[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.20.0″ background_color=”#000219″ global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” header_2_font=”||||||||” header_3_font=”|||||on|||” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”26px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_3_font_size_tablet=”” header_3_font_size_phone=”22px” header_3_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
Sono sempre di pi\u00f9 le soluzioni di Intelligenza Artificiale<\/strong> che permettono alle macchine di comprendere i dati visivi. In particolare, possiamo definire quella branca di AI che replica le funzioni dell\u2019apparto visivo umano come Computer Vision<\/strong>. Un esempio \u00e8 l\u2019Image & Video Recognition<\/strong> che classifica automaticamente i dati provenienti da immagini e video e restituisce informazioni. Ci\u00f2 rende possibile l\u2019automatizzazione di svariati processi e diversi vantaggi per le organizzazioni che ne fanno uso.<\/p>\n <\/p>\n La classificazione dei dati visivi avviene tramite l\u2019impiego di tecnologie di machine learning<\/strong>. Esse, ricostruiscono una sorta di mappa su un tipo di input trasformandolo in un output. Nello specifico la Computer Vision<\/strong> si basa sul deep learning. <\/strong>Facciamo un esempio:<\/p>\n Noi poniamo una domanda al computer (input) e, attraverso le reti neurali artificiali<\/strong>, esso ci restituisce una risposta (output).<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_image src=”https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Deep-Learning-Computer-vision_1200x600.jpg” alt=”Computer Vision: Image & Video Recognition” title_text=”Computer Vision: Image & Video Recognition” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” header_3_font=”|||||on|||” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”26px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_3_font_size_tablet=”” header_3_font_size_phone=”22px” header_3_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Il modello deve essere addestrato al riconoscimento delle immagini. Infatti, per essere funzionale, necessita di un\u2019ampia disponibilit\u00e0 di dati che abbiano una chiara relazione con l\u2019obiettivo per cui viene utilizzata l\u2019Intelligenza Artificiale. <\/strong>Ad esempio, se la soluzione di Video Recognition<\/strong> serve ad identificare da una telecamera delle automobili con determinate caratteristiche, i dati con cui verr\u00e0 addestrato il modello, rappresenteranno immagini di auto. Inoltre, si potrebbero aggiungere altri modelli per individuare il colore dell\u2019automobile che stiamo cercando.<\/p>\n Una caratteristica dell\u2019Intelligenza Artificiale \u00e8 che il modello impara dai nuovi input. Ovviamente, ci\u00f2 \u00e8 possibile solo se anche i nuovi dati hanno una chiara relazione con l\u2019obiettivo dell\u2019AI. Tuttavia, il processo di apprendimento deve essere monitorato dall\u2019uomo, in modo che l\u2019algoritmo capisca cosa deve imparare.<\/p>\n \n Oggi sono disponibili sul mercato diversi dispositivi dotati di Intelligenza Artificiale, in grado di trasformare i dati visivi in informazioni. Ad ogni modo, per poter usufruire di soluzioni di Image & Video Recognition<\/strong>, non \u00e8 necessario avere dispositivi ultra tecnologici. Infatti, esistono software di Computer Vision<\/strong> che si adattano a macchine che non dispongono di AI.<\/p>\n Gli utilizzi che se ne possono fare sono svariati:<\/p>\n \n Uno dei primi vantaggi che viene in mente pensando all\u2019Image & Video Recognition \u00e8 innanzitutto la rapidit\u00e0 di analisi<\/strong>. Infatti, questi software di Computer vision sono in grado di elaborare e analizzare grandi quantit\u00e0 di dati in tempi molto pi\u00f9 brevi rispetto a quanto farebbe una persona. Come secondo vantaggio possiamo prendere in considerazione la riduzione dei costi<\/strong>. Essa \u00e8 dovuta, non solo, alla velocizzazione dei processi di analisi. Infatti l\u2019AI permette di impiegare meno risorse umane in attivit\u00e0 di basso valore e affidare loro lavori con una maggiore profittabilit\u00e0. Il terzo vantaggio \u00e8 l\u2019accuratezza<\/strong>. L\u2019attenzione umana cala con il passare delle ore dedicate all\u2019attivit\u00e0, mentre l\u2019efficienza della macchina rimane sempre la stessa. Inoltre, quest\u2019ultima offre pi\u00f9 continuit\u00e0<\/strong>, potendo lavorare 24×7.<\/p>\n I sistemi di Machine Learning sono in grado di estrarre nuovi elementi e significati grazie al processo di apprendimento automatico. Oltre a ci\u00f2, un modello di AI pu\u00f2 essere facilmente duplicato su pi\u00f9 macchine virtuali, aumentando cos\u00ec la velocit\u00e0 di elaborazione.<\/p>\n \n Abbiamo visto come questo tipo di tecnologia intelligente offra innumerevoli vantaggi per il lavoro umano. Ad alcuni potrebbe sembrare per\u00f2 che sostituisca le attivit\u00e0 delle persone, togliendo posti di lavoro. In realt\u00e0, l\u2019integrazione della tecnologia \u00e8 volta a quelle attivit\u00e0 di basso valore, in modo che le risorse umane possano dedicare pi\u00f9 tempo a quelle di alto valore.<\/p>\n Infatti, l\u2019AI raggiunge solo gli obiettivi per cui \u00e8 stata costruita. Non sa riconoscere contesti diversi da quelli per cui \u00e8 stata addestrata. Ad esempio se la sua funzionalit\u00e0 \u00e8 quella di riconoscere un cancro al seno, lo far\u00e0 molto pi\u00f9 velocemente di un essere umano, ma non sapr\u00e0 individuare altre eventuali malattie del paziente. Per avere una visione pi\u00f9 ampia sar\u00e0 necessario l\u2019intervento di un medico specializzato.<\/p>\n Sicuramente l\u2019Intelligenza Artificiale <\/strong>sta portando e continuer\u00e0 a portare grandi cambiamenti nei processi di lavoro. Ci\u00f2 comporta la necessit\u00e0 urgente di nuove figure professionali e la formazione ed aggiornamento di quelle esistenti per rendere tra loro complementari lavoro umano e lavoro artificiale.<\/p>\n \n Pragma Etimos sviluppa soluzioni di Image & Video Recognition su misura alle esigenze del cliente.<\/p>\n Partendo da dati visivi offriamo servizi di:<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_margin=”25px||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_divider _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” width=”70%” module_alignment=”center” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][et_pb_cta button_url=”https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/effigies-computer-vision\/” button_text=”Scopri di pi\u00f9” _builder_version=”4.17.1″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(0,102,153,0)” custom_button=”on” button_text_color=”#0C71C3″ custom_padding=”0px||||false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_cta][et_pb_text _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_blurb title=”IDENTIFICAZIONE BIOMETRICA: FACE RECOGNITION E FACE COMPARISON” image=”https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/facerecognition_1000x500_blur2.jpg” alt=”image recognition – computer vision-face recognition” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n La biometria viene sempre pi\u00f9 utilizzata per l\u2019identificazione e l\u2019autenticazione di una persona attraverso tecnologie di Face Recognition e Face Comparison. La biometria facciale, acquisisce un volto da un\u2019immagine o un video e lo trasforma in dati digitali in base…<\/p>\n<\/div>\nCome funziona l\u2019Image & Video Recognition<\/strong><\/h2>\n
Image & Video Recognition: alcuni esempi di utilizzo<\/strong><\/h3>\n
\n
Il valore aggiunto delle soluzioni di Image & Video Recognition<\/strong><\/h2>\n
Il ruolo umano nella Computer Vision<\/strong><\/h3>\n
Pragma Etimos: soluzioni di Image & Video Recognition<\/strong><\/h2>\n
\n
POTREBBE INTERESSARTI ANCHE…<\/strong><\/h4>\n
\n