L’intelligence artificielle révolutionne le traitement des images et des vidéos. En effet, grâce à ses algorithmes avancés tels que les réseaux neuronaux profonds, l’IA est capable d’analyser, de comprendre et d’interpréter les contenus visuels de la même manière que les êtres humains.
Elle est capable de détecter des objets, des visages, des émotions et même de reconnaître des scènes complexes. Avec l’apprentissage automatique, l’IA s’améliore sans cesse en reconnaissant des schémas et des caractéristiques spécifiques dans les images et les vidéos.
Cette capacité a des implications importantes dans de nombreux domaines, de la vision par ordinateur à la surveillance de la sécurité, en passant par l’analyse médicale et la création artistique. L’avenir de l’intelligence artificielle dans le traitement de l’image et de la vidéo est très prometteur, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités passionnantes et à des avancées technologiques sans précédent.
Dans le présent article, on vas explorer le traitement des images et des vidéos par l’intelligence artificielle.
Avant de commencer, on vous invite à jeter un coup d’œil à notre page LinkedIn, où nous partageons plein de sujet qui concerne votre domaine.
Importance du traitement des images et des vidéos dans l’IA :
Il existe plusieurs raisons pour lesquelles le traitement des images et des vidéos sont cruciale dans ce domaine, voici quelques explications:
- La perception visuelle : Etant donné que aujourd’hui la perception visuelle est très importante pour les utilisateurs , l’intelligence artificielle joue un rôle cruciale dans le développement de cette dernière. L’intelligence artificielle peut donc comprendre et interpréter le monde de manière similaire à un être humain. Cela lui permet d’analyser et de reconnaître des objets, des visages, des vocaux , des expressions faciales, etc.
- Exploitation des données visuelles : Les images et les vidéos représentent une grande quantité de données non structurées. Le traitement de ces données permet à l’IA d’extraire des informations précieuses, d’identifier des motifs, de prendre des décisions et d’effectuer des prédictions dans de nombreux domaines.
- Interaction homme-machine : Grâce à l’intégration de la reconnaissance visuelle, les systèmes d’IA peuvent communiquer avec les utilisateurs de manière plus naturelle et plus intuitive. Par exemple, les chatbots et les assistants virtuels peuvent comprendre et répondre aux images ou aux vidéos partagées par les utilisateurs, offrant ainsi une expérience utilisateur améliorée. Comme le chatbot de snapchat.
A-Exemple d’application concrète :
AIface :
AIface, est un logiciel de reconnaissance faciale est capable de détecter plusieurs visages dans une image, ainsi que les attributs faciaux qui leur correspondent. Elle peut également procéder à des analyses émotionnelles pour déterminer l’état affectif d’une personne et estimer la catégorie d’âge à laquelle cette personne appartient probablement. Elle peut également comparer deux visages pour évaluer le niveau de similitude entre deux personnes en analysant les traits des deux visages.
Facevault :
Facevault, est aussi une application de reconnaissance faciale, si vous possédez des photos confidentielles sur votre smartphone et que vous souhaitez les protéger, vous devez avoir recours à une solution de sécurité virtuelle telle que FaceVault. Elle vous permet de stocker des photos en toute sécurité en utilisant un système de déverrouillage du visage et de reconnaissance des formes.
Les capacités de l’IA dans le traitement des images :
L’intelligence artificielle possède des capacités avancées en matière de détection et de classification d’objets dans les images et les vidéos. Voici quelques-unes de ces capacités :
A. Détection et classification d’objets :
L’IA permet de détecter la présence et l’emplacement d’objets dans une image ou une vidéo. Il convient pour cela d’identifier les contours des objets et de les isoler du reste de l’image. Pour effectuer cette détection avec précision et rapidité, les algorithmes d’IA utilisent des techniques telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Consultez notre dernier article, pour comprendre les CNN.
Une fois que les objets ont été détectés, l’IA peut les classifier dans différentes catégories prédéfinies. Par exemple, un algorithme peut classer des images dans des catégories telles que “voiture”, “chien”, “arbre”, “avion”, etc. Cette classification est établie à l’aide de modèles d’apprentissage automatique qui ont été entraînés sur de vastes ensembles de données comportant des informations.
B. Reconnaissance faciale et émotionnelle :
La reconnaissance faciale et émotionnelle se fait à travers des techniques de vision par ordinateur et par apprentissage automatique, voici quelques pites d’explications :
Reconnaissance faciale:
Afin de reconnaître les visages dans une image ou une vidéo, l’IA a recours à des algorithmes de détection des visages. Ces algorithmes identifient les régions de l’image qui correspondent à des visages, en se basant sur des éléments tels que les contours, les formes et les motifs qui caractérisent les visages humains.
Extraction des caractéristiques :
Après avoir détecté les visages, l’IA en extrait des caractéristiques spécifiques qui lui permettent de les différencier. Parmi ces caractéristiques figurent la position des yeux, le nez et la bouche, ainsi que des informations sur la texture de la peau et les proportions du visage. Elles sont utilisées afin de créer des représentations numériques appelées “descripteurs de visage”.
🟢Vous pourriez aussi aimer :
Comprendre les réseaux de neurones artificiels – BrightCape
Machine Learning : Comment les machines apprennent-elles ? – BrightCape
L’intelligence artificielle : découvrir comment fonctionne ChatGPT ? (brightcape.co)
Le Deep Learning : Une plongée dans l’intelligence artificielle (brightcape.co)
