{"id":3288,"date":"2018-11-16T18:43:54","date_gmt":"2018-11-16T17:43:54","guid":{"rendered":"https:\/\/oonay.com\/?p=3288"},"modified":"2018-11-16T18:43:54","modified_gmt":"2018-11-16T17:43:54","slug":"quest-ce-que-la-reconnaissance-dimage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/oonay.com\/fr\/quest-ce-que-la-reconnaissance-dimage","title":{"rendered":"Qu&rsquo;est ce que la Reconnaissance d&rsquo;image"},"content":{"rendered":"<p>Le march\u00e9 de la reconnaissance d\u2019images devrait passer de&nbsp;<strong>15,95 milliards de dollars en 2016 \u00e0 38,92 milliards de dollars d\u2019ici 2021<\/strong>. Les progr\u00e8s du machine learning et l\u2019utilisation du big data alimentent la croissance de cette technologie. Des entreprises de diff\u00e9rents secteurs tels que le commerce \u00e9lectronique,<a href=\"http:\/\/actualiteinformatique.fr\/voiture-autonome\/3-raisons-de-ne-pas-avoir-peur-de-la-conduite-autonome\"> la reconnaissance visuelle dans l\u2019automobile comme l&rsquo;indique l&rsquo;article de Actualite Informatique<\/a>, les soins de sant\u00e9 et les jeux en ligne adoptent rapidement la reconnaissance d\u2019image.<\/p>\n<p>Selon le <a href=\"https:\/\/www.marketsandmarkets.com\/PressReleases\/image-recognition.asp\">rapport de MarketsandMarkets<\/a>, le march\u00e9 de la reconnaissance d\u2019images est divis\u00e9 en 3 grandes parties :<\/p>\n<ul>\n<li>Mat\u00e9riels<\/li>\n<li>Logiciels<\/li>\n<li>Services.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le segment mat\u00e9riel domin\u00e9 par les smartphones et les cam\u00e9ras joue un r\u00f4le majeur et porte la croissance du march\u00e9 de la reconnaissance d\u2019images. Il existe un besoin croissant d\u2019applications et de produits de s\u00e9curit\u00e9 dot\u00e9s de technologies innovantes telles que <strong>les cam\u00e9ras de surveillance et la <a href=\"https:\/\/actualiteinformatique.fr\/intelligence-artificielle\/qu-est-ce-que-la-reconnaissance-faciale\">reconnaissance faciale<\/a><\/strong>.<\/p>\n<p>La reconnaissance d\u2019images fait r\u00e9f\u00e9rence aux technologies qui identifient les lieux, les logos, les personnes, les objets, les b\u00e2timents. Les utilisateurs partagent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es par le biais d\u2019applications et sur internet. De plus, les t\u00e9l\u00e9phones mobiles \u00e9quip\u00e9s d\u2019appareils photo permettent la cr\u00e9ation d\u2019un nombre illimit\u00e9 d\u2019images et de vid\u00e9os.<\/p>\n<p>La reconnaissance d\u2019images fait partie de la famille vision par ordinateur (ou Computer Vision). C&rsquo;est le processus&nbsp; d&rsquo;identification et de d\u00e9tection d&rsquo;un objet. La vision par ordinateur est un terme plus large que la reconnaissance visuelle qui inclut en plus les m\u00e9thodes de collecte, de traitement et d\u2019analyse des donn\u00e9es du monde r\u00e9el. Les donn\u00e9es sont hautement dimensionnelles et produisent des informations num\u00e9riques ou symboliques sous forme de d\u00e9cisions. Outre la reconnaissance d\u2019images, la vision par ordinateur comprend \u00e9galement la d\u00e9tection d\u2019\u00e9v\u00e9nements, la reconnaissance d\u2019objets, l\u2019apprentissage, la reconstruction d\u2019images et le suivi vid\u00e9o.<\/p>\n<h3><strong>Comment fonctionne la technologie de reconnaissance d\u2019images ?<\/strong><\/h3>\n<p>Facebook peut maintenant effectuer la reconnaissance faciale avec une pr\u00e9cision de 98 %, ce qui est comparable \u00e0 la capacit\u00e9 de reconnaissance humaine. Facebook peut identifier le visage de votre ami avec seulement quelques photos \u00e9tiquet\u00e9es (Tagguer). L\u2019efficacit\u00e9 de cette technologie d\u00e9pend de la capacit\u00e9 \u00e0 classer les images. La classification est l\u2019art d&rsquo;associer des mod\u00e8les d&rsquo;images avec des donn\u00e9es. Les images sont des donn\u00e9es sous forme de matrices bidimensionnelles.<\/p>\n<p>En fait, la reconnaissance d\u2019images consiste \u00e0 classer les donn\u00e9es dans une cat\u00e9gorie parmi tant d\u2019autres. Un exemple courant et important est la reconnaissance optique de caract\u00e8res (ROC ou OCR). L\u2019OCR convertit les images de texte dactylographi\u00e9 ou manuscrit en texte cod\u00e9 par machine. Les principales \u00e9tapes du processus de reconnaissance d\u2019images sont la collecte et l\u2019organisation des donn\u00e9es, la construction d\u2019un mod\u00e8le pr\u00e9dictif et son utilisation pour reconna\u00eetre les images.<\/p>\n<h3><strong>Recueillir et organiser les donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n<p>L\u2019\u0153il humain per\u00e7oit une image comme un ensemble de signaux qui sont trait\u00e9s par le cortex visuel dans le cerveau. Il en r\u00e9sulte une exp\u00e9rience vivante d\u2019une sc\u00e8ne, associ\u00e9e \u00e0 des concepts et des objets enregistr\u00e9s dans la m\u00e9moire. La reconnaissance d\u2019images essaie d\u2019imiter ce processus. L\u2019ordinateur per\u00e7oit une image comme une image matricielle ou vectorielle. Les images raster sont une s\u00e9quence de pixels avec des valeurs num\u00e9riques discr\u00e8tes pour les couleurs tandis que les images vectorielles sont un ensemble de polygones annot\u00e9s en couleur.<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-3464 aligncenter\" src=\"https:\/\/oonay.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/Raster-Image-1.jpg\" alt=\"Raster Image\" width=\"367\" height=\"137\"><\/p>\n<h3><strong>Image vectorielle vs image raster<\/strong><\/h3>\n<p>Pour analyser les images, l\u2019encodage g\u00e9om\u00e9trique est transform\u00e9 en constructions repr\u00e9sentant des caract\u00e9ristiques physiques et des objets. Ces constructions peuvent ensuite \u00eatre analys\u00e9es logiquement par l\u2019ordinateur. L\u2019organisation des donn\u00e9es comprend la classification et l\u2019extraction des caract\u00e9ristiques. La premi\u00e8re \u00e9tape de la classification des images consiste \u00e0 simplifier l\u2019image en extrayant les informations importantes et en omettant le reste.<\/p>\n<h3><strong>Construire un mod\u00e8le pr\u00e9dictif<\/strong><\/h3>\n<p>Dans l\u2019\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente, nous avons appris comment convertir une image en vecteur de caract\u00e9ristique. Dans cette section, nous verrons comment un algorithme de classification prend ce vecteur de caract\u00e9ristiques en entr\u00e9e et sort une \u00e9tiquette de classe (par ex. cat ou background\/no-cat). Avant qu\u2019un algorithme de classification puisse op\u00e9rer, nous devons l\u2019entra\u00eener en montrant des milliers d\u2019images chat et non chat. Le principe g\u00e9n\u00e9ral des algorithmes de machine learning est de traiter les vecteurs de caract\u00e9ristiques comme des points dans un espace de dimension sup\u00e9rieur. Ensuite, il essaie de trouver des plans ou des surfaces (contours) qui s\u00e9parent l\u2019espace dimensionnel sup\u00e9rieur d\u2019une mani\u00e8re telle que tous les exemples d\u2019une classe particuli\u00e8re se trouvent sur un c\u00f4t\u00e9 du plan ou de la surface.<\/p>\n<h3><strong>Proc\u00e9d\u00e9 de classification d\u2019images<\/strong><\/h3>\n<p>Cependant, en faisant fonctionner un d\u00e9tecteur de contours sur l\u2019image, nous pouvons la simplifier. Vous pouvez encore facilement discerner la forme circulaire du visage et des yeux dans ces images de bord et nous pouvons donc conclure que la d\u00e9tection de bord conserve l\u2019information essentielle tout en omettant l\u2019information non essentielle. Certaines techniques bien connues de descripteurs de caract\u00e9ristiques sont des caract\u00e9ristiques semblables \u00e0 celles de <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/M%C3%A9thode_de_Viola_et_Jones\">Haar introduites par Viola et Jones<\/a>, l\u2019<a href=\"http:\/\/www.univ-usto.dz\/theses_en_ligne\/doc_num.php?explnum_id=1197\">histogramme des gradients orient\u00e9s (HOG<\/a>), la transformation des caract\u00e9ristiques \u00e0 \u00e9chelle invariante (SIFT), la fonction de robustesse acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e (SURF), etc&#8230;<\/p>\n<div><strong>Il y a quelques hacks rapides pour surmonter les d\u00e9fis ci-dessus :<\/strong><\/div>\n<div>\u2013 Outils de compression d\u2019image pour r\u00e9duire la taille de l\u2019image sans perdre en clart\u00e9<br \/>\n\u2013 Utiliser les niveaux de gris et la version d\u00e9grad\u00e9 des images color\u00e9es<br \/>\n\u2013 Utiliser des Processeurs graphiques (GPU) \u2013 Pour cr\u00e9er les r\u00e9seaux de neurones contenant de grands ensembles de donn\u00e9es avec peu d\u2019infrastructure informatique.<\/div>\n<div><\/div>\n<div><strong>Comment utiliser la reconnaissance d\u2019images pour votre entreprise ?<\/strong><br \/>\nDu point de vue commercial, les principales applications de la reconnaissance d\u2019images sont la reconnaissance faciale, la s\u00e9curit\u00e9 et la surveillance, la g\u00e9olocalisation visuelle, la reconnaissance d\u2019objets, la reconnaissance gestuelle, la reconnaissance de codes, l\u2019automatisation industrielle, l\u2019analyse d\u2019images en assistance m\u00e9dicale et au conducteur. Ces applications cr\u00e9ent des opportunit\u00e9s de croissance dans de nombreux domaines. Voyons comment la reconnaissance d\u2019image est en train de cr\u00e9er une r\u00e9volution dans certains secteurs d\u2019activit\u00e9.<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La reconnaissance visuelle est un ensemble de technologies permettant \u00e0 un ordinateur de \u00ab\u00a0voir\u00a0\u00bb et de comprendre ce qu&rsquo;il voit ! <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":10801,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-3288","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-acquisition"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.3 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Qu&#039;est ce que la Reconnaissance d&#039;image - Oonay<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez les diff\u00e9rentes applications de la Reconnaissance d&#039;image et ses impacts dans la vie du quotidien et sur les industries !\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/oonay.com\/fr\/quest-ce-que-la-reconnaissance-dimage\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Qu&#039;est ce que la Reconnaissance d&#039;image - 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