Image recognition
Maskinindlæring er et af de funktioner, der i den grad har sat gang i den teknologiske udvikling og som dagligt bruges af mennesker i hele verden. Image recognition er et af de mest tilgængelige applikationer inden for feltet og det har været med til at revolutionere hele den online tilstedeværelse.
Image Recognition, eller billedgenkendelse, referer til teknologier, der kan identificere objekter, steder, mennesker, logoer, handlinger og flere andre variabler i billeder og video. Image Recognition bruges til at behandle, analysere og forstå billeder og anvendes ofte ved hjælp af en app. Image recognition er, som nævnt, en maskinindlæringsmetode, og den er designet til at fungere ligesom en menneskelig hjerne. Ved at bemærke nye mønstre ved at være forbundet med en større database, kan enheder danne mening om billeder og danne relevante kategorier og tags. For eksempel har Facebook integreret Image recognition. Når brugere uploader et billede, er Facebook i stand til at genkende mønstre i billedet. Der kan blandt andet skelne mellem forskellige objekter, ansigtsudtryk, mad, naturlandskaber og sport. Udover at tagge personer på billeder bruges billedgenkendelse til at oversætte visuelt indhold til blinde brugere og til at identificere upassende eller stødende billeder.
Image recognition er også blevet en realitet hos andre online tjenester. Google Photos og Apples fotoalbums-app kategoriserer billeder både efter steder, begivenheder og personer. Anvendelsen af Image recognition forbedrer brugerens oplevelse betydeligt. Det hjælper dem med at organisere billeder i relevante serier.
Smartphones og tabletter, der er udstyret med kameraer har været med til at udvikle Image Recognition-teknologien fra primært at være anvendt industrielt til også at kunne bruges af den helt almindelige forbruger. For eksempel kan logoer, biler, landemærker, vinetiketter og bog- og albumomslag identificeres af forbrugerens smartphones ved hjælp af en app, der har adgang til en billedgenkendelsessoftware i skyen. Billedgenkendelsen kan omdanne et billede til et hyperlink til indhold på internettet, der eksempelvis kunne være informationer, service eller en video. Image recognition kan også bruges til at foretage en søgning med billeder, hvilket er en af hovedårsagerne til, at Google og Amazon har investeret i image recognition-teknologien.
Image recognition er altså ikke kun begrænset til forbrugertjenester. Reklame- og marketingbureauer udforsker allerede potentiale for at skabe kreative og interaktive kampagner ved hjælp af image recognition. Det åbner nye muligheder for at lære mere om målgrupper og betjene dem indhold, der har et øget niveau af engagement.
Udover værdifulde oplysninger om potentielle kunder kan image recognition bruges til at udforme kreativt indhold, der involverer mennesker og hjælper med at opbygge deres relationer med mærker. Eksempelvis har KIA Motors i et marketingprojekt skabt en interaktiv kampagne, hvor brugeren skal uploade et billede online. Herefter kategoriseres hver person, der efterfølgende vil blive tildelt en livsstilsgruppe. Derefter matches de til den rigtige bil, der passer bedst til deres stil blandt de mange forskellige biltyper, der tilbydes af KIA.
Image recognition har potentiale til at blive anvendt i mange forskellige sammenhænge og i mange forskellige brancher. Især er det hensigtsmæssigt for virksomheder, der arbejder med store mængder data med visuelt indhold, hvor det er muligt både at give medarbejderne og forbrugeren en mere interaktiv og overskuelig oplevelse. Billedgenkendelse giver virksomheders apps muligheder for at, at brugerne kan engagere sig i langt højere grad, da teknologien pludselig interagerer direkte med elementer fra den fysiske verden. Man vil kunne skabe en stærkere og mere følelsesmæssig forbindelse med sine brugere. Og da følelser er stærkt forbundet med hukommelse, er der en chance for, at man som virksomhed i den grad har mulighed for at markere sig på markedet.
Denne ordforklaring bringes til dig af iværksætter og foredragsholder Jonathan Løw. Du finder forklaringer på flere end 100 ord indenfor innovation, disruption, ledelse og innovation.
