O que é reconhecimento de imagem?
Reconhecimento de imagem refere-se à capacidade de uma tecnologia de identificar imagens, padrões, características faciais ou texto a partir de imagens. Isso é possível graças à inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e outras tecnologias avançadas.
Com o uso de aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos, o reconhecimento de imagem analisa todos os aspectos de uma imagem e identifica seções únicas ou novas de imagens para classificá-las. Isso é feito ao analisar cada pixel e os dados que cada pixel contém. Quanto maior a quantidade de dados analisados, mais precisos e sofisticados se tornam os sistemas de reconhecimento de imagem.
Hoje, as práticas de reconhecimento de imagem são acessíveis e comuns o suficiente para que qualquer pessoa ou empresa possa aproveitá-las. Ao implementar software de reconhecimento de imagem, empresas de todos os setores podem usar a funcionalidade em seu benefício.
Preocupações com o reconhecimento de imagem
Embora existam alguns benefícios incríveis e conquistas tecnológicas associadas ao reconhecimento de imagem, existem preocupações com padrões e comportamentos de reconhecimento.
- Invasão e falta de privacidade. Embora existam benefícios na classificação de imagens e em recursos como a marcação automática, muitas pessoas continuam preocupadas com as implicações de privacidade da enorme quantidade de informações pessoais que as empresas podem extrair das imagens de alguém em suas plataformas de redes sociais e seus telefones.
- Incapacidade de discernir entre imagens reais e falsas. À medida que as imagens artificiais e deep fakes aumentam em popularidade e frequência, tornou-se difícil para humanos e máquinas determinarem o que é real e o que é fabricado.
- Falta de dados suficientes. Os métodos de reconhecimento são tão bons quanto os dados que possuem. Menos dados significam classificação imprecisa e um aumento na margem de erro para detecção e reconhecimento.
Casos de uso e benefícios do reconhecimento de imagem
Como os diferentes tipos de reconhecimento de imagem são numerosos, também são os casos de uso e as indústrias que podem aproveitar a tecnologia. Aqui estão apenas alguns exemplos comuns.
- Pessoas cegas, com deficiência visual e baixa visão se beneficiam do uso de reconhecimento de imagem online. A classificação e tecnologias de inteligência artificial mais avançadas geram automaticamente texto alternativo, o que ajuda a tecnologia assistiva a ler páginas da web e descrições de imagens.
- Empresas de saúde usam detecção de objetos para identificar tumores potencialmente cancerígenos ou perigosos.
- Empresas de segurança usam sistemas domésticos avançados que podem aprender a reconhecer rostos e figuras, o que os torna mais capazes de identificar intrusos. Alguns sistemas também se desligam ou desativam após a varredura facial.
- Motores de busca visual aproveitam esse reconhecimento e classificação para encontrar imagens semelhantes ou relacionadas. Essa funcionalidade é muito semelhante ao uso de um motor de busca para reunir sites e tópicos relacionados a termos e frases.
- A indústria de jogos usa detecção de objetos para jogos de exercício, dança e esportes, escaneando o ambiente e rastreando o movimento de um jogador. Isso também entra em jogo com realidade virtual e realidade aumentada jogos e dispositivos.
- Empresas de mídia social utilizam detecção de objetos e reconhecimento facial para recursos como marcação automática de fotos. Alguns sites de mídia social também usam texto alternativo para descrever imagens.
- Departamentos de polícia escaneiam e identificam placas de veículos e outras formas de identificação usando reconhecimento de imagem.
Reconhecimento de imagem vs. visão computacional vs. aprendizado de máquina
Reconhecimento de imagem é a capacidade tecnológica de identificar padrões, texto e outras características a partir de imagens e vídeos.
Visão computacional é uma prática dentro da inteligência artificial que permite que computadores extraiam informações de imagens. Ações ou recomendações de ações são então feitas a partir dessas informações.
Aprendizado de máquina é um campo que abrange todas as habilidades que a tecnologia e os computadores podem aprender e executar. O objetivo do aprendizado de máquina é recriar como os humanos pensam e aprendem.
Whitney Rudeseal Peet
Whitney Rudeseal Peet is a former freelance writer for G2 and a story- and customer-centered writer, marketer, and strategist. She fully leans into the gig-based world, also working as a voice over artist and book editor. Before going freelance full-time, Whitney worked in content and email marketing for Calendly, Salesforce, and Litmus, among others. When she's not at her desk, you can find her reading a good book, listening to Elton John and Linkin Park, enjoying some craft beer, or planning her next trip to London.
