Cos'è l'Image Analysis?

TROVA IL TUO LOGO

Cos'è l'analisi delle immagini o image analysis?

Si tratta del processo che prevede la raccolta di informazioni a partire dalle immagini. Può avvenire semplicemente scannerizzando un codice a barre oppure in modo più complesso come nel caso della app PiP.

Eh già...uno dei sistemi di identificazione più avanzati del settore...

PiP è un’app per smartphone creata per tutti coloro che hanno smarrito il loro animale domestico, che si tratti di gatto, cane o pesce. Registra una foto del tuo animale sull’app Pip. In caso di smarrimento, la foto verrà analizzata e abbinata alle foto di altri animali che sono stati ritrovati per strada.

 

Grazie all’analisi dell’immagine non dovrai preoccuparti di collari smarriti, microchip obsoleti o tatuaggi sbiaditi.

Insegnare a un computer a vedere non è esattamente una passeggiata. Per poter vedere così come facciamo noi, il tuo computer si affida alla computer vision e al riconoscimento delle immagini. La computer vision è la parte che processa i dati, non costituisce gli occhi. Serve a interpretare ciò che vede la macchina.

Il riconoscimento delle immagini basato sull’intelligenza artificiale utilizza la computer vision per interpretare l’input ricevuto, in modo da poterlo categorizzare. Tra le applicazioni nel mondo reale troviamo...

  • Automobili senza conducente - si affidano a una combinazione di riconoscimento delle immagini e computer vision per rilevare gli altri veicoli, i pedoni e i segnali stradali.

  • Strumenti di confronto prezzi - i consumatori fotografano un prodotto che sono interessati ad acquistare e tramite app quali Google Shopper possono trovare il negozio più vicino e consultare i prezzi.

  • Google Image Search - a partire da un’immagine o da un URL il motore di ricerca visualizza tutte le istanze sul web in cui l’immagine è stata utilizzata.

  • Hotdog sì o hotdog no? - Not Hotdog è perfetto per tutte le volte in cui è necessario identificare...un hotdog

Not Hotdog app using image analysis technology

È un uccello! È un aereo! È un hotdog!

Una rete neurale, ossia il meccanismo che processa i pixel di un’immagine, è piuttosto complessa da configurare. Tuttavia, fornendole un’immagine pre-etichettata per un numero di volte sufficiente, questa sarà successivamente in grado di riconoscere immagini simili.

Qual è la differenza tra image analysis e image recognition?

Definizione di Image analysis - riguarda un’immagine precedentemente memorizzata. Identifica ciò che esiste già. Ad esempio, l’immagine in basso verrebbe etichettata come: un uomo, due paia di occhiali, tre computer portatili, un tavolo.

Image analysis definition

L’analisi dell’immagine identifica ciò che viene mostrato dall’immagine.

Definizione di Image recognition - magia! Si tratta di una tecnologia basata sull’intelligenza artificiale che rintraccia immagini online che contengono una query di ricerca predefinita. Nell’esempio a seguire la query è Talkwalker.

Image recognition definition

Nell’immagine condivisa sono state trovate due istanze del logo.

L'image analysis dovrebbe far parte della tua marketing strategy?

Sì. È uno degli aspetti essenziali di ogni strategia di marketing, data la quantità elevata di immagini pubblicate online quotidianamente.  Oltre un milione di queste riguarda brand e prodotti e la piattaforma di Talkwalker offre anche una feature dedicata ai visual insight e basata sull’image recognition. Dopo aver identificato vari elementi dell’immagine, la piattaforma li confronta con il nostro database di oltre 30.000 loghi, oggetti e luoghi.

Questo significa che l'analisi del testo non serve più?

No, nient’affatto. La risposta è assolutamente no.

Per avere un’idea complessiva di ciò che viene detto online sul tuo brand è necessario utilizzare sia l’analisi dell’immagine che quella testuale.

Non c’è da sorprendersi, data l’intensità con cui vengono condivisi contenuti audio e video. Il controllo dei contenuti audiovisivi rappresenta il futuro dei brand.

Come può l'image analysis aiutare il mio brand?

Ottima domanda.

Prima di tutto, vediamo dove bisogna cercare il logo...

  • Selfie - qual è il sentiment - faccina sorridente, arrabbiata?

  • Foto di un influencer - affidarsi a una celebrità è un’ottima idea

  • Foto in un luogo particolare - spiaggia, bar, cucina, camera da letto

  • Foto di un cartellone pubblicitario, un segnale digitale in tempo reale, il banner di uno sponsor, attrezzature urbane (fermate di autobus, cabine telefoniche), annunci pubblicitari sui mezzi di trasporto (taxi, autobus, metropolitana, treni), guerrilla marketing

Utilizzando le analisi dei social media e in particolar modo l’image analysis, le possibilità sono tantissime.

Tenere traccia delle mention del brand in modo accurato

In passato le mention del brand e dei prodotti sui social media erano fondamentali. Basati sul testo e/o tramite tag diretti al brand. Questo metodo però non tiene conto di tutto. Come la mettiamo con i post che non hanno testo?

Il riconoscimento delle immagini di Talkwalker identifica i brand, sia menzionati in contesto che non.

Sì, è straordinario. È incredibile come il riconoscimento immagini abbia rilevato come positivo questo post che contiene ma non nomina la Coca-Cola.

Merchandising online sempre più intelligente

Visual product discovery, vale a dire un sistema che permette all’utente di navigare in modo interattivo un catalogo, proponendo al consumatore offerte simili a quelle da lui selezionate, semplicemente basandosi sulle preferenze espresse a livello di immagini. Qual è il vantaggio? Per un sito di e-commerce con una lista di prodotti ampia e variegata, ad esempio Amazon, ciò offre la possibilità di mettere in evidenza più prodotti. Se cerchi delle scarpe sportive nella sezione moda, tramite l’individuazione del prodotto ti verranno mostrate anche le scarpe del dipartimento sport.

Brand protection

Anche in questo caso parliamo di post che vengono condivisi e che contengono l’immagine del tuo prodotto, ma senza alcun riferimento diretto nel contenuto. L’analisi del sentiment valuterà e comprenderà le parole e ti dirà qual è l’opinione del consumatore. L’analisi dell’immagine identificherà all’interno dell’immagine il tuo brand o il tuo prodotto.

Maledizione! Incubo! I contenuti negativi che diventano virali sono da evitare. In caso di contenuti audio e video negativi la situazione è ancora più complicata, poiché i contenuti audiovisivi hanno una probabilità 40 volte maggiore di essere condivisi, rispetto a materiali di altro tipo. Ecco alcuni esempi degli elementi scatenanti di una possibile crisi, scoperti grazie alle analisi delle immagini.

Dimostrare il valore delle sponsorship

Come scoprire se vale la pena pagare una certa cifra per portare il tuo logo all’interno di uno stadio? Quali sono stati i risultati di quel grosso evento che hai da poco sponsorizzato? Che valore ha aggiunto alla tua attività? Sono tutte domande alle quali il capo si aspetta da te una risposta...immediata.

Qual è il ROI?

 

 

La tecnologia di riconoscimento delle immagini rileverà i loghi Martini, Texaco, Michelin nonostante non vengano nominati.

La tecnologia di riconoscimento delle immagini, tramite l’identificazione del logo, consente di quantificare il grado di esposizione che il brand ha ricevuto. Testare il ROI dello sponsor.

Proteggere il brand dalla contraffazione

Le merci contraffatte causano in Europa perdite annuali superiori a 60 miliardi di dollari.

Image analysis - protect against trademark infringement

Chi sarebbe?

Proteggi il tuo marchio da un uso indebito. L’analisi delle immagini deve essere utilizzata per rilevare usi non autorizzati del tuo logo e brand contraffatti. Gli e-commerce riescono a scoprire se sul loro sito vengono venduti brand falsi, la stessa tecnologia può essere utilizzata da parte dei brand stessi per scoprire se delle copie dei loro prodotti vengono vendute da qualche altra parte.

 

Trova e monitora gli influencers

Guarda qua! Una celebrità è stata fotografata con il logo del tuo brand. Peccato che non abbiano menzionato il nome del brand.

Non importa... Utilizzo il riconoscimento delle immagini.

Risultato!

Il contenuto non programmato generato dagli influencer è una miniera d’oro. Ma solo se sai dove trovarlo.

Scopri le idee più strategiche per la tua azienda

Dai un’occhiata a questo case study. Si tratta del caso di studio di una catena di ristoranti che ha utilizzato il riconoscimento delle immagini per decidere in quale zona dell’Europa espandere i propri affari. È un colpo di genio.

Sfruttare al meglio gli user-generated content

Valorizza al massimo i contenuti generati dagli utenti per dare una spinta alla consapevolezza del brand. Salesforce afferma che l’UGC può migliorare l’engagement di una campagna del 50%, il numero di clic tramite e-mail del 73% e le conversioni del 10%.

Tecnologia di Emotion Recognition 

No. Non si tratta dell’analisi del sentiment sulla nostra piattaforma. Riguarda principalmente la possibilità di catturare le emozioni delle persone tramite la fotocamera.

La tecnologia di riconoscimento facciale, basata sull’intelligenza artificiale, utilizza una webcam per catturare le reazioni delle persone a una determinata pubblicità o un determinato contenuto. È più veloce di qualsiasi ricerca di mercato e raccoglie reazioni del volto spontanee in circostanze di vita reale.

Cosa c’è di meglio che vedere la reazione immediata a uno dei tuoi post, tweet, annunci o addirittura a un prodotto vero e proprio?

E i contenuti offline?

L’analisi delle immagini non si limita ai contenuti online. Il suo utilizzo si estende ad altri settori quali quello medico per quanto riguarda la diagnostica per immagini, la diagnosi dei tumori tramite mammografia e le radiografie. Rilevamento degli intrusi, individuazione del contenuto di minerali di un campione di roccia, difesa, astronomia, ecc.

Niente coda!

Nel 2016 Amazon Go ha fatto notizia. Offriva “la tecnologia di acquisto più avanzata al mondo. Niente fila alla cassa per pagare, prendi e vai!”

La tecnologia a cui si affidava è simile a quella delle auto senza conducente. Visione artificiale, fusione sensori e apprendimento approfondito.

I consumatori entrano in negozio tramite un tornello. Il codice a barra della loro app Amazon Go viene scannerizzato e il consumatore viene monitorato durante gli acquisti.

Una volta terminato, il consumatore può lasciare il negozio. L’app avrà infatti registrato e memorizzato in un carrello virtuale ciò che è stato acquistato. Poco dopo il consumatore riceverà una ricevuta e il costo dei suoi acquisti verrà addebitato sul suo conto Amazon.

Monitorare l'afflusso dei clienti

Monitorare l’afflusso dei clienti nei negozi non è una novità, ma è un servizio che è migliorato nel tempo. Grazie alla visione artificiale il monitoraggio dei consumatori è avanzato al punto da venire utilizzato per ottimizzare l’intera esperienza di acquisto.

RetailNext - sensor technology and computer vision to measure footfall

RetailNext è la tecnologia più avanzata di analisi in negozio disponibile al momento.

RetailNextsi affida a sensori ad alta tecnologia e visione artificiale per consentire ai proprietari di negozi di rilevare:

  • Analisi del percorso di ingresso

  • Durata delle visite

  • Traffico univoco

  • Traffico di passaggio

  • Frequenza delle visite

  • Cicli del traffico nell’arco della giornata, della settimana o dell’anno

  • Gli impianti che stanno funzionando e quelli meno efficaci

Riconoscimento ottico dei caratteri

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) esiste ormai da decenni. Si tratta di un computer che riconosce testo in stampatello o scritto a mano e lo trasforma in testo codificato per le macchine, ad esempio il formato ASCII.

Nel 2014 Royal Mail, la più importante azienda postale britannica, ha investito una cifra astronomica di circa 200 milioni di dollari in una tecnologia in grado di scannerizzare la parte anteriore e posteriore delle buste. In questo modo, gli indirizzi vengono trasformati in codici leggibili dalle macchine, offrendo su larga scala la possibilità di ottenere consegne il giorno successivo.

Conclusioni

Il riconoscimento delle immagini è una tecnologia che si sta sviluppando rapidamente. Chi avrebbe mai detto che saresti stato in grado di trovare il tuo brand online senza che sia stato menzionato? Il riconoscimento delle immagini è il futuro, ed è già arrivato.

Potremmo essere presto in grado di fare lo stesso con i video. Mettiti a caccia del tuo logo all’interno dei video. Sarebbe fantastico!

image recognition

Photo credit - counterfeit Giorgio Armani

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