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  • COMPUTER VISION e
    DEEP LEARNING
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RICONOSCIMENTO DI IMMAGINI

 

Il riconoscimento di immagini è una tecnologia di Computer Vision che permette di calcolare la similitudine tra due immagini (o tra gli oggetti rappresentati in esse).

 

Questa tecnologia è inoltre alla base del meccanismo di riconoscimento dei marker delle applicazioni in Realtà Aumentata di Pikkart.

 

Applicazioni

La Computer Vision può essere usata per i seguenti processi:
 
Content-based image retrieval: ricerca di immagini basata su immagini visivamente simili

 

Logo recognition: riconoscere loghi e marchi aziendali in immagini e video

 

Place recognition: utilizzare la telecamera di un dispositivo mobile per riconoscere il luogo inquadrato
 

 

 

Questa tecnologia è applicabile a moltissimi settori:

 

 

 
Marketing ed eventi: riconoscimento logo/brand
Musei: riconoscimento di immagini/opere d’arte

 

Pubblicità: riconoscimento di volantini o cartelloni pubblicitari
Turismo: riconoscimento di edifici o luoghi di interesse

 

Videogiochi: riconoscimento di carte da gioco

 

Vantaggi

Il riconoscimento di immagini apre nuove possibilità in applicazioni mobili o industriali.

 

Il riconoscimento di oggetti e del mondo circostante in modo automatico crea nuove opportunità per applicazioni intelligenti, per intrattenere, informare o aiutare l’utente tramite un’interazione naturale.

Know-how

Il sistema di riconoscimento di immagini di Pikkart è usato nel nostro Sistema di Riconoscimento Cloud (CRS) per una ricerca veloce in dataset di migliaia di immagini. Quando un utente cattura l’immagine di un marker, l’immagine viene inviata ai server cloud che, usando algoritmi avanzati di Computer Vision, trovano l’immagine corrispondente (se esiste) in meno di un secondo. Pikkart CRS può essere anche integrato in installazioni server già esistenti per avere un servizio di riconoscimento di immagine indipendente e personalizzato

In quali applicazioni è utile
il riconoscimento di immagine in cloud?

Quando la tua applicazione richiede un dataset dinamico: il sistema di riconoscimento di immagine può essere configurato attraverso il nostro CMS per cambiare istantaneamente quali marker sono disponibili per il riconoscimento, modificando così il comportamento dell’applicazione sul dispositivo mobile degli utenti in modo trasparente e immediato.
Quando disponi di grandi database di immagini: il sistema di riconoscimento d’immagine è scalabile a centinaia di migliaia di immagini, rimuovendo le limitazioni dei dispositivi mobili in termini di memoria e potenza computazionale. 

 

 

Pubblicazioni

“Segmentation models diversity for object proposals”, Manfredi et al., Computer Vision and Image Understanding, 2016

 

“GOLD: Gaussians of Local Descriptors for image representation”, Serra et al., Computer Vision and Image Understanding, 2015

 

 

 

 

ultima modifica: Anna Pavone  02/07/2019