25 estatísticas de reconhecimento de imagem para revelar pixels por trás da tecnologia

Os computadores modernos estão aprendendo a ver da mesma forma que os humanos e a tecnologia de reconhecimento de imagem está tornando isso possível.

As redes neurais estão no centro desta tecnologia. Ele aprende com os dados e reconhece padrões. À medida que você alimenta mais dados sobre objetos, rostos e até emoções, fica melhor “ver” e compreender uma imagem.

O reconhecimento de imagem é um subconjunto da visão computacional e da inteligência artificial (IA). Inclui técnicas e algoritmos que rotulam e categorizam o conteúdo de uma imagem.

Na sua fundação, a tecnologia está apenas começando a evoluir, mas muitas organizações já começaram a usar software de reconhecimento de imagem para treinar modelos e adicionar capacidades de reconhecimento de imagem em outras plataformas de software. Hoje em dia, o reconhecimento de imagens ajuda no diagnóstico médico, na localização de pessoas perdidas e até na concretização dos carros autônomos.

O potencial do mercado é vasto e está em constante expansão para entrar em novos setores. Vamos explorar essas estatísticas e ver o que há de novo no reconhecimento de imagens.

Estatísticas do mercado de reconhecimento de imagem

O mercado de reconhecimento de imagem está crescendo rapidamente e se tornando popular nos setores de varejo, saúde e segurança. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são os principais impulsionadores do crescimento do mercado. Com base nas estatísticas abaixo, qualquer oportunidade no mercado de reconhecimento de imagem poderá ser promissora entre 2023 e 2030.

Veja como são as estatísticas.

• Espera-se que o mercado global de reconhecimento de imagem apresente uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 10,42% de 2023 a 2030.
• Espera-se que o tamanho do mercado de reconhecimento de imagem dos EUA seja o maior, avaliado em US$ 3,94 bilhões em 2023.

• O tamanho do mercado norte-americano de reconhecimento de imagem aumentou 11,86% em 2023.
• O mercado de reconhecimento de imagem da Austrália deverá atingir US$ 280 milhões em 2023.
• A América do Sul mostra um aumento significativo no tamanho do mercado de 20,26% em 2023.
• O tamanho global do mercado de reconhecimento de imagens de IA foi avaliado em US$ 3.330,67 milhões em 2022 e deverá se expandir a um CAGR de 24,91% para atingir 12.652,88 milhões em 2028.
• O mercado de reconhecimento de imagem na Ásia é relativamente menor, com um tamanho de US$ 2,57 bilhões em 2023.
• O tamanho do mercado de reconhecimento de imagem da Europa Central e Ocidental é ainda menor, com 1,88 mil milhões de dólares em 2023.
• O CAGR esperado do mercado de reconhecimento de imagem dos EUA de 2023 a 2030 é de 7,86%.

Estatísticas de tecnologia de reconhecimento de imagem

O aprendizado profundo tem um papel importante na tecnologia de reconhecimento de imagem. Modelos populares de aprendizagem profunda, como You Only Look Once (YOLO) e Single-Shot Detector (SSD), usam camadas de convolução para analisar imagens ou fotografias digitais. As técnicas e modelos de aprendizagem profunda continuarão a melhorar em 2023, tornando o reconhecimento de imagens mais simples e preciso.

Além disso, algoritmos como transformação de recursos invariantes em escala (SIFT), recursos robustos acelerados (SURF) e modelos de reconhecimento de imagem de análise de componentes principais (PCA) leem, processam e entregam.

O ecossistema tecnológico em torno do reconhecimento de imagens está mudando rapidamente. Essas estatísticas irão atualizá-lo sobre o que há de mais recente no lado da tecnologia.

• O Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) desenvolveu um codificador generativo mascarado (MAGE) para inferir as partes que faltam em uma imagem. Alcançou 80,9% de precisão na sondagem linear e identificou imagens corretamente em 71,9% dos casos quando dados dez exemplos rotulados de cada classe.
• Object365, um conjunto de dados de detecção de objetos em grande escala, foi treinado com mais de 600.000 imagens.

1.000 imagens

de cada classe são necessários para treinar sistemas para detectar e reconhecer imagens e objetos.

Fonte: IBM

• 1 a 2 megapixels é ideal quando as imagens não precisam de detalhes finos para detecção de objetos. Se as imagens exigirem detalhes finos, elas serão divididas em imagens de 1 a 2 megapixels cada.
• Sistemas de reconhecimento de imagem grandes e poderosos podem lidar com 1.000 quadros por segundo (FPS). Por outro lado, os sistemas comuns de reconhecimento de imagem processam a 100 FPS.
• O maior conjunto de dados disponível publicamente para treinar modelos de reconhecimento de imagens é o IMDB-Wiki, com mais de 500.000 imagens de rostos humanos.
• O Berkeley Deep Drive (BDD110K) é o maior conjunto de dados de vídeo de condução variado. Possui mais de 100 mil vídeos anotados para tarefas de percepção em direção autônoma.
• O reconhecimento de imagem consiste em três camadas – entrada, oculta e saída. A camada de entrada capta o sinal, a camada oculta o processa e a camada de saída decide o que é.
• Uma imagem colorida tem uma profundidade de bits que varia de 8 a 24 ou superior. Numa imagem de 24 bits, existem três agrupamentos: 8 para vermelho, 8 para verde e 8 para azul. A combinação desses bits representa outras cores.
• 4 estatísticas de primeira ordem (média, variância, assimetria e curtose) e 5 estatísticas de segunda ordem (segundo momento angular, contraste, correlação, homogeneidade e entropia) representam as características textuais de uma imagem.

Estatísticas de precisão do sistema de reconhecimento de imagem

Com as redes neurais convolucionais (CNN), o nível de precisão do reconhecimento de imagens aumentou. Ainda assim, desafios como deformação, variação de objetos dentro da mesma classe e oclusão podem afetar a precisão do sistema. (A oclusão ocorre quando um objeto oculta uma parte de um objeto diferente na imagem.)

Apesar destes contratempos potenciais, os sistemas de reconhecimento de imagem apresentam níveis de certeza incrivelmente elevados. Explore essas estatísticas para entender qual precisão você pode esperar de um software de reconhecimento de imagem e quão grande é a margem para erros.

• A taxa média de erro em todos os conjuntos de dados no reconhecimento de imagens é de 3,4%.
• A taxa de erro dos 5 principais no reconhecimento de imagem refere-se à porcentagem de vezes que um rótulo de destino não aparece entre as cinco previsões de maior probabilidade. Muitas técnicas não conseguem ficar abaixo de 25%.

• O nível aproximado de precisão das ferramentas de reconhecimento de imagem é de 95%. Isso se deve ao desenvolvimento da CNN e de outras redes neurais profundas baseadas em recursos.
• YOLOv7 é o modelo de detecção de objetos em tempo real mais eficiente e preciso para tarefas de visão computacional.

De pixels a padrões

As estatísticas acima mostram claramente que o mercado de reconhecimento de imagem está em trajetória de crescimento de 2023 a 2030. A tecnologia está evoluindo e aumentando sua precisão com novas atualizações e avanços. Mas o crescimento não é exclusivo do reconhecimento de imagens. Toda a área de visão computacional está se expandindo em tamanho e adoção de mercado. À medida que o valor de mercado cresce, as empresas que encontrarem um lugar no setor de reconhecimento de imagem serão beneficiadas.

Aprenda mais sobre visão computacional e entenda como as máquinas interpretam o mundo visual.