🔥 📁آخر الأخبار

التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي AI: ثورة في تحليل البيانات المرئية

يعد تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي وأحد من أشهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي ساهمت في إحداث ثورة تكنولوجية في شتى المجالات، مثل محركات البحث التي تستخدم ميزة البحث بالصور والرعاية الصحية وأنظمة الأمن ومجال التسويق الالكتروني وبجانب برامج الذكاء الاصطناعي للموبايل. استخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور يمنحك إمكانية التعرف على صحة المحتوى المرئي واستخلاص المعلومات من هذه الوسائط ويضمن لك مشاركة معلومات تم التحقق منها على وسائل التواصل الاجتماعي.

إقرأ المزيد: ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل

ومن المعلوم أن البشر يتمتعون بالقدرات الفطرية في التعرف على الكائنات الحية والاماكن وغيرها من الأشياء بمجرد النظر إلى الصور. وبالرغم من ذلك، يعتبر هذه القدرات محدودة لأنها لا تمكنهم من التعرف على الصور المضللة؛ بالاضافة الى أن قدرت الإنسان الطبيعي في التعرف على المعلومات المعقدة التي تحتويها الصور محدودة جداً.

ولذلك، تم تطوير تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي على أجهزة الكمبيوتر من خلال تدريب هذه الآلات على تفسير البيانات المرئية عبر تطبيقات رؤية الكمبيوتر المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعيالتعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي

التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي باعتباره فرعاً من رؤية الكمبيوتر "Computer Vision" يعتمد في تدريبه للتعرف على الصور على التعلم العميق لتشغيل الآلة في استخدامات واقعية.

وفي هذا المقال، سنستعرض لك مفهوم التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي، وكيف يعمل، وأمثلة على استخداماته المختلفة، وأبرز التحديات التي تواجهه.

ما هو التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي؟

التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي هو عملية تعتمد على تدريب أنظمة ذكية باستخدام التعلم العميق لتحليل ومعالجة الصور أو مقاطع الفيديو او النصوص من خلال مجموعة من وحدات البكسل بهدف تمكين الآلة من "فهم" الصورة بشكل يشبه الفهم البشري والعمل على تصنيفها إلى أقسام. بالاضافة الى كشف الحالات البصرية الشاذة، من خلال تحديد الكائنات والأشخاص، أو الأنماط في الصور.

أطلع أيضاً: برنامج الذكاء الاصطناعي replika

تعتمد هذه التقنية على الشبكات العصبية الاصطناعية (Neural Networks) وخاصةً الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) التي تتعلم من البيانات الكبيرة، ويتم تدريب هذه الشبكات باستخدام مجموعة ضخمة من الصور المتنوعة ليتمكن النظام من تعلم الأنماط والتصنيفات المختلفة.

كيف يعمل التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي؟

آلة التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعيالتعرف على الصور باستخدام Ai

نظام التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي يقوم بمعالجة الصور والتعرف عليها بشكل مختلف عن طريقة الإنسان في التعرف على الصور، وذلك لأن الآلة الكمبيوتر والتطبيقات تتعامل مع الصورة باعتبارها مجموعة من وحدات البكسل. بشكل عام، عملية التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي تمر بعدة خطوات أساسية وهي:

1. جمع البيانات

وفيه يبدأ نظام التعرف على الصور بجمع مجموعة ضخمة من الصور ومقاطع الفيديو التي تحتوي على الفئات المختلفة التي نرغب في التعرف عليها، ويمكن أن تكون هذه الصور لأشخاص أو حيوانات أو مركبات، أو أشياء أخرى.

2. تدريب النموذج

وفيه يتم تغذية الصور للنموذج التعليمي، وهي بمثابة بداية لتطوير الآلة الذكية للتعرف على الصور، حيث يبدأ النظام بتحليل كل صورة وتحديد الخصائص المميزة مثل الألوان، الأشكال، الحواف، والأنماط.

3. تحليل الصورة

بعد التدريب، يصبح النموذج قادرًا على تلقي صور جديدة غير معروفة وتحليلها باستخدام الخصائص التي تعلمها، محاولًا مطابقة ما يراه من صور مع المعلومات التي تعلمها سابقًا.

4. التعرف على الصور والنص والكائنات

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على الصور والنصوص

يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بالتعرف على الصور بتحديد ما يحتوي عليه كل جزء من الصورة، مثل التعرف على الوجوه باستخدام الذكاء الاصطناعي في تعيين ملامح الوجه، تحديد الكائن والاجسام باستخدام Ai من جزء محدد من الصورة، كشف النص من الصور وتحويله عبر التعرف الضوئي على الحروف إلى تنسيق قابل للقراءة آليا، ومقارنة كل تلك البيانات بالصور الموجودة في قاعدة بيانات تقنية التعرف على الصور.

من المهم إجراء اختبار لأداة التعرف على الصور بتجربة صور غير موجود في بياناته للتأكد من أنه تلقى التدريب الكافي وأنه أصبح بالفعل أداة ذكي، ويتم قياس مدى ذكاء أداء التعرف على الصور بناءً على التعرف الدقيق على الصور وإمكانية التنبؤ.

استخدامات تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي

تُستخدم تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من المجالات ومن المتوقع ازدياد الاعتماد عليها بفضل قدرتها على تحليل الصور وفهم محتواها بشكل دقيق وسريع. فعبر هذه التقنية، تمكنت الشركات والقطاعات المختلفة من تحسين أدائها وتقديم خدمات مبتكرة تعتمد على تحليل الصور بالذكاء الاصطناعي.

وتُستخدم حالياً في تطبيقات مثل الأمن والمراقبة، التصوير الطبي، السيارات ذاتية القيادة، والتجارة الإلكترونية، ما يسهم في تحسين الكفاءة ودقة العمليات اليومية في هذه القطاعات، وإليك بعض من الاستخدامات الشائعة لتقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي:

1. الأمن والمراقبة

في الأنظمة الأمنية، يتم استخدام تقنيات التعرف على الصور في الكاميرات الأمنية لتحديد وجوه الأشخاص أو اكتشاف النشاطات المشبوهة. فمثلًا، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الأشخاص المطلوبين عبر الكاميرات العامة، مما يسهم في تعزيز السلامة العامة.

إقرأ أيضاً: طريقة تشغيل chat gpt 4

علاوة على ذلك، يتم استخدم أنظمة الأمان الذكية في أبواب المنشآت الحيوية والمباني السكنية للتعرف على الوجوه حتى يتم السماح للأشخاص بالدخول أو الرفض.

كما تحتوي الهواتف الذكية أيضاً على هذه الأداة، حيث تستخدمها في التحقق من الهوية بالتعرف على صورة وجه مالك الهاتف حتى يتم فتح حماية الهاتف بعد التعرف على وجه المالك وكذلك في التطبيقات الأخرى داخل الهاتف.

كل ذلك يتم من خلال إيجاد تطابق مع قاعدة البيانات في واحدة من جوانب التعرف على الوجه.

تعرف على: مميزات وعيوب الذكاء الاصطناعي

2. الرعاية الصحية

ربما تكون مجال الرعاية الصحية أكثر المجالات استفادة من تقنية التعرف على الصور، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية، مثل الأشعة السينية وصور الرنين المغناطيسي للكشف عن الأمراض مثل السرطان أو الأورام. بفضل قدرته على تحليل الصور بدقة كبيرة، يمكن للتقنيات الجديدة تقليل الأخطاء البشرية في التشخيص وتقديم نتائج أكثر دقة. كما يستفيد من هذه التقنية أيضاً، الأشخاص الذين يعانون من بعض المشاكل الطبية المتعلقة بالعيون مثل ضعف البصر حيث يمكنهم الوصل إلى المعلومات من الانترنت استنادًا على تطبيقات التعرف على الصور. من الرابط التالي يمكنك التعرف أكثر على أدوات الذكاء الاصطناعي.

3. التجارة الإلكترونية والتسويق

يستخدم التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية لتحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين البحث عن المنتجات باستخدام صور بدلاً من الكلمات والنصوص، وذلك من خلال تقنية التعرف على الصور عبر الذكاء الاصطناعي التي تساعد على عرض المنتجات المتشابهة، ويضمن أن العملاء يجدون المعلومات الدقيقة والشاملة حول المنتجات.

باستخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق الالكتروني، يمكن للمتاجر الإلكترونية تطوير أدائها بشكل مرضي للعملاء، ورفع كفاءتها، مما يساعد في زيادة المبيعات وتحقيق التقدم والنمو.

4. مجال صناعة السيارات ذاتية القيادة

تعتمد السيارات ذاتية القيادة على التعرف على الصور لفهم محيطها، مثل اكتشاف السيارات الأخرى ومدى قربها والمشاة والأشياء الموجودة من حوله وإشارات المرور. تستخدم هذه التقنية لضمان السلامة أثناء القيادة واتخاذ قرارات دقيقة في الوقت الفعلي.

المستشعرات المستخدمة في السيار ذاتية القيادة هي الكاشف عن التصوير الضوئي وتحديد المدى بالإضافة إلى الكاميرات. وهي المسؤولة عن اللطقات وجمع الصور والأشياء وتحديدها وتصنيفها.

ومن ثم تسمح الكاميرات للقيادة الذكية برؤية ما حولها، لكن يظل القدرة البصرية بدون فائدة إذا لم يتم تفسير وتحليل البيانات؛ لأن تحليل البيانات يعتبر جزء أساسي في مشاريع الذكاء الاصطناعي للسيارات حيث أنه المسؤول من التعرف على الصور وتفسيرها، وبالتالي كلما زادت جودة تحليل البيانات، تصبح دقة تقنية الذكاء الاصطناعي في التعرف على الصور اكبر وبهذا يقل فرص الأخطاء.

5. تطبيقات الهواتف الذكية

تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي أو الرؤية الحاسوبية تلعب دورًا كبيرًا في تطبيقات الهواتف الذكية، حيث تتيح العديد من الوظائف والميزات المتقدمة. من بين أبرز استخداماتها في هذا المجال:

  • التعرف على الوجوه: تُستخدم تقنية التعرف على الصور في تأمين الهواتف الذكية عبر ميزات مثل التعرف على الوجه لفتح الجهاز، وهي توفر مستوى عالٍ من الأمان.
  • التطبيقات الطبية: تساعد في تشخيص الأمراض من خلال تحليل الصور الطبية التي يلتقطها الهاتف، مثل الصور الجلدية للتعرف على الأمراض الجلدية.
  • تحسين الصور والفيديوهات: افضل برامج تحرير الصور للموبايل تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الصور، وتحديد أفضل الإعدادات تلقائيًا، وتصحيح العيوب مثل الإضاءة واللون.
  • التسوق عبر الإنترنت: بعض التطبيقات مثل Pinterest وGoogle Lens تتيح للمستخدمين التقاط صور لمنتجات معينة ثم البحث عن تلك المنتجات أو نظائرها في المتاجر الإلكترونية.
  • الواقع المعزز (AR): تُستخدم هذه التقنية في تطبيقات الواقع المعزز التي تعتمد على التعرف على الصور لتحسين التجارب التفاعلية، مثل الألعاب أو التطبيقات التعليمية.
  • ترجمة النصوص: عبر تطبيقات مثل Google Translate، يمكن للمستخدمين تصوير نص بلغة أجنبية ليتم ترجمته فورًا من خلال التعرف على الصورة والنص الموجود فيها.

كل هذه الاستخدامات لتقنية التعرف على الصور تؤكد لنا أهمية الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة المستخدم وجعل الهواتف الذكية أكثر فعالية وتفاعلية.

الخاتمة

تُعد تقنيات التعرف على الصور ضرورية في العديد من القطاعات وتتعدد أهداف تطبيقها. ومع التوسع في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في مجالات عديدة، أصبحت هذه التقنيات ذات أولوية في مختلف الأعمال، وزاد استخدامها بعد إثبات كفاءتها في جوانب متعددة.

تعمل هذه الأنظمة على توفير الوقت للمستخدمين وتقليص التكاليف، خصوصًا عند توظيفها في مجالات مثل الإنتاج، التجارة، والعناية الصحية. كما تعزز مستويات الحماية بشكل كبير عند تطبيقها في صناعة المركبات والهواتف الذكية.

الطاهر التجاني
الطاهر التجاني
الطاهر التجاني هو مبرمج سوداني متمرس، يمتلك خبرة تزيد عن 7 سنوات في مجال تطوير التطبيقات والبرمجة التقنية، والتكنولوجيا، الألعاب، بالإضافة إلى ذلك، الطاهر هو مالك موقع الجنرال للمعلوميات، يقدم محتوى غني ومفيد للزوار مما يجعله كاتباً متألقاً ومرجعًا موثوقًا للمهتمين بهذه المجالات.
تعليقات