การศึกษาการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อพัฒนาเมทาดาทาภาพถ่ายดิจิทัล

Abstract

เมทาดาทาภาพถ่าย คือคำที่ใช้อธิบายลักษณะสำคัญต่าง ๆ ที่อยู่ในภาพถ่าย มีส่วนสำคัญในการ จัดเก็บคลังข้อมูลภาพถ่าย ทั้งช่วยในการทำดัชนี การจัดหมวดหมู่ กำหนดคำค้น รวมถึงเพิ่มประสิทธิภาพ การค้นหา ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการจัดการภาพถ่าย และกำหนดเมทาดาทาแบบอัตโนมัติ ได้มีโปรแกรมที่สามารถใช้ในการกำหนดเมทาดาทาภาพถ่ายอัตโนมัติได้หลายโปรแกรม งานวิจัยนี้มี วัตถุประสงค์เพื่อศึกษา และประเมินประสิทธิภาพเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถรู้จำวัตถุในภาพถ่าย ได้ 4 โปรแกรมได้แก่ อเมซอน-เรคคอคนิชัน คลาริฟาย อิมเมกกา และกูเกิลคลาวน์วิชันเอพีไอ เพื่อ วิเคราะห์โปรแกรมที่เหมาะสมสำหรับการกำหนดเมทาดาทาสำหรับภาพถ่ายแบบอัตโนมัติ การศึกษาได้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครื่องมือเหล่านี้บนชุดข้อมูลของรูปภาพซึ่งครอบคลุม หมวดหมู่ต่าง ๆ ได้แก่ คน สัตว์ ต้นไม้-ดอกไม้ วิวทิวทัศน์ ผัก-ผลไม้ อาหาร ยานพาหนะ สถานที่ ท่องเที่ยว ศิลปวัฒนธรรม และภาพปกหนังสือ/โปสเตอร์เก่า ด้วยการวัดค่าคำทับซ้อน การวัดค่าคำที่ไม่ ทับซ้อน การวัดค่าความคล้ายโคไซน์ การหาค่าความไว ค่าความแม่นยำ และ ค่าความถูกต้องเอฟวัน ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าเครื่องมือทั้งหมดสามารถใช้ในการกำหนดเมทาดาทาได้ในประสิทธิภาพที่ แตกต่างกัน จากการศึกษาพบว่าเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการกำหนดรูปภาพของคน สัตว์ และอาหารคือ โปรแกรมคลาริฟาย โปรแกรมอเมซอน เรคคอคนิชัน ทำงานได้ดีที่สุดกับภาพผักผลไม้ และยานพาหนะ โปรแกรมอิมเมกกา ทำงานได้ดีที่สุดกับภาพต้นไม้ดอกไม้ ศิลปวัฒนธรรม และปกหนังสือ/โปสเตอร์เก่า ในขณะที่โปรแกรมกูเกิลคลาวน์วิชันเอพีไอ ทำงานได้ดีที่สุดกับภาพถ่ายวิวทิวทัศน์ และสถานที่ท่องเที่ยว ถึงแม้ว่าเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์นี้จะสามารถกำหนดเมทาดาทาได้ แต่การตรวจสอบจากมนุษย์ในขั้นตอนสุดท้ายยังเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้ได้เมทาดาทาที่สมบูรณ์ และถูกต้องมากที่สุด