Meilleur Logiciel de reconnaissance d'image
Le logiciel de reconnaissance d'images, ou vision par ordinateur, permet aux applications de comprendre les images ou les vidéos. Ce logiciel prend des images en entrée, et un algorithme de vision par ordinateur fournit une sortie, telle qu'une étiquette ou une boîte de délimitation.
D'autres aspects de la reconnaissance d'images incluent la restauration d'images, la reconnaissance d'objets et la reconstruction de scènes. Ces capacités sont généralement intégrées dans des applications intelligentes.
Le logiciel de reconnaissance d'images peut être utilisé par les data scientists pour entraîner des modèles de reconnaissance d'images, ainsi que par les développeurs cherchant à ajouter des fonctionnalités de reconnaissance d'images à d'autres logiciels. Le type d'utilisateur déterminerait le format dans lequel ce logiciel est accessible, que ce soit via une bibliothèque ou un cadre d'apprentissage automatique, une API ou un SDK, ou une plateforme de bout en bout.
Ce type de logiciel doit être distingué des formes de logiciels connexes. Par exemple, bien que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique fournissent fréquemment des outils pour entraîner des modèles de vision par ordinateur, elles sont largement axées et non exclusivement orientées vers la reconnaissance d'images.
De plus, bien que la reconnaissance d'images soit techniquement une forme d'apprentissage automatique (ML), la catégorie d'apprentissage automatique est axée sur des outils, tels que des logiciels, des API, des SDK et des cadres, qui fournissent d'autres capacités de ML comme les moteurs de recommandation et la reconnaissance de motifs. En outre, les logiciels spécifiquement conçus pour la reconnaissance de texte peuvent être trouvés dans la catégorie de reconnaissance optique de caractères (OCR).
Bien que de nombreuses solutions de reconnaissance d'images soient polyvalentes et permettent la reconnaissance de divers types d'images et d'objets, certaines ont des focalisations particulières.
Ces focalisations incluent la détection de logos, la reconnaissance faciale, la détection d'objets et la détection de contenu explicite. De plus, certains de ces produits ne peuvent traiter que des fichiers image, tandis que d'autres peuvent également traiter des vidéos.
Enfin, bien que la plupart de ces outils fonctionnent dans le cloud (c'est-à-dire qu'il faut envoyer l'image au cloud pour qu'elle soit traitée), certains offrent la possibilité de traitement d'image en périphérie ou sur l'appareil.
Pour être inclus dans la catégorie Reconnaissance d'images, un produit doit :
Fournir un algorithme d'apprentissage profond spécifiquement pour la reconnaissance d'images Se connecter à des pools de données d'images pour apprendre une solution ou une fonction spécifique Consommer les données d'image en tant qu'entrée et fournir une sortie Fournir des capacités de reconnaissance d'images à d'autres applications, processus ou servicesMeilleur Logiciel de reconnaissance d'image en un coup d'œil
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Qu'est-ce que le logiciel de reconnaissance d'images ?
Le logiciel de reconnaissance d'images, également connu sous le nom de logiciel de vision par ordinateur, permet aux utilisateurs d'entrer des images et de recevoir des données sous forme d'étiquette. Ce processus, réalisé grâce à l'apprentissage automatique (ML), permet aux utilisateurs finaux de comprendre des images qu'ils ne pourraient pas analyser à l'œil nu. Étant donné que les vidéos sont fondamentalement composées d'une série d'images, le logiciel de reconnaissance d'images peut également être utilisé pour analyser des flux vidéo.
Les utilisations possibles de cette technologie sont vastes et variées. Par exemple, les professionnels de la santé peuvent l'utiliser pour évaluer si une tumeur est maligne ou bénigne. De plus, les entreprises automobiles peuvent utiliser le logiciel de reconnaissance d'images pour faire progresser le développement des voitures autonomes, car la reconnaissance d'images permet à la voiture de "voir" en fournissant des étiquettes pour ce que la caméra de la voiture capture. Un autre cas d'utilisation populaire est la recherche d'images, où les utilisateurs peuvent prendre une photo d'un objet et recevoir des résultats de recherche en conséquence. Les détaillants peuvent utiliser cela comme une alternative à la recherche textuelle. Enfin, le logiciel de reconnaissance faciale utilise la reconnaissance d'images : l'algorithme prend un visage en entrée et produit des informations en sortie.
Principaux avantages du logiciel de reconnaissance d'images
- Permettre aux utilisateurs de comprendre les images grâce à l'étiquetage
- Offrir aux utilisateurs finaux la possibilité de donner du sens aux données d'image
- Créer des applications plus intelligentes avec des capacités de vision par ordinateur
Pourquoi utiliser un logiciel de reconnaissance d'images ?
Les applications professionnelles avec des fonctionnalités de reconnaissance d'images fournissent aux utilisateurs finaux les outils dont ils ont besoin pour réussir. Par exemple, si une entreprise de vente au détail souhaite créer une fonction de recherche plus intelligente ou si une institution médicale cherche à renforcer ses capacités de détection des maladies, les algorithmes ou logiciels de reconnaissance d'images peuvent venir à la rescousse.
Utilisateurs engagés — Incorporer la reconnaissance d'images dans les applications entraîne une productivité accrue pour les utilisateurs finaux, car ils peuvent donner du sens aux images dans l'application qu'ils utilisent.
Meilleures applications — Les utilisateurs passent plus de temps à utiliser des applications lorsqu'elles sont améliorées avec des capacités de reconnaissance d'images, ce qui conduit à une productivité accrue et à un meilleur déploiement des applications.
Réduire les coûts — Développer une fonction de reconnaissance d'images robuste peut être coûteux et prendre beaucoup de temps. Bien que ce logiciel puisse nécessiter un travail de développement supplémentaire à long terme, il aide les entreprises à économiser de l'argent et à développer des insights.
Qui utilise le logiciel de reconnaissance d'images ?
Les images ne sont que des pixels. En conséquence, avec l'avancement des techniques d'IA comme l'apprentissage profond, nous sommes capables de saisir le sens derrière ces pixels grâce à des techniques avancées de vision par ordinateur. Grâce à la technologie susmentionnée, l'analyse d'images et les insights basés sur les images sont ouverts à beaucoup. Cependant, il existe encore des postes spécifiques qui utilisent ce logiciel plus que d'autres.
Développeurs de logiciels — Les développeurs qui souhaitent créer la prochaine génération de produits et services peuvent utiliser le logiciel de reconnaissance d'images pour intégrer des capacités de vision par ordinateur dans leurs applications, y compris la reconnaissance d'objets, la reconnaissance faciale, la recherche d'images, et plus encore.
Marketeurs — Les solutions de reconnaissance d'images peuvent fournir des insights sur les images pour les marketeurs cherchant à comprendre l'impact et la portée de leur marque. Par exemple, un professionnel du marketing peut utiliser la technologie pour détecter et suivre leur logo sur les plateformes de médias sociaux.
Professionnels de la santé — Alors que l'industrie de la santé devient plus numérique et que les techniques de reconnaissance d'images gagnent du terrain dans l'industrie, il sera plus facile pour les médecins d'identifier et de diagnostiquer rapidement les maladies pour soutenir une prise de décision clinique rapide et précise.
Détaillants — La recherche d'images est la nouvelle recherche textuelle. En conséquence, les détaillants intelligents construisent des applications avec une recherche alimentée par la reconnaissance d'images pour offrir aux utilisateurs finaux une expérience de recherche plus puissante.
Types de logiciels de reconnaissance d'images
En utilisant un logiciel de reconnaissance d'images, les utilisateurs peuvent mieux comprendre les images, débloquant ainsi le sens qu'elles contiennent. En conséquence, ils peuvent prendre des décisions commerciales importantes, créer de meilleures applications et améliorer la fonctionnalité des outils existants.
Restauration d'images — Utilise l'apprentissage automatique pour améliorer la qualité des images grâce à des techniques telles que l'amélioration de la mise au point et la réduction du flou.
Reconnaissance d'objets — Permet la reconnaissance d'objets ou de classes d'objets pour des objets soit pré-spécifiés soit appris.
Reconstruction de scène — Étant donné des images d'une scène, ou une vidéo, la reconstruction de scène calcule un modèle 3D d'une scène.
Analyse de mouvement — Traite des vidéos ou des séquences d'images pour suivre des objets ou des individus.
Fonctionnalités du logiciel de reconnaissance d'images
Le logiciel de reconnaissance d'images a généralement une large gamme de fonctionnalités, y compris l'étiquetage d'images, la détection de texte, et plus encore. Ces fonctionnalités aident les utilisateurs finaux à mieux comprendre leurs images et à débloquer des insights. Les fonctionnalités suivantes se retrouvent dans de nombreuses offres de logiciels de reconnaissance d'images.
Étiquetage d'images — Le logiciel de reconnaissance d'images permet aux utilisateurs d'identifier des objets dans une image et peut aider à fournir des étiquettes pour ces objets détectés. Des solutions plus robustes permettent aux utilisateurs de créer des étiquettes personnalisées, leur permettant d'adapter les étiquettes à leur industrie ou cas d'utilisation particulier. En entraînant le modèle d'apprentissage automatique sur des données, le logiciel peut détecter avec précision des objets basés sur ces étiquettes saisies.
Détection de texte — De nombreux outils de reconnaissance d'images reconnaissent le texte et peuvent le traduire en un format lisible par machine.
Reconnaissance faciale — Prend une image d'un visage et fournit l'identité de l'individu en sortie.
Détection de contenu inapproprié — Permet de modérer les images et vidéos en identifiant le contenu potentiellement inapproprié ou dangereux.
Les autres fonctionnalités du logiciel de reconnaissance d'images incluent : APIs & SDKs, Bibliothèques & Cadres d'apprentissage automatique, Sur appareil & Edge, Opérations, Plateforme, Vente au détail, et Sécurité.
Tendances liées au logiciel de reconnaissance d'images
Avec les capacités de reconnaissance d'images, l'utilisateur a la capacité de comprendre les images et d'en tirer des insights. Il y a quelques tendances clés qui poussent cela.
Apprentissage automatique — Sans apprentissage automatique, ou la capacité des ordinateurs à découvrir des motifs dans les données et à en tirer des insights exploitables, la reconnaissance d'images ne serait rien. L'amélioration et l'avancement de l'apprentissage automatique sont directement corrélés au succès de la reconnaissance d'images.
Recherche d'images — Comme mentionné précédemment, le texte n'est pas le seul moyen pour les utilisateurs de requêter des données et de rechercher ce qu'ils cherchent. Avec la recherche d'images, alimentée par la reconnaissance d'images, les utilisateurs peuvent prendre une photo d'un objet et recevoir des insights exploitables, des recommandations de produits, et plus encore.
Problèmes potentiels avec le logiciel de reconnaissance d'images
Planifier l'adoption — Au début, les outils de reconnaissance d'images peuvent ne pas sembler précieux pour tous les employés — les utilisateurs finaux pourraient avoir du mal à adopter les solutions. Par conséquent, il est important pour les entreprises d'avoir un plan en place pour encourager et promouvoir l'adoption par les utilisateurs.
Temps de mise sur le marché — Comme pour toute mise en œuvre logicielle, il est important de réfléchir au temps qu'il faudra pour mettre en œuvre. Il est important de considérer les logiciels connexes dont une entreprise pourrait avoir besoin, tels que le logiciel d'intégration de données.
Sécurité des données — Ne faites pas de la sécurité des données une réflexion après coup. Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les utilisateurs corrects voient les données correctes. Elles doivent également avoir des options de sécurité qui permettent aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme.
Manipulation d'images — L'essor des algorithmes avancés de vision par ordinateur a vu un risque accru de manipulation avancée d'images telles que les deepfakes. En utilisant des techniques telles que les réseaux antagonistes génératifs, les mauvais acteurs peuvent créer des vidéos et des images réalistes, presque indiscernables de la réalité.
Logiciels et services liés au logiciel de reconnaissance d'images
Les solutions suivantes peuvent être utilisées en conjonction avec les produits de cette catégorie pour réaliser les rapports les plus complets possibles.
Logiciel de développement d'applications — Les outils de reconnaissance d'images peuvent être utilisés aux côtés des outils de développement d'applications pour créer des solutions infusées de vision par ordinateur. Les développeurs utilisent généralement une sorte de logiciel de développement d'applications, tel que le logiciel de développement mobile ou le logiciel de développement rapide d'applications (RAD) pour incorporer ces capacités de reconnaissance d'images.
Logiciel de gestion du stockage — Il existe une pléthore de solutions pour stocker, organiser et partager de grandes quantités de données à accéder et analyser plus tard par les outils de reconnaissance d'images. Cela inclut tout, du logiciel de stockage d'objets aux solutions spécifiques à l'industrie comme le logiciel d'archives neutres pour les fournisseurs (VNA) pour la santé.
Logiciel de commerce électronique — Les plateformes de commerce électronique et les entreprises utilisent la reconnaissance d'images pour améliorer les capacités de recherche et connecter différents produits entre eux en fonction de leur apparence. Par exemple, les outils de gestion de l'information produit (PIM) sont un ensemble de processus et d'outils qui centralisent et gèrent les informations produit d'une entreprise de commerce électronique, et peuvent être utilisés pour alimenter les algorithmes de vision par ordinateur. Une entreprise en ligne cherchant à offrir un contenu ou des résultats de recherche personnalisés au consommateur peut utiliser une combinaison de logiciel de personnalisation de commerce électronique avec la reconnaissance d'images pour fournir cette touche personnalisée.
Logiciel de santé — Les professionnels de la santé peuvent bénéficier de la technologie de reconnaissance d'images, l'utilisant pour donner du sens aux images médicales. Par exemple, le logiciel de radiologie, qui est utilisé pour gérer les activités d'imagerie médicale, peut grandement bénéficier du logiciel de reconnaissance d'images car il fournit aux médecins des outils plus puissants pour le diagnostic. De plus, le logiciel de documentation clinique pourrait être lié, si certaines des informations et données partagées et stockées entre les professionnels de la santé sont liées aux images.
Logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR) — Le logiciel OCR, également appelé logiciel de capture de documents, est conçu pour scanner divers types de documents, traiter le contenu de ces documents et extraire des données exploitables.