Durante o verão norte americano, uma mulher decidiu ir até um bosque próximo da sua casa para procurar por alimentos não convencionais, como plantas e cogumelos. A prática, chamada em inglês de foraging, é bem comum em estados do sul.
Ela pensou que estava colhendo cogumelos chamados de chicken of the woods, espécie comestível. Após o almoço, seu esposo e crianças começaram a passar mal. A mulher confundiu as espécies e, na verdade, levou para casa jack-o’lanterns, um cogumelo venenoso e potencialmente fatal.
Reconhecer os cogumelos teria evitado problemas de saúde! A tecnologia de reconhecimento de imagem não só previne confusões com cogumelos, mas também identifica pessoas, lugares e produtos. Este artigo explora sua aplicação e funcionamento. Pronto para começar?
O Que É Reconhecimento de Imagem?
O reconhecimento de imagem, ou visão computacional, é uma ferramenta tecnológica usada para analisar, categorizar e distinguir fragmentos ou imagens completas.
Desenvolvida a partir de uma tecnologia de reconhecimento facial nos anos 60, o reconhecimento chegou até imagens de objetos, lugares e textos, até mesmo instâncias com alto nível de detalhamento.
Por exemplo, médicos chineses aperfeiçoaram o modelo de inteligência artificial (IA) para avaliar tecidos orgânicos e encontrar alterações de cor ou textura.
Qual É a Diferença Entre Reconhecimento de Imagem e Facial?
A principal distinção entre os modelos de reconhecimento é o treinamento que ambos recebem. Enquanto o reconhecimento de imagem pode ser aplicado a qualquer tipo de foto, ilustração ou forma de arte, o reconhecimento facial é treinado para distinguir pessoas.
Para não confundir pessoas, a máquina deve ser treinada com um alto volume de imagens com uma alta diversidade. Mas também precisa ser treinada para entender que um mesmo homem pode ter cabelos longos ou curtos, bigode, barba, usar óculos, fazer tatuagens.
Além disso, o reconhecimento facial quando usado em câmeras que captam movimento precisa identificar uma pessoa mesmo com expressões faciais. É um grande desafio que continua em andamento.
Como Funciona o Reconhecimento de Imagem?
O reconhecimento de imagem é um recurso desenvolvido usando IA, portanto, para começar, é necessário treinar os algoritmos. Este treinamento é uma parte importante do processo, porque estabelece as bases que vão orientar a máquina em suas atividades.
Para concluir este treinamento, o usuário faz o upload de um conjunto de imagens que possui elementos variados. Em seguida, a máquina vai processar as referências e executar três tarefas que mencionamos anteriormente.
- Analisar: a etapa da análise é onde a IA vai avaliar cada elemento da imagem e determinar quais são suas características fundamentais: formato, cor, luz, sombras, estilo e qualidade da imagem;
- Categorizar: a etapa de categorização é aquela em que a imagem recebe uma “etiqueta”. A IA vai determinar se é uma foto de uma floresta, ou a ilustração de um barco, por exemplo;
- Distinguir: e por fim, a próxima etapa é a comparação da imagem com outras. Assim, a IA pode determinar o que elas têm em comum ou não e sugerir ao usuário resultados parecidos.
Onde Usamos o Reconhecimento de Imagem?
Talvez a aplicação mais conhecida do reconhecimento de imagem é feita pelo Google, mas existem outras plataformas que também usam essa tecnologia. Iremos mencionar quatro que merecem destaque.
Busca por Imagens no Google
Já parou para pensar nisso? A busca por imagens que você faz no Google usa o reconhecimento de imagem para te apresentar os melhores resultados de pesquisa.
Então, quando você escreve “carro azul em uma corrida”, o Google Imagens vai mostrar apenas aquelas que foram analisadas e categorizadas para este assunto.
Às vezes vai mostrar outras opções com elementos que você não incluiu na pesquisa, mas que contém a ideia central do carro azul ou da corrida.
Google Lens
Este aplicativo do Google é a tecnologia de reconhecimento de imagem em sua máxima potência. Ao abrir o app, o usuário pode apontar a câmera para um objeto e imediatamente saber o que ele é.
Por este motivo, o Google Lens se tornou uma das ferramentas mais usadas por turistas em países com línguas que eles não conhecem, ou a companhia em um museu para entender melhor as obras expostas.
Além disso, também é usada por botânicos para catalogar espécies de plantas, pessoas que querem encontrar um produto, ou mesmo colecionadores de carros que precisam registrar os modelos que desejam.
Tineye
O Tineye se tornou umas das plataformas mais usadas por checadores de fatos. A alta capacidade de reconhecimento e um banco de dados com mais de 64 bilhões de imagens é um atrativo para jornalistas.
Assim, é possível encontrar imagens e rastrear tanto o local onde foram postadas pela primeira vez, como a data em que foram publicadas. Esta funcionalidade é importante para identificar imagens que são usadas em contextos inadequados ou de forma enganosa.
Tess AI
A plataforma de Tess IA da Pareto é uma das ferramentas que possui a tecnologia de reconhecimento de imagem.
Através de alguns modelos generativos é possível usar uma imagem como referência para a produção de outras com os mesmos elementos. Consequentemente, as aplicações se tornam as mais variadas.
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Conclusão
Neste artigo tratamos sobre o que é essa tecnologia, como ela funciona e quais são suas principais funções. Além disso, conversamos um pouco sobre o que é o reconhecimento facial e como ele se difere do reconhecimento de imagem.
A tecnologia continua evoluindo e ainda veremos muitas novidades nesse ramo. Consequentemente, você precisa estar atualizado sobre o que tem de mais novo no campo da IA.
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