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O que é a imagem digitalizada?

Saiba o que é a imagem digitalizada, como funciona e para que é utilizada.

Imagem digitalizada

A imagem digitalizada é um campo da ciência informática focada em permitir aos computadores identificar e compreender objetos e pessoas em imagens e vídeos. Tal como outros tipos de IA, a imagem digitalizada procura executar e automatizar tarefas que replicam as capacidades humanas. Neste caso, a imagem digitalizada procura replicar a forma como as pessoas veem e interpretam o que veem.

A variedade de aplicações práticas da tecnologia de imagem digitalizada torna-a um componente central de inúmeras inovações e soluções modernas. A imagem digitalizada pode ser executada na cloud ou no local.

Como funciona a imagem digitalizada

As aplicações de imagem digitalizada utilizam as informações dos dispositivos sensores, inteligência artificial, machine learning e aprendizagem profunda para replicar a forma como o sistema de visão humana funciona. As aplicações de imagem digitalizada são executadas em algoritmos preparados com base em grandes quantidades de dados visuais ou imagens na cloud. Reconhecem padrões nestes dados visuais e utilizam esses padrões para determinar o conteúdo de outras imagens.

Como uma imagem é analisada com a imagem digitalizada

  • Um dispositivo sensor captura uma imagem. O dispositivo sensor costuma ser apenas uma câmara, mas pode ser uma câmara de vídeo, um dispositivo de imagens médicas ou qualquer outro tipo de dispositivo que capture uma imagem para análise.
  • Em seguida, a imagem é enviada para um dispositivo de interpretação. O dispositivo de interpretação utiliza o reconhecimento de padrões para decompor a imagem, comparar os padrões com a biblioteca de padrões conhecidos e determinar se qualquer um dos conteúdos na imagem é uma correspondência. O padrão poderia ser algo geral, como o aspeto de um determinado tipo de objeto, ou basear-se em identificadores exclusivos, como caraterísticas faciais.
  • Um utilizador solicita informações específicas sobre uma imagem e o dispositivo de interpretação fornece-as com base na análise da imagem.

Aprendizagem profunda e imagem digitalizada

As aplicações de imagem digitalizada modernas estão a afastar-se dos métodos estatísticos de análise de imagens e a depender cada vez mais do que é conhecido como aprendizagem profunda. Com a aprendizagem profunda, uma aplicação de imagem digitalizada é executada num tipo de algoritmo chamado rede neural, que permite que fornecer análises ainda mais precisas de imagens. Além disso, a aprendizagem profunda permite a um programa de imagem digitalizada reter as informações de cada imagem analisada, para que fique cada vez mais precisa à medida que é mais utilizada.

Capacidades de imagem digitalizada

Há três funções principais para a forma como os programas de imagem digitalizada processam as imagens e devolvem informações:

O sistema classifica os objetos numa imagem de acordo com uma categoria definida. Por exemplo, com a classificação de objetos, um computador pode distinguir pessoas de objetos numa foto e determinar quantas pessoas aparecem na foto.

O sistema identifica um objeto específico numa foto, vídeo ou imagem. Por exemplo, com a identificação de objetos, o sistema consegue não só distinguir pessoas numa foto, mas também analisar a aparência para determinar a identidade ou os traços dessas pessoas.

O sistema analisa um vídeo para processar a localização de um objeto em movimento ao longo do tempo. Por exemplo, com o controlo de objetos, uma câmara de vigilância num parque de estacionamento consegue identificar os carros e fornecer informações sobre a localização e os movimentos desses carros ao longo do tempo.

O sistema identifica letras e números nas imagens e converte-os em texto codificado que pode ser lido por outras aplicações ou editado pelos utilizadores.

Para que é utilizada a imagem digitalizada

A imagem digitalizada é uma capacidade avançada e pode ser combinada com inúmeros tipos de aplicações e dispositivos sensores para suportar vários casos de utilização práticos. Seguem-se apenas alguns tipos de aplicações de imagem digitalizada diferentes:

Organização do conteúdo

A imagem digitalizada pode ser utilizada para identificar pessoas ou objetos em fotos e para os organizar com base nessa identificação. As aplicações com reconhecimento de fotos como esta são utilizadas frequentemente nas aplicações de armazenamento de fotos e redes sociais.

Extração de texto

O reconhecimento ótico de carateres pode ser utilizado para melhorar a deteção de conteúdo para as informações contidas em grandes quantidades de texto e para permitir o processamento de documentos para cenários de automatização do processamento robótico.

Realidade aumentada

Os objetos físicos são detetados e acompanhados em tempo real com a imagem digitalizada. Estas informações são utilizadas para posicionar os objetos virtuais de forma realista num ambiente físico.

Agricultura

As imagens de produções tiradas de satélites, drones ou aviões podem ser analisadas para monitorizar as colheitas, detetar o aparecimento de ervas daninhas ou identificar deficiências de nutrientes.

Veículos autónomos

Os carros de condução automática utilizam a identificação e o controlo de objetos em tempo real para reunir informações sobre o que está a acontecer à volta de um carro e para o direcionar em conformidade.

Cuidados de Saúde

As fotos ou imagens capturadas por outros dispositivos médicos podem ser analisadas para ajudar os médicos a identificar problemas e a fazer diagnósticos de forma mais rápida e precisa.

Desporto

A deteção e o controlo de objetos são utilizados na análise de jogo e estratégia.

Fabrico

A imagem digitalizada pode monitorizar as máquinas de produção para fins de manutenção. Também pode ser utilizada para monitorizar a qualidade e o embalamento do produto numa linha de produção.

Análise espacial

O sistema identifica pessoas ou objetos, como carros, num espaço e controla o respetivo movimento dentro desse espaço.

Reconhecimento facial

A imagem digitalizada pode ser aplicada para identificar pessoas.

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