ИИ для автоматизированного подбора изображений

Компьютерное зрение и искусственный интеллект уже много лет используются в медиа и индустрии развлечений, но благодаря недавним достижениям в области глубокого обучения потенциальные области применения распознавания изображений стали шире, чем когда-либо прежде. Более того, эти технологические разработки совпадают со взрывным ростом использования изображений и видео, особенно в маркетинговых и рекламных целях. По оценкам, только в 2015 году был сделан 1 триллион фотографий, а посты с визуальным контентом получают на 94% больше посещений и откликов, чем посты, содержащие только текст.

Но с таким большим количеством визуального контента и таким небольшим количеством времени, как вы можете просеять все это, чтобы найти изображения и видео, которые наиболее эффективны для ваших нужд? В этой статье мы обсудим, как вы можете воспользоваться преимуществами API распознавания изображений для улучшения качества ваших визуальных ресурсов.

Зачем использовать API распознавания изображений?

API распознавания изображений (интерфейс прикладного программирования) — это автоматизированный инструмент, который действует как «черный ящик» для идентификации содержимого изображения или видео (в частности, людей или объектов). Получив изображение, API возвращает свой прогноз или прогнозы на основе наилучшего предположения о том, что содержит изображение.

Сторонние компании предлагают API-интерфейсы распознавания изображений, многие из которых подходят для разных отраслей или вариантов использования. Использование API распознавания изображений помогает автоматизировать задачу распознавания изображений и передать ее на аутсорсинг, чтобы ваши сотрудники могли сосредоточиться на основных бизнес-функциях, а не пытаться изобретать велосипед. Таким образом, API-интерфейсы распознавания изображений помогают сократить расходы и повысить эффективность и производительность, а также получить доступ к передовым технологиям.

Как искусственный интеллект помогает контролировать качество изображения?

ИИ может не только идентифицировать содержимое изображения или видео, но и оценивать это содержимое на основе некоторого качества или критерия.

В индустрии медиа и развлечений API распознавания изображений с поддержкой ИИ также может выполнять контроль качества изображения, оценивая и улучшая изображения низкого качества и удаляя нежелательные. Например:

Исследователи из Университета Дьюка разработали искусственный интеллект, который генерирует высококачественные изображения из размытых и пиксельных оригиналов с разрешением, в 64 раза превышающим исходный размер.
Несколько API-интерфейсов распознавания изображений были обучены обнаруживать и отфильтровывать наготу и откровенный контент.
Facebook и другие веб-сайты социальных сетей используют распознавание изображений для обнаружения запрещенного контента (например, изображений насилия) и фильтруют его при просмотре человеком.
«Глубокие подделки» (поддельные видео и изображения, имитирующие сходство с человеком) можно обнаружить и удалить с помощью моделей глубокого обучения, которые ищут артефакты и несоответствия.

API распознавания изображений от NeuroCore используется клиентами в самых разных областях, от безопасности и производства до розничной торговли и контроля на рабочем месте, но особенно ценным он оказался для наших клиентов в сфере средств массовой информации и развлечений. Наш API распознавания изображений можно использовать для таких задач, как:

Обогащение изображения: распознавание изображений помогает быстро добавлять метаданные к изображениям, идентифицируя людей и/или объекты на фотографии. Независимо от того, работаете ли вы с новыми фотографиями агентства или розничными интернет-магазинами, распознавание изображений в облаке поможет вам сэкономить время и повысить ценность вашего инвентаря.
Контроль качества изображения. Благодаря сложным API-интерфейсам распознавания изображений редакторам больше не нужно выполнять контроль качества вручную, внимательно изучая каждое изображение. API NeuroCore может обнаруживать дефекты изображения и проблемы, такие как размытость, нагота, запрещенный контент, дипфейки и т. д., а затем помечать подозрительные изображения для проверки человеком.
Аннотации и анализ видео: API-интерфейсы распознавания изображений могут помочь вам добавить теги для людей и объектов в видео, помогая сделать ваш контент доступным для поиска для облегчения поиска и редактирования.