌توان از آن اطلاعات مفیدی استخراج کرد.
- لبه‌یابی: این کاربرد به شناسایی لبه‌های اشیاء در تصاویر کمک می‌کند. لبه‌ها نقاطی هستند که در آن‌ها تغییر شدیدی در شدت یا رنگ تصویر رخ می‌دهد. لبه‌یابی می‌تواند برای تشخیص شکل، اندازه، موقعیت، و جهت اشیاء مفید باشد.
- اعمال فیلترهای مختلف: این کاربرد به اعمال تغییراتی در تصاویر کمک می‌کند که می‌توانند برای اهداف مختلف مانند تصحیح رنگ، تقویت کنتراست، افزایش وضوح، یا ایجاد افکت‌های هنری مفید باشند.
- تشخیص اشیا :
تشخیص اشیا یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در پردازش تصویر است که به شناسایی اشیاء مختلف در تصاویر و ویدیوهای مختلف کمک می‌کند. این فناوری از یک شبکه عصبی عمیق برای تشخیص موقعیت، شکل، و نام اشیا در تصویر استفاده می‌کند. این فناوری در زمینه‌هایی مانند خرده‌فروشی، تولید و مراقبت‌های بهداشتی کاربرد دارد. در ادامه برخی نمونه‌های موفق از کاربرد هوش مصنوعی در پردازش تصویر برای تشخیص اشیا را بررسی می‌کنیم. - Amazon Go :Amazon Go یک فروشگاه خودپرداز است که از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات بدون صندوق‌دار به مشتریان استفاده می‌کند. این فروشگاه از تشخیص اشیا برای شناسایی محصولاتی که مشتریان انتخاب می‌کنند استفاده می‌کند. این فروشگاه به کاربران امکان می‌دهد که با استفاده از یک برنامه موبایل وارد فروشگاه شوند، محصولات مورد نظر خود را بگیرند، و بدون نیاز به پرداخت حساب خارج شوند .
- Google Lens :Google Lens یک برنامه است که از هوش مصنوعی برای شناسایی اشیا و متن در تصاویر استفاده می‌کند. این برنامه از دوربین گوشی هوشمند یا تصاویر ذخیره شده برای دریافت تصاویر استفاده می‌کند. سپس از یک شبکه عصبی عمیق برای تحلیل تصاویر و ارائه اطلاعات مربوطه استفاده می‌کند. Google Lens می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی در پردازش تصویر، اطلاعات، آموزش، و سرگرمی را برای کاربران فراهم کند. برخی از کاربردهای Google Lens عبارتند از:
- ترجمه متن در تصاویر به زبان‌های مختلف
- شناسایی گیاهان و حیوانات در تصاویر
- جستجوی محصولات مشابه در تصاویر
- اسکن کارت ویزیت و افزودن اطلاعات به مخاطبین
- اسکن بارکد و QR کد
- Amazon Rekognition :Amazon Rekognition یک سرویس ابری است که از هوش مصنوعی برای تشخیص چهره، اشیا و فعالیت‌ها در تصاویر و ویدیوهای آمازون استفاده می‌کند. این سرویس از یک API برای دریافت تصاویر و ویدیوها از کاربران استفاده می‌کند. سپس از یک شبکه عصبی عمیق برای تحلیل تصاویر و ویدیوها و ارائه نتایج به کاربران استفاده می‌کند. Amazon Rekognition می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی در پردازش تصویر، امکانات، کارایی، و تحلیل را برای کاربران افزایش دهد. برخی از کاربردهای Amazon Rekognition عبارتند از:
- تشخیص چهره و شناسایی افراد در تصاویر و ویدیوها
- تشخیص احساسات، جنسیت، سن، و اتنیسیته در چهره‌ها
- تشخیص اشیا، محیط، و موضوعات در تصاویر و ویدیوها
- تشخیص فعالیت‌ها، حرکات، و رویدادها در ویدیوها
- تشخیص متن و نوشته‌ها در تصاویر و ویدیوها
- تشخیص چهره :
تشخیص چهره از رایج‌ترین کاربرد هوش مصنوعی در پردازش تصویر است که به شناسایی افراد در تصاویر و ویدیوهای مختلف کمک می‌کند. این فناوری از یک شبکه عصبی عمیق برای مقایسه ویژگی‌های چهره با یک پایگاه داده از چهره‌های شناخته شده استفاده می‌کند. این فناوری در زمینه‌هایی مانند امنیت، نظارت، و بازرسی کاربرد دارد. برخی از مثال‌های تشخیص چهره عبارتند از: - Face ID در آیفون: Face ID یک سیستم امنیتی است که از هوش مصنوعی برای تشخیص چهره کاربران آیفون استفاده می‌کند. این سیستم از دوربین جلویی آیفون و یک سنسور نوری برای اسکن چهره کاربران استفاده می‌کند. سپس از یک شبکه عصبی عمیق برای مقایسه چهره اسکن شده با چهره ذخیره شده در دستگاه استفاده می‌کند. اگر چهره مطابقت داشته باشد، دستگاه باز می‌شود. در غیر این صورت، دستگاه قفل می‌ماند. Face ID با استفاده از هوش کاربرد هوش مصنوعی در پردازش تصویر می‌تواندسرعت، امنیت و راحتی را در باز کردن دستگاه بهبود و افزایش دهد.
- Google Photos :Google Photos یک برنامه است که از هوش مصنوعی برای مدیریت و سازماندهی تصاویر کاربران استفاده می‌کند. این برنامه از تشخیص چهره برای شناسایی افراد در تصاویر استفاده می‌کند.
- Facebook: Facebook یک شبکه اجتماعی است که از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات مختلف به کاربران استفاده می‌کند. یکی از این خدمات تشخیص چهره است که به کاربران کمک می‌کند که دوستان خود را در تصاویر تگ کنند. این خدمت از یک شبکه عصبی عمیق برای شناسایی چهره‌ها و پیشنهاد نام‌های مربوطه استفاده می‌کند .
دیدگاه خود را بنویسید