La reconnaissance visuelle est aujourd’hui considérée comme l’une des technologies les plus prometteuses, notamment parce qu’elle donne accès à un langage universel compris par tous et sans difficulté d’apprentissage particulière. Et ce n’est pas son seul atout. Dans une société rythmée par une cadence toujours plus rapide et à la recherche de résultats immédiats, la reconnaissance visuelle permet de répondre à ce besoin constant de réactivité.
Mais de quoi parle-t-on exactement ? À quels champs s’applique la reconnaissance visuelle ? Pourquoi est-elle si utile et à quel usage se prête-t-elle ?
Reconnaissance visuelle : utilité et usages
Pour rappel, la computer vision, aussi appelée reconnaissance visuelle, peut être définie comme la reproduction de l’œil humain par ordinateur. Reconnaissance faciale, traitement d’image, reconnaissance d’objet, machine Learning, lunettes augmentées… Les usages de la reconnaissance visuelle sont multiples. Difficile d’y voir clair si l’on est novice en la matière ou si l’on ne fait pas partie de ce monde !
Le plus souvent, nous avons alors tendance à limiter la reconnaissance visuelle à une seule et même technologie. Or il est faux de croire qu’une seule et même solution peut aussi bien analyser les expressions d’un visage, que détecter un produit en ligne et lire la plaque d’immatriculation d’un conducteur en excès de vitesse…
La reconnaissance visuelle elle-même comprend une multitude de technologies exclusivement pensées pour répondre à un besoin précis. Pour le dire autrement, à chaque besoin sa technologie ! Si l’on souhaite reconnaître une personne, on utilise la reconnaissance faciale. Pour identifier une œuvre d’art, on se tourne vers la reconnaissance d’image.
Et ce n’est pas tout : le type de média aussi va influencer le choix de l’algorithme. En effet, un flux vidéo ou une image statique ne sont pas traités de la même façon.
Technologie LTU : quelles possibilités en matière de reconnaissance visuelle ?
Notre équipe a développé une solution innovante qui permet de traiter les images et les objets en leur attribuant une signature unique. Cette signature est obtenue grâce à une analyse extrêmement précise des caractéristiques visuelles de l’élément concerné. Forme, couleur, courbure ou opacité, chaque aspect visuel est traité avec la plus grande exactitude.
Par conséquent, la technologie LTU n’a besoin que d’une seule image de référence, contrairement au Deep Learning qui s’appuie sur une multitude de versions de l’image. De plus, en leur attribuant une signature unique, LTU permet de traiter les images et les objets en un temps record. Seulement 0,3 secondes sont nécessaires pour l’identification ! Retrouvez notre article sur l’explication du fonctionnement de notre technologie.
Les besoins auxquels répond LTU
Livrée en API Rest, la technologie LTU peut aisément être associée à d’autres solutions, comme certaines technologies immersives ou à des modèles de Deep learning entraînés pour des besoins métiers. Cette adaptabilité est un atout majeur car elle nous permet de personnaliser votre solution de computer vision et d’optimiser vos résultats.
Opter pour la technologie LTU, c’est faire le choix d’une solution française ouverte qui s’adapte parfaitement à vos besoins.
- Moteur de recherche par l’image
La puissance de la technologie LTU permet à l’utilisateur de retrouver des images (ou des produits) identiques ou proches d’une image de requête. La reconnaissance visuelle LTU est capable d’effectuer une recherche parmi une base infinie d’images et de proposer des résultats associés. C’est tout le pouvoir de la Visual Search, que nous vous expliquons plus loin dans cet article.
Ce besoin est particulièrement pertinent dans l’industrie de la mode, l’e-commerce ou même le secteur artistique et culturel.
- Reconnaissance optique de caractères (OCR)
L’Optical Character Recognition est une technologie capable de lire des caractères alphanumériques quelle que soit la langue et le format dans lequel il est rédigé.
Les données textes qui en ressortent permettent ensuite de faire une recherche sémantique à partir des mots lus et reconnus dans un document.
- Clusterisation
Ce procédé consiste à organiser les images par groupes sur la base de similarités visuelles. Grâce à la signature unique créée par la technologie LTU, la clusterisation est rapide et précise.
LTU, une double expertise pour traiter vos éléments 2D et 3D statiques
Le savoir-faire LTU se matérialise à travers deux expertises clé, le l’API Visual Search et la Change Detection. Ces technologies ultra-avancées permettent le traitement des éléments 2D et 3D statiques, et non en flux vidéo.
Aperçu de nos deux expertises.
API Visual Search : les applications concrètes
Cette expertise repose sur des algorithmes de matching, de similarité, de recherche par couleurs ou par mots-clés.
- LTU est reconnue pour son 1 |1 |1 |1 : retrouver une image ou un modèle 3D parmi une base de données d’1 million de références en moins d’1 seconde avec un seul Core CPU.
- L’utilisation de l’API est simplifiée grâce à une interface utilisateur graphique disponible.
L’API Change Detection LTU : quelles applications?
Cette expertise permet de détecter les différences entre 2 images de manière extrêmement précise. L’API Change Detection va tellement dans le détail qu’elle est capable de repérer un élément invisible à l’œil nu ! Pour le traitement de vos images 2D et 3D, l’API Change Detection repose sur les algorithmes de Fine Image Comparison et Fine Model Comparison.
L’API Change Detection est idéale pour répondre à vos besoins de comparaison de deux images et mettre en évidence les différences entre celles-ci; ainsi que de comparaison de deux modèles 3D et faire ressortir leurs différences.
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Vous pensez que les technologies de reconnaissance visuelle fonctionnent nécessairement avec le Deep Learning ? Eh bien, pas toujours !
Une solution de reconnaissance visuelle compare généralement un objet ou une image de référence à un ensemble d’autres objets/images, puis identifie une ou plusieurs « correspondances ». Au sens large, elle répond à la question « S’agit-il de la même image ? ».
