WikiDer > Image2Text

Image2Text


Технология Image2Text был создан Кортика, израильская запускать чья технология имитирует работу человека кора чтобы компьютеры распознавали изображения с высокой степенью точности.[1] Image2Text является результатом 10 лет исследований и разработок и защищен более чем 50 патенты.[2]

Дифференциация продукта

Механизм Cortica обрабатывает и распознает изображения на основе шаблонов, как это делает мозг, обеспечивая точность, сравнимую с точностью человеческого мозга.[1]

Предыдущие решения для поиска изображений основывались на базах данных изображений, собранных с помощью отпечатков пальцев, моделирования и краудсорсинга.[3] Кортика отличает себя из этих других продуктов; шаблоны объединяются в цифровые концепции, которые хранятся и нанесенный на карту к ключевым словам и контекстным таксономии которые позволяют ему интерпретировать контент, появляющийся в цифровых медиа.[4]

Использует

Технология Image2Text от Cortica связывает изображения с концепциями и открывает множество деловых возможностей.[5] Эта технология имеет значение для дополненная реальность,[6] визуальная технология, которая, по мнению экспертов, улучшится, если будет включать компьютерное зрение и динамическое отображение окружающей среды реального мира.[7] Кроме того, технологии компьютерного зрения, такие как Image2Text, были интегрированы в беспилотные автомобили чтобы помочь идентифицировать дорожные опасности.[8]

Рекомендации

  1. ^ а б Юнг, Кен. «Израильская компания Cortica привлекает 1,5 миллиона долларов от Mail.Ru для финансирования своей технологии визуального поиска Image2Text». TheNextWeb. Получено 20 января 2017.
  2. ^ «Лидер Visual Search, Cortica, обеспечивает финансирование серии B на сумму 6,4 миллиона долларов от Horizons Ventures; на сегодняшний день общий объем финансирования составляет 18 миллионов долларов». BusinessWire. Получено 20 января 2017.
  3. ^ Чен, Дэвид. «Базы данных изображений с эффективным использованием памяти для мобильного визуального поиска» (PDF). Стэндфордский Университет. Журнал IEEE. Получено 20 января 2017.
  4. ^ Бермант, Йоэль. «Игал Райхельгауз привлекает 20 миллионов долларов в рамках серии C для финансирования Cortica, технологии идентификации изображений». Новости еврейского бизнеса. Получено 20 января 2017.
  5. ^ «Лидер Visual Search, Cortica, обеспечила финансирование серии B на 6,4 миллиона долларов от Horizons Ventures; на сегодняшний день общая сумма финансирования составляет 18 миллионов долларов». BusinessWire. Получено 20 января 2017.
  6. ^ Райхельгауз, Игал. «Pokémon Go - это хорошо, но вот как будет выглядеть * настоящая * дополненная реальность». VentureBeat.
  7. ^ Диллон, Санни. «Перестань называть Pokémon Go дополненной реальностью». VentureBeat. Получено 20 января 2017.
  8. ^ Элс, Питер. «Как искусственный интеллект делает автомобили с автоматическим управлением умнее». Робототехника. Получено 20 января 2017.