Görüntü Tanıma: Görsel İfadelerin Tanımlanması Artık Kolay mı?

Araştırmaya göre, internete ve sosyal medyaya çok büyük bir bilgi yükü akıyor. Birçok insan için, bu taşan veriler aynı anda hem bir olasılık hem de bir meydan okuma olabilir. Sosyal medyada belirli bir ürün veya hizmet hakkında metin tabanlı bilgiler içeren gönderilerle sık sık karşılaşıyoruz. Kaynakları ve ilgili ayrıntıları izlemenin kolay bir yoludur. Ama ya görsel sözler ise? Bir ürün veya hizmet görselini, ilgili markasına ilişkin bir metinsel referans olmadan nasıl izlersiniz?

İşte tam da bu yüzden görüntü tanıma kullanışlı hale geliyor ve çeşitli çevrimiçi veri yığınına ilişkin gerçek içgörüleri izlememize yardımcı oluyor. İşte şirketlerin hedef kitlelerine daha küresel marka içgörüleri sağlamaları için görsel ifadeleri belirlemeye yönelik bir kılavuz. Aşağı kaydırın ve okumaya devam edin!

Görüntü tanıma: nedir bu?

Belki de görüntü tanımanın ne olduğunu zaten kafanızda varsaymışsınızdır. Ancak, yine de, görüntü tanımanın dijital görüntüler biçiminde bulunan yerleri, insanları, marka logolarını, farklı nesneleri, ürünleri ve diğer birçok şeyi tanımlamaya yardımcı olan bir teknoloji olduğunun açık olması gerekir. İnsanların optik versiyonu, e-tabanlı programlardan daha iyidir. İnsanlar özel bir üst düzey görüntü aşinalığına, bağlamsal anlayışa ve büyük ölçüde benzer beyin işlemeye sahiptir.

Hareket halindeyken nesneleri görebilir, işleyebilir ve kaydedebilirler. Ancak insan yetenekleri, açıklayıcı bir görsel öğeler yönetimi yelpazesinden sonra büyük ölçüde azalır. Ayrıca, kavranan veriler birçok özel çalışma ortamında insanlar için erişilemez veya çok bulutludur. Dolayısıyla, bu nedenlerden dolayı, çoklu sınıflarda tanımlamayı kolaylaştırmak için görüntü tanıma sistemleri devreye giriyor.

Sizin için önerilenler: Aşamalı Web Uygulamaları (PWA) ve Arama Motoru Optimizasyonu (SEO).

Görüntü tanıma, görsel ifadeleri belirlemede nasıl çalışır?

Bu nedenle, yukarıda kısaca görüntü tanıma teknolojisinden bahsettik. Bu teknolojinin nasıl çalıştığını öğrenmenin ve çevrimiçi görsel ifadeleri belirlemenin zamanı geldi. Forbes'a göre görüntü tanıma, yalnızca özel bir görsel değerlendirme gerçekleştirmek için arka uçta çalışan birkaç görev içeren karmaşık bir süreçtir.

Tanıma teknolojisine sağlanan veriler, görüntüdeki farklı piksellerin yeri ve yoğunluğudur. Bununla birlikte, doğruluk sunan bir şey, AR (artırılmış gerçeklik) ile birleştirilmiş AI (yapay zeka) olup, görüntüyü internetten ilgili sonuçları ve bilgileri bulmak için bir temel haline getirir. Bu görüntü tanıma teknolojisini ters görüntü arama şeklinde bulabilirsiniz.

Görüntü tanımayı kullanarak görsel ifadeleri belirleme nedenleri

Arkadaşınızın Starbucks'ta oturduğunu ve bir ceket giydiğini varsayın. Seninle rastgele bir fotoğrafını paylaştı ve şu anda nerede olduğunu ve hangi markayı giydiğini merak etmeye başladın. Böyle bir durumda onun konumu veya marka bilgileri asla elinizin altında olmaz.

Şimdi, geriye doğru fotoğraf arama ile görüntü tanıma teknolojisini kullanmayı düşünün. Görüntüyü girdi olarak bıraktığınızda, sistem nesneleri analiz edecektir. Ayrıca ünlü Starbucks logosunu algılar ve size görüntü ve yakalanan konum hakkında her şeyi söyler. Yani, bu şekilde çalışır. Görsel ifadeleri neden belirlemeniz gerektiğinin nedenlerini öğrenin.

Verileri ve içgörüleri analiz etme

Bugün her gün 3,9 milyar fotoğraf ve dakikalar içinde binlerce fotoğraf ortaya çıkıyor. Bu, çevrimiçi kullanıcıların ve marka sayısının arttığı anlamına gelir. Özellikle sosyal medyada bu kadar çok görsel veri varken, insanların hangi markanın güvenilir olduğunu veya başka bir yerde görmüş olabilecekleri ürünle neyin zıt olduğunu bulması zor. Görüntü yeniden birleştirme tekniği olmasaydı, ticaret alanı bir karmaşa olurdu.

Resimlerin tercümeye ihtiyacı yoktur, bu nedenle fotoğraf arama analizi özellikle iş kampanyaları ve stratejileri için değerlidir. Logo algılamayı kullanarak görselleri tanımlamak isteyenler için harika bir haber. Metin tabanlı herhangi bir veriyi kırmaları gerekmediğinden, herhangi bir ülkedeki herhangi bir insan için zahmetsizdir.

Kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin oluşturulması

Markaların çok büyük miktarda veriyi kaçırdığını ima eden, yalnızca metin tabanlı ifadeleri analiz etme tehdidi olduğunu unutmamalısınız. Elbette markalar, onlar hakkında kapsamlı bilgiler vererek hizmet sunmalıdır. Bu bilgiler, kullanıcıların hareket halindeyken belirli bir hizmet hakkında bilgi sahibi olmalarına yardımcı olan, kullanıcı tarafından oluşturulmuş içeriğe dayanmalıdır.

Bu şey, görsel ifadeleri tanımlamanın ne kadar önemli olduğunu vurgular. Hashtag'ler ve ALT metni, anlamı veya referansı değiştirebilse de, görüntüleri tanımlamak mükemmel bir seçenek olacaktır. Görseller için görsel ifadeler olumlu olduğundan, görüntü tanıma teknolojisi, özellikle Kullanıcı Tarafından Oluşturulan İçerikte marka için son derece faydalı olacaktır.

İlginizi çekebilir: En Güncel Sektör Lideri Ekran Teknolojisi Nedir?

Daha hızlı iletişim

Snapchat ve Instagram, ticaret için kilit sosyal kanallar haline geldiğinden, görüntü tanıma da gelişti. İnsanların metin yerine görselleri işlemeyi sevdiğini hepimiz biliyoruz, bu nedenle veriler görsel tabanlı olduğunda bilgi toplamak ve iletişim kurmak bizim için çok daha hızlı olacaktır. Ancak tonlarca veri akışı olduğu için ayırt etmek ve iletişim kurmak zordur. Örneğin, farklı giyim markalarının Instagram hikayelerini çeviriyorsunuz ve bir anda bir kıyafet sizi tutuyor. Almak istediniz ama görselde herhangi bir bilgi yok.

Güvenilirliği değerlendiremezsiniz. Böyle bir anda, çevrimiçi ters görüntü arama araçlarında görüntü tanıma teknolojisinin kullanılması, söz konusu görselle ilgili tüm ilgili bilgileri ortaya çıkarabileceği için dikkate değer olacaktır. Bununla birlikte, kaynakları takip edebilir ve satın alma kararı verip vermeyeceğinizi de öğrenebilirsiniz. Aynı süreç, rakiplerinin başarı izini sürmek isteyen markalar için de geçerlidir.

Gerçek kontrolü ve taklitçileri tespit etme

Bugün, hayatınıza sahte insanları ve içerikleri sokmaktan daha tehlikeli bir şey yok. Birden fazla artıya sahip olmanın iyi bir tarafı varsa, konforunuzu mahvedebilecek bazı olumsuzluklar da olacaktır. Yukarıda belirtildiği gibi, görüntüler internet üzerinden taşmaktadır ve çoğu sahtedir.

Bu tür görüntüler, dikkat çekmek ve çevrimiçi kullanıcıları belirli bir yere çekmek için dolaşmaktadır. Bir ürünü sosyal medyadaki görselini izledikten sonra merak ediyorsanız ve internetten almayı düşünüyorsanız, bir riski vardır. Öte yandan, bir marka veya web sitesi sahibiyseniz taklitçiler bir tehdit oluşturur. Bu nedenle görsel ifadeleri belirlemek, internette bulunan herkes için çok önemli hale geliyor.

Geliştirilmiş ürün keşfedilebilirliği

Görüntü tanıma teknolojisini kullanarak görsel ifadeleri belirlemenin çok önemli olmasının bir başka nedeni de ürünün keşfedilebilirliğidir. Görsel arama, çevrimiçi kullanıcıların bir girdi görseli kullanarak benzer veya ilgili görseller veya ürünler için görsel ifadeleri belirlemesine olanak tanır. Bir elbise fotoğrafı çektiğinizi veya doğrudan sosyal medyadan bir görüntü indirdiğinizi varsayalım.

Elinizde bir görüntü varsa ve o fotoğrafla ilgili sonuç ve bilgi almak istiyorsanız, görüntü tanıma teknolojisini kullanmanız gerekir. Günümüzde insanlar, metin tabanlı bilgilerin ve aramaların başarısız olduğu durumlarda ürün keşfini ve çevrimiçi teslimatı geliştirmek için dijital ticaretteki bu yeni arama uygulamasını benimsiyor.

Tersine görüntü arama yardımıyla görüntü tanımanın gerçekleştirilmesi

Hareket halindeyken bu görüntü tanıma teknolojisini nasıl kullanacağınızı merak ediyor olabilirsiniz. Kuyu! Seçebileceğiniz birçok yol var. Bunlara Google, Bing, Yandex vb. görsel arama motorları dahildir. Ancak, genel olarak görsel ifadeleri tanımlamak için bir görsel tanıma yapmak istiyorsanız bunlardan birini seçebilirsiniz.

Ters görüntü arama, hareket halindeyken görsel verileri değerlendirmenize yardımcı olan görüntü tanıma algoritmaları ve çok işlevli tekniklerle birleştirilmiştir. Tek yapmanız gereken, web üzerinde güvenilir bir fotoğraf arama aracına erişmek ve görüntüye göre arama yapmak. Bunu yaptıktan sonra, hareket halindeyken benzer ve ilgili sonuçları kavramak için onay düğmesine basın.

Görüntü tanıma teknolojisi ile görsel anlatımların geleceği!

Peki, görsel arama teknolojisi ile görsel sözlerin geleceği nedir? Bu soru kafanızı kurcalıyor olabilir ve bu teknolojinin elini uzattığı öncü sektörleri bilmek isteyebilirsiniz. Bu tekniğin hemen hemen her dijital alanda var olduğunu açıklığa kavuşturmak istiyoruz. Bu araç muhtemelen yalnızca daha geniş bir kullanıcı tabanına sahip büyük işletmeler için erişilebilir olsa da, fiyat eninde sonunda düşecektir. Kuyu! Alışveriş yapanların firmalara isimlerini bile aramadan kolayca hitap etmesi görsel referans dünyasına ulaşmayı mümkün kılıyor.

Ancak küçük işletmeler, görüntüleri tam olarak optimize ederek bu teknolojiden büyük bir avantaj elde edebilir. Bunu yapmaya başladıklarında, görsel açıklamalar yardımıyla aramalarda görünmeye başlayacaklardı. Herkesin bildiği gibi, görüntü tanıma çalışır; dünya, tüm sosyal ağlardan akan büyük verileri keşfetmeye çalışıyor. Görüntü tanıma teknolojisinin boyutu, ürünü veya rekabeti ne olursa olsun her işletmeye yardımcı olacağı anlamına gelir.

Şunlar da hoşunuza gidebilir: Araştırmada Veri Değerlendirmesi: Doğruluk, Kesinlik ve Hata Türleri.

Sonuçlar

Değerli okurlarımız, görsel tanıma ile görsel anlatımların tespiti bu şekilde kolaylaştırılmıştır. Sosyal Medya değerlendirmesi ve mevcut marka reklamı söz konusu olduğunda görsellerin temel anahtarlar olduğunu unutmamalısınız. Markanın ve insanların ürettiği bilgileri analiz etmenin avantajlarını ihmal etmeye başlarsanız, içgörüleri gerçekçi olmayacağı için bu risklidir. Görsel arama teknolojisi gelişmeden önce e-dünyada bir karmaşa vardı. Başarınız için avantajlarından hemen yararlanmaya çalışın!