Di era digital saat ini, kemampuan menganalisis dan menafsirkan data visual menjadi semakin penting di berbagai industri. Maka dari itu, image recognition yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan dan visi komputer, memegang kunci untuk membuka potensi informasi visual.
Image recognition adalah kemampuan komputer untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek, tempat, orang, teks, dan tindakan tertentu dalam gambar dan video digital.
Sebagai penerapan visi komputer, perangkat lunak pengenalan gambar bekerja dengan menganalisis dan memproses konten visual dari gambar atau video dan membandingkannya dengan data yang dipelajari, memungkinkan perangkat lunak untuk secara otomatis “melihat” dan menafsirkan apa yang ada, seperti halnya manusia.
Lebih lengkapnya, artikel ini akan membahas tentang teknologi image recognition. Mulai dari definisi, cara menggunakannya, hingga manfaatnya untuk kehidupan.
Mengenal Image Recognition
Dilansir dari BuiltIn, image recognition adalah aplikasi visi komputer di mana mesin mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek, orang, teks, dan tindakan tertentu dalam gambar dan video digital.
Image recognition melibatkan analisis konten gambar untuk mengekstrak informasi yang bermakna, seperti label objek, atribut, dan hubungan spasial.
Pada dasarnya, ini adalah kemampuan perangkat lunak komputer untuk “melihat” dan menafsirkan berbagai hal dalam media visual seperti yang dilakukan manusia.
Saat ini, teknologi image recognition merupakan bagian integral dari teknologi yang kita gunakan sehari-hari. Mulai dari fitur pengenalan wajah yang membuka kunci ponsel cerdas hingga setoran cek seluler pada aplikasi perbankan.
Image recognition juga biasa digunakan di bidang seperti pencitraan medis untuk mengidentifikasi tumor, patah tulang, dan kelainan lainnya, serta di pabrik untuk mendeteksi produk cacat di jalur perakitan.
Bagaimana Cara Kerja Image Recognition?
Sebelum mendalami cara kerja image recognition, mari lihat empat tujuan utama yang dipecahkan oleh pengenalan gambar: deteksi, klasifikasi, penandaan, dan segmentasi berikut ini, dilansir dari V7Labs.
Deteksi
Proses klasifikasi dan lokalisasi suatu objek disebut deteksi objek. Setelah lokasi objek ditemukan, kotak pembatas dengan akurasi yang sesuai ditempatkan di sekelilingnya. Bergantung pada kompleksitas objek, teknik seperti anotasi kotak pembatas, segmentasi semantik, dan anotasi titik kunci digunakan untuk deteksi.
Klasifikasi
Jaringan saraf tiruan mengidentifikasi objek dalam gambar dan menetapkannya ke salah satu kelompok atau klasifikasi yang telah ditentukan sebelumnya.
Penandaan
Pemberian tag mirip dengan klasifikasi tetapi bertujuan untuk akurasi yang lebih baik. Ia mencoba mengidentifikasi banyak objek dalam sebuah gambar. Oleh karena itu, sebuah gambar dapat memiliki satu atau lebih tag. Kembali ke contoh gambar jalan, gambar tersebut dapat memiliki tag seperti ‘kendaraan’, ‘pohon’, ‘manusia’, dll.
Segmentasi
Segmentasi instan adalah tugas deteksi yang mencoba menemukan lokasi objek dalam gambar hingga piksel terdekat.
Alih-alih menyelaraskan kotak di sekitar objek, algoritma mengidentifikasi semua piksel milik masing-masing kelas.
Segmentasi gambar banyak digunakan dalam pencitraan medis untuk mendeteksi dan memberi label piksel gambar yang mengutamakan presisi.
Nah, selanjutnya adalah pembahasan seputar bagaimana cara kerja dari image recognition:
1. Pengumpulan Data
Untuk mencapai image recognition yang akurat, model kecerdasan buatan akan diberi data yang telah diberi label sebelumnya untuk mengajari mereka mengenali gambar yang belum pernah mereka lihat sebelumnya.
Beberapa database besar yang tersedia untuk umum termasuk Pascal VOC dan ImageNet. Database tersebut berisi jutaan gambar berlabel yang menggambarkan objek yang ada dalam gambar, mulai dari olahraga dan pizza, hingga gunung dan kucing.
2. Pra-pemrosesan Data Gambar
Setelah kumpulan data siap, ada beberapa hal yang harus dilakukan untuk memaksimalkan efisiensi pelatihan model, yaitu:
Anotasi data
Objek dalam gambar yang berfungsi sebagai wilayah yang diinginkan harus diberi label (atau diberi anotasi) agar dapat dideteksi oleh sistem visi komputer. Dengan kata lain, label harus diterapkan pada bingkai atau gambar tersebut.
Anotasi untuk tugas segmentasi dapat dilakukan dengan mudah dan tepat dengan memanfaatkan alat anotasi V7, khususnya alat anotasi poligon dan alat anotasi otomatis. Label yang telah ditetapkan akan diingat oleh perangkat lunak pada frame berikutnya.
Representasi gambar
Sebuah citra digital memiliki representasi matriks yang menggambarkan intensitas piksel. Informasi yang diumpankan ke model pengenalan gambar adalah lokasi dan intensitas piksel gambar.
Informasi ini membantu kerja pengenalan gambar dengan menemukan pola pada gambar berikutnya yang diberikan sebagai bagian dari proses pembelajaran.
3. Klasifikasi
Dalam tugas klasifikasi, model pembelajaran mesin dilatih untuk menetapkan label atau kategori untuk memasukkan gambar berdasarkan fitur yang diekstraksi.
Algoritma klasifikasi umum mencakup convolutional neural networks (CNNs), support vector machines (SVMs), dan decision trees.
Penggunaan Image Recognition dalam Bisnis
Image recognition penting bagi bisnis karena memungkinkan otomatisasi tugas yang memerlukan upaya manusia dan rentan terhadap kesalahan.
Hal ini memungkinkan pengorganisasian dan analisis data visual yang lebih baik, sehingga menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih efisien dan efektif.
Selain itu, teknologi image recognition dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menyediakan fitur yang dipersonalisasi dan interaktif.
Mengutip Nanonets, berikut adalah beberapa contoh bagaimana image recognition digunakan dalam berbagai aplikasi dan telah merevolusi proses dalam bisnis:
1. Layanan Kesehatan
Image recognition medis telah menjadi terobosan baru dalam industri layanan kesehatan.
Dengan pengenalan gambar yang didukung AI, ahli radiologi dapat mendeteksi sel kanker dengan lebih akurat pada mammogram, MRI, dan pencitraan medis lainnya, sehingga memungkinkan deteksi dan pengobatan dini.
2. Ritel
Perusahaan ritel menggunakan image recognition untuk memberikan pengalaman belanja yang dipersonalisasi kepada pelanggan. Misalnya, pengusaha fashion mungkin menggunakan pengenalan gambar untuk merekomendasikan pakaian yang sesuai dengan gaya pelanggan.
3. Keuangan & akuntansi
Perusahaan menghabiskan banyak upaya manual dalam melacak, mencatat, dan memvalidasi transaksi keuangan.
Adanya image recognition dapat membantu mengotomatiskan pemrosesan faktur atau manajemen pengeluaran dan mengotomatiskan seluruh proses sinkronisasi data.
4. Manufaktur
Image recognition digunakan di bidang manufaktur untuk mengotomatiskan proses pengendalian kualitas.
Dengan menganalisis gambar produk manufaktur, pengenalan gambar yang didukung AI dapat mengidentifikasi cacat dan penyimpangan dari standar kualitas dengan akurasi dan kecepatan lebih tinggi dibandingkan pemeriksa manusia.
5. Pertanian
Image recognition mengubah industri pertanian dengan memungkinkan petani mengidentifikasi hama, penyakit, dan kekurangan unsur hara pada tanaman.
Dengan menganalisis gambar tanaman, pengenalan gambar yang didukung AI dapat membantu petani mendiagnosis masalah dan mengambil tindakan perbaikan sebelum kerusakan tidak dapat diperbaiki lagi.
Kesimpulannya, image recognition mewakili teknologi transformatif dengan implikasi luas bagi berbagai industri dan aplikasi.
Dengan memanfaatkan kekuatan algoritma, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam, pengenalan gambar memungkinkan mesin memahami dan menafsirkan data visual, sehingga membuka peluang baru untuk inovasi, efisiensi, dan otomatisasi.
Mulai Investasi Aset Kripto di Ajaib Kripto!
Siap memulai perjalanan investasi crypto kamu? Yuk, langsung saja mulai bersama Ajaib Kripto! Cek harga crypto hari ini, dan Jual Beli Bitcoin, Ethereum, Binance Coin, serta koin lainnya akan jadi lebih mudah, aman, dan tepercaya bersama Ajaib Kripto, aplikasi crypto yang sudah terdaftar dan berizin dari Bappebti.
Yuk, download Ajaib Kripto sekarang!
