4 utilisations inattendues de la vision par ordinateur en cours d’utilisation en ce moment.

Il existe plusieurs types d’intelligence artificielle, cependant un type d’IA qui a fait discrètement des vagues dans le fond est la vision des systèmes informatiques (CURRICULUM VITAE).

La vision par ordinateur évalue les photos et les clips vidéo et en extrait des informations précieuses en fonction des besoins de l’individu. Ou, pour le dire d’une autre manière, la CV examine les données esthétiques avec l’approche analytique des êtres humains, mais au rythme du système informatique. Cependant, il existe des façons imprévues d’utiliser la vision par ordinateur, ainsi que d’autres que vous avez peut-être utilisées sans le savoir.

4 Façons inattendues dont nous utilisons la vision par ordinateur.

La vision par ordinateur utilise la découverte d’équipements pour analyser rapidement des quantités substantielles de données esthétiques. Un certain nombre d’entre nous utilisent déjà le curriculum vitae quotidiennement sans y réfléchir. Avez-vous reconnu que vous faites usage de la vision par ordinateur si vous soumettez vos images à la recherche d’images d’un chien ou d’un littoral ou si vous ouvrez votre téléphone avec la reconnaissance des visages ?

C’est le visage public de la vision par ordinateur. Cependant, son utilisation finit par être beaucoup plus répandue, et aussi certaines de ces utilisations pourraient vous étonner.

1. Modération du contenu Web

La modération du contenu est un sujet épineux bourré d’endroits gris. Alors que les petites quantités de texte sont un concept raisonnablement facile que l’IA aide à modérer depuis plusieurs années, les petites quantités de clip vidéo et aussi d’images appellent encore un niveau plus important de contribution humaine.

Maintenant, certaines personnes peuvent penser que le défilement avec des articles de médias sociaux sans fin semble être un travail idéal. Cependant, le fait est assez étonnant ; ce ne sont pas des photos de chiots ainsi que le dîner d’anniversaire de mariage de quelqu’un. L’IA peut actuellement confirmer rapidement que ces photos sont sûres.

Ce que cela implique, c’est que le type de contenu web qui arrive jusqu’aux modérateurs comprend du contenu web que personne, dans son esprit approprié, n’aurait certainement jamais eu l’intention de voir. Il y a plusieurs enregistrements de médiateurs qui souffrent de PTSD. A article de l’Université de Harvard a validé que les médiateurs font face à des risques émotionnels importants.

Actuellement, le devoir de curriculum vitae dans les petites quantités matérielles ne peut pas éliminer complètement la composante humaine. Mais avec les plates-formes de sites de médias sociaux localiser les petites quantités une tâche pratiquement difficile, curriculum vitae peut réduire l’inquiétude. La vision par ordinateur est déjà utilisée pour réduire considérablement le nombre de vidéos « méchantes » qui s’infiltrent jusqu’aux modérateurs humains. Et aussi, et c’est important, elle peut le faire presque en temps réel, réduisant ainsi la menace de contenus web peu recommandables qui arrivent aux yeux du public non averti et aussi, idéalement, des modérateurs.

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2. Détection du phishing

Les attaques de phishing sont potentiellement ravageuses, tant pour les particuliers que pour les organisations. Malheureusement, la procédure visant à protéger vos systèmes et vos données contre les attaques de phishing est une course aux armements permanente entre les professionnels de la sécurité et les criminels à l’origine de ces attaques.

L’un des problèmes rencontrés par les systèmes de sécurité est la dépendance à l’égard des listes noires pour reconnaître la source des attaques. Il s’agit d’une approche réactive. Le problème avec les approches réactives est le décalage entre l’identification du danger et la prise de mesures appropriées. Ce décalage est ce que les criminels espèrent exploiter ainsi que coïncide décalage de la vision par ordinateur est le chargement.

La CV commence à être utilisée comme une protection en temps réel contre les attaques de phishing. Au lieu d’utiliser des listes noires pour reconnaître les agressions potentielles, CV utilise des signaux esthétiques pour identifier d’éventuels drapeaux rouges.

Certaines des méthodes utilisées pour y parvenir sont énumérées ci-dessous :

  • Identifier les sites usurpés
  • Identifier les mots déclencheurs déguisés en graphiques
  • Remplissage de mots-clés ainsi que d’autres obfuscations de messages.

Bien que les systèmes de sûreté et de sécurité typiques resteront en première ligne dans un avenir proche, la fonction de CV pour connecter ces imperfections sera certainement progressivement répandue.

3. Garder un œil sur le sponsoring sportif

Celui-ci pourrait sembler être une balle courbe, alors permettez-nous de clarifier pourquoi cela est essentiel.

Le sponsoring sportif est massif, avec des milliards de dollars dépensés annuellement pour sponsoriser des équipes, des occasions, ainsi que des stades. Parmi les raisons pour lesquelles beaucoup est investi, le sponsoring des activités sportives assure un public captivé pendant la durée d’un événement.

Dans un monde où les annonceurs n’ont généralement votre attention que pendant quelques secondes lorsque vous faites défiler votre flux Instagram, une audience captivée est comme de la poussière d’or pour les experts en marketing. Le problème se pose lorsqu’on tente de déterminer les performances d’une campagne.

Contrairement aux projets électroniques, où la performance peut être mesurée spécifiquement en quasi temps réel, le succès du sponsoring des activités sportives est déterminé de manière encore plus analogique. Avec des milliards de dollars en jeu, les spécialistes du marketing en ligne veulent, à juste titre, obtenir plus d’informations sur ce que leur rapporte leur argent.

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C’est là que la vision par ordinateur intervient. Par exemple, une entreprise qui fait de la publicité pour des voitures et des camions de course devait faire appel à des êtres humains pour suivre une course et compter le temps d’affichage de sa publicité. Cette méthode était laborieuse, contraignante et coûteuse. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises utilisent des CV pour effectuer ce travail.

En outre, il peut être utilisé pour vérifier le succès durable d’un projet. Par exemple, il peut être utilisé pour déterminer combien de fois un clip vidéo portant leur logo a été partagé sur les réseaux sociaux.

4. Détection de faux

Le net est inondé de produits d’imitation. La plupart d’entre eux sont commercialisés par des vendeurs tiers sur des plateformes fiables ou non. Ces plateformes ont l’obligation légale de s’assurer que la haute qualité et le pedigree de tous les articles sur leur plateforme sont tels qu’ils devraient être.

Par exemple, en 2020, Amazon a détruit plus de 2 millions de faux articles.

Contrôler efficacement les faux produits a toujours été problématique. Une fois de plus, l’un des problèmes importants est le temps. Le délai entre le moment où un article est répertorié et celui où il est identifié comme frauduleux peut être suffisamment long pour que le malfaiteur ait expédié des milliers d’articles, pris l’argent et se soit volatilisé.

C’est la vulnérabilité que le CV est utilisé pour combler. Il permet d’évaluer en temps réel les articles détaillés sur le site internet d’une plateforme. En outre, il évalue divers éléments visuels pour identifier les produits potentiellement contrefaits. Il s’agit de :

  • Détection de logo : Cela peut déterminer des articles avec des logos utilisés de manière illicite (des lunettes de soleil marquées du logo Ferrari commercialisées pour quelques dollars sur Amazon, par exemple). Ou des logos de mauvaise qualité qui distribuent le fait que ces instructeurs de fitness Nike de deal peuvent ne pas être ce qu’ils semblent.
  • Analyse d’image : CV peut être éduqué pour essayer de trouver des avertissements potentiels comme des distinctions dans la nuance ou l’étiquetage qui pourraient suggérer qu’un produit est faux.
  • Reconnaissance d’objets : Les stratégies de curriculum vitae peuvent en outre identifier des objets et des motifs dans des photos ou des vidéos. Cela peut aider à identifier les faux produits qui ont été modifiés ou modifiés d’une certaine manière, par exemple en changeant la marque ou l’étiquetage.
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Le marché de la contrefaçon est énorme et influence également tout le monde, du fournisseur à l’utilisateur. L’utilisation de la vision par ordinateur pour déterminer les contrefaçons n’éliminera pas le problème, mais elle représente un grand pas dans les meilleures instructions.

Voir l’avenir clairement

La vision par ordinateur est une technologie qui progresse rapidement et qui assure beaucoup. Poussée par des facteurs tels que la course pour créer les premiers véhicules électriques réellement autopilotés, la vitesse d’avancement est implacable.

C’est une technologie intéressante qui continuera certainement à lancer des utilisations toutes nouvelles et inhabituelles au fur et à mesure de sa maturation.

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Quelles sont les utilisations actuelles de la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est utilisée pour détecter et classer des objets (par exemple, des panneaux de signalisation ou des feux de circulation), créer des cartes 3D ou estimer des mouvements, et a joué un rôle clé dans la concrétisation des véhicules autonomes. Les voitures autonomes collectent des données sur leur environnement à partir de capteurs et de caméras, les interprètent et réagissent en conséquence.

Quels sont les exemples de vision par ordinateur dans la vie réelle ?

5 exemples de vision par ordinateur. Google Translate . En 2015, le leader technologique Google a déployé son service de traduction instantanée qui exploite la vision par ordinateur grâce aux caméras des smartphones. 2. Facebook 3D Photo. YOLO. SentioScope. Agriculture. Véhicules autonomes. Suivi de la pose humaine. Divertissement interactif.

  • Google Translate. En 2015, le leader technologique Google a déployé son service de traduction instantanée qui exploite la vision par ordinateur grâce aux caméras des smartphones.
  • 2. Facebook 3D Photo.
  • YOLO.
  • SentioScope.
  • Agriculture.
  • Véhicules autonomes.
  • Suivi de la pose humaine.
  • Divertissement interactif.

Quels sont les différents types de problèmes de vision par ordinateur ?

Certains des problèmes de vision par ordinateur e courants comprennent la classification des images, la localisation et la détection des objets, et la segmentation des images. Les applications de la vision par ordinateur comprennent des domaines tels que : la technologie de reconnaissance faciale, l’analyse d’images médicales, les voitures à conduite autonome et l’analyse vidéo intelligente.

Quelles industries utilisent la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur a un impact massif sur les entreprises de toutes les industries, du commerce de détail à la sécurité, en passant par les soins de santé, la construction, l’automobile, la fabrication, la logistique et l’agriculture.

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