La publicidad de imágenes es un enfoque de publicidad diseñado para cultivar actitudes positivas sobre una marca, empresa o concepto. En lugar de anunciar un producto basado en lo que hace, la publicidad de imágenes promueve ideas sobre una marca, creando imágenes mentales para los consumidores que los alentarán a comprar el producto. Este tipo de publicidad se usa más comúnmente para vender productos con numerosos competidores similares. Dado que los productos no pueden distinguirse por lo que hacen, los anunciantes se centran en distinguirlos creando imágenes evocadoras para los consumidores.
Con la publicidad de imágenes, las empresas diseñan campañas que están destinadas a atraer a personas con ciertos valores y estilos de vida. Una empresa podría promover una familia de marca o producto con asociaciones como confiabilidad, lujo, asequibilidad o conceptos más abstractos como la diversión y el coqueteo. Cuando los consumidores están expuestos a la publicidad, crea conciencia de marca, crea familiaridad y contribuye al desarrollo de una imagen mental de la marca o producto.
Los consumidores expuestos a la publicidad de imágenes generalmente tienen ideas sobre productos, incluso si no están familiarizados con las especificaciones del producto. Cuando los consumidores se enfrentan a las decisiones de compra, estas ideas me vienen a la mente y el consumidor puede ser atraído por productos y marcas específicos. Esto se traduce en una mayor participación de mercado para la compañía que realiza la promoción.
¿Qué función cumplen las imágenes de los productos en los avisos clasificados?
Si la clasificación de un producto como medicamento, dispositivo, producto biológico o producto combinado no está clara o en disputa, un patrocinador puede enviar un RFD a OCP de acuerdo con la Parte 3 del Título 21 del Código de Regulaciones Federales (21 CFR Parte 3) Para obtener una determinación de clasificación formal para el producto, según lo dispuesto en la sección 563 de la Ley FD&C (21 USC 360BBB-2). Cualquier RFD determinado que esté incompleto será devuelto al patrocinador con una solicitud de información faltante. 7 21 CFR 3.8 (a). Una vez que OCP determina que el RFD está completo para la presentación, la agencia revisa el RFD.
El patrocinador recomienda una clasificación en el RFD y debe explicar la base de la recomendación. Si bien el patrocinador debe justificar por qué cree que el producto cumple con la clasificación recomendada, generalmente consideramos tanto la información proporcionada en el RFD como otra información disponible para la agencia en ese momento para hacer nuestra designación.
En general, el OCP responderá al patrocinador por escrito dentro de los sesenta días posteriores a la presentación de RFD, identificando la clasificación del producto como medicamento, dispositivo, producto biológico o producto combinado. Si la agencia no proporciona una respuesta por escrito dentro de sesenta días, la recomendación del patrocinador con respecto a la clasificación del producto se considera la determinación final. 21 USC 360BBB-2 (b) y (c).
Las determinaciones de RFD se refieren solo al producto como se describe en la carta de designación, incluidos sus usos o indicaciones propuestos para su uso. La agencia puede modificar una determinación realizada bajo la Sección 563 con respecto a la clasificación de un producto o el componente de la FDA que regulará el producto con el consentimiento por escrito del patrocinador o por razones de salud pública basadas en evidencia científica. 21 USC 360BBB-2 (b) y (c) .8
Una nueva determinación puede ser apropiada si hay un cambio en, por ejemplo, una indicación propuesta de uso o en un componente del producto, o si el patrocinador o agencia se da cuenta de la información adicional que revela que el medio por el cual el producto logra Sus propósitos principales previstos difieren de lo que se describió originalmente en el RFD. Por ejemplo, si un patrocinador quisiera cambiar la indicación de un producto y esa nueva indicación se lograría a través de un mecanismo diferente al de la indicación original, una clasificación diferente para la nueva indicación podría ser apropiada.
¿Qué funciones cumplen las imágenes de los productos en los avisos clasificados?
Utilizando los servicios de Azure, por ejemplo, las abejas de visión artificiales y las funciones de Azure, las empresas pueden eliminar la necesidad de administrar servidores individuales, reducir los costos y explotar las habilidades ya desarrolladas por Microsoft con el procesamiento de imágenes con servicios cognitivos. Este escenario de ejemplo se refiere específicamente a un caso de uso del procesamiento de imágenes. Para otras necesidades de inteligencia artificial, considere a toda la familia de productos de servicios cognitivos.
Este escenario incluye los componentes de back-end de una aplicación web o para dispositivos móviles. El flujo de datos en el escenario tiene lugar de la siguiente manera:
- La adición de nuevos archivos (cargas de imagen) en el archivo BLOB activa un evento en la cuadrícula de eventos de Azure. El proceso de carga se puede organizar a través de la web o una aplicación para dispositivos móviles. Alternativamente, las imágenes se pueden cargar por separado en el archivo Azure Blob.
- Investigación cognitiva (previamente búsqueda de Azure). Si el caso de uso incluye la ejecución de la consulta en metadatos para encontrar imágenes que cumplan con criterios específicos, es aconsejable utilizar la investigación cognitiva. La funcionalidad de investigación cognitiva, actualmente previa, integra perfectamente este flujo de trabajo.
Este escenario es relevante para las empresas que deben desarrollar imágenes.
¿Cuál es la importancia de las imágenes?
¿Qué hace un sitio web de gran apariencia? Por supuesto, una selección bien equilibrada de fuentes, copias y colores puede hacer maravillas, pero cuando se trata de las primeras impresiones (que ahora cuentan más que nunca), un mayor dibujo de los sitios web son las imágenes que se utilizan.
Estamos entrando en una nueva era dinámica alrededor del uso y la creación de la imagen. Un espacio en el que los consumidores de tiempo, en movimiento, deben tomar decisiones rápidas pero informadas en línea sobre productos y servicios. (¡Los estudios dicen que tienes alrededor de 50 milisegundos antes de que tomen esta decisión!) Entonces, ¿qué ayuda a las personas a tomar decisiones? El precio es lo primero que me viene a la mente. Si eres más barato que tus competidores, entonces tienes la posibilidad de ganar más clientes. No es válido, ¿verdad? Sin embargo, cada vez más vemos que las personas toman decisiones basadas en cómo una marca los hace sentir: instinto. Y nada ayuda a retratar un sentimiento como una gran imagen. Las imágenes afectan las relaciones que tenemos, la comida que comemos y la ropa que usamos. Impactan nuestra toma de decisiones en torno a cosas que no son visualmente tangibles: el banco que utilizamos, la compañía de seguros que seleccionamos y la música que escuchamos.
Nuestro cerebro puede interpretar imágenes mucho más rápido que el texto, por lo que las imágenes pueden comunicar un producto, servicio o marca al instante. Además, las imágenes dan profundidad y contexto a una descripción o historia y proporcionan una experiencia mucho más inmersiva que escribir sola. Es por eso que su sitio web necesita buenas imágenes.
La imagen correcta lleva un mensaje importante; Debería capturar la atención de un visitante, informarles y comprometerse lo suficiente para ayudar a convertirlos en un cliente valioso que paga. A medida que los consumidores buscan fuentes en línea más auténticas y dignas de confianza, recomendamos dirigir de forma libre de fotografías genéricas, en lugar de obtener imágenes que, a falta de una mejor descripción, tengan personalidad y se vean reales.
¿Cuál es la clasificación de las imágenes publicitarias?
Los anuncios se clasifican en línea con la cobertura geográfica, el público objetivo y el propósito. Las clasificaciones geográficas son publicidad local, nacional y global. La clasificación bajo el público objetivo puede ser publicidad de consumo, institucional, industrial y profesional.
También se conoce como «publicidad minorista». Es realizado por tiendas minoristas locales, tiendas departamentales, tiendas cooperativas, venta de telas, saris y otros bienes de consumo y duraderos de los consumidores.
Está dirigido a clientes locales. Los medios de comunicación, utilizados para la publicidad local, son decoraciones de tiendas, periódicos locales, revistas, carteles, folletos, acaparamiento, nuevas señales, casas de cine locales, etc.
Tiene una cobertura más amplia, en comparación con la publicidad local. Cubre una región en particular, que puede ser un estado o, más de un estado, cuyas personas pueden estar teniendo una lengua común, o usar un producto común.
El fabricante o un distribuidor regional de un producto lo lleva a cabo. Los medios de comunicación, utilizados para la publicidad regional, incluyen periódicos regionales, revistas, radio, televisión regional, medios al aire libre, etc. Se considera una forma ideal de publicidad para el lanzamiento y comercialización de un nuevo producto en una región específica.
Generalmente es realizado por fabricantes de productos de marca, para lo cual, los mensajes publicitarios se comunican a los consumidores de todo el país. Casi todos los medios de comunicación posibles, incluidos los periódicos nacionales, la radio y las redes de televisión, se emplean para la publicidad nacional.
¿Cuál es la clasificación de la publicidad?
La publicidad definida como una presentación no personal y promoción de ideas, bienes o servicios pagados por un patrocinador identificado. Es la comunicación de masas no personal que se ha convertido en un potente medio de educación y venta masiva. Consiste en todos los anuncios involucrados en la presentación de la información del producto dirigido a audiencias a través de medios como periódicos, revistas, catálogos, folletos, carteles, televisión, radios, tarjetas, calendarios, transporte, etc.
1. Publicidad nacional: cuando se transmite el anuncio en todo el país, se llama publicidad nacional. Este anuncio es para las personas que son residentes en ese país porque cualquier empresa que administra un anuncio de su producto, su principal responsabilidad es atacar a nuestros clientes locales y también aumentar las ventas de nuestro producto. Por ejemplo: Patanjali Ayurvedic Products.
2. Publicidad internacional: este tipo de anuncios se transmiten en todo el mundo y es el proceso de proporcionar información sobre la persuadir a los clientes y recordar a los clientes sobre las marcas que están disponibles a nivel mundial.
3. Publicidad local: cuando los anuncios se transmiten dentro de un área local de un producto en particular. Estos anuncios deben ser de acuerdo con los gustos y preferencias locales.
4. Publicidad regional: tiene una cobertura más amplia, en comparación con la publicidad local. Cubre una región en particular, que puede ser un estado o, más de un estado, cuyas personas pueden tener una lengua común o, utilizando un producto común.
¿Cuál es la clasificación de las imágenes?
La clasificación de imágenes es un procedimiento complejo que se basa en diferentes componentes. Aquí, se abordan algunas de las estrategias presentadas, temas y perspectivas adicionales de órdenes de imagen. El foco principal estará en métodos de clasificación de vanguardia que se utilizan para mejorar la precisión de la caracterización. Además, algunos problemas esenciales, que se identifican con la ejecución de la agrupación, también se habla de [2]. Ver Tablas 6.1 y 6.2.
Tabla 6.1. Diferentes técnicas de clasificación de imágenes.
La clasificación de imágenes tiene múltiples usos. Se puede utilizar para identificar diferentes áreas por el tipo de uso de la tierra. Los datos de uso del suelo se utilizan ampliamente para la planificación urbana. Las imágenes de alta resolución también se usan durante desastres naturales como inundaciones, volcanes y sequías severas para ver los impactos y el daño. Codella et al. (2011) presentan una arquitectura informática distribuida basada en Hadoop para la identificación de uso del suelo a gran escala de imágenes satelitales. Para determinar el uso de la tierra, se establecen categorías de taxonomía semántica como vegetación, construcción, pavimentos, etc. Los datos de capacitación se obtienen del dominio público de GeoEye, y las imágenes se dividen en mosaicos de tamaño de 128 × 128 píxeles con una resolución de 0.5 m. Estos mosaicos son unidades de paralelización para la implementación de Hadoop. Estos datos se clasifican manualmente para varios tipos de uso de la tierra para garantizar que se identifiquen correctamente en los datos de capacitación. El sistema de análisis y recuperación multimedia de IBM (IMARS) se utiliza para entrenar los datos. IMARS es una implementación distribuida de Hadoop de un modelo de predicción de Máquina de vectores de soporte de Subspace Subspace Subspace Machine (SVM) para la clasificación de datos de imágenes. Se genera el uso del clasificador SVM, una colección o bolsa de características y datos de entrenamiento para diferentes semánticas. Para cada bolsa, se genera un modelo SVM. Las imágenes descargadas de los mapas Bing de Microsoft se utilizan para probar la precisión de la capacitación. Las imágenes de Bing rastreadas también se procesan para generar mosaicos de tamaño de 128 × 128 píxeles. En el paso de reducción, se evalúa una puntuación de validación del modelo SVM para cada bolsa, y los mejores parámetros del modelo SVM se utilizan para probar la eficacia de la capacitación para clasificar correctamente los datos de imágenes Bing. En la Fig. 13.8 se muestra un flujo de trabajo de clasificación de imagen en Hadoop. Que también muestra diferentes conjuntos de imágenes utilizadas para capacitación, validación y evaluación.
La clasificación de imágenes en el aprendizaje automático se utiliza para predecir la membresía de clase de la instancia de datos desconocidos basada en la membresía de la clase de los datos de capacitación, que se conoce [43, 44, 66]. En el presente trabajo, se utiliza ANFC, que es una red neuronal de múltiples capas con capacidades de red Feed Forward. Su arquitectura consta de las siguientes capas: (i) capa de entrada, (ii) capa de membresía, (iii) capa de potencia, (iv) capa de fuzzificación, (v) capa de defuzzificación, (vi) capa de normalización y (vii) capa de salida [42, 45, 46, 67–71]. La funcionalidad de ANFC o el clasificador neuro-fuzzy (NFC) depende de: una herramienta llamado sistema adaptativo de inferencia neuro-fuzzy (ANFIS), cuya tarea principal es unir los conjuntos de datos de entrada o los vectores de características de entrada (IFVS); Funciones de membresía de entrada (inputMf); base de reglas, que tiene las reglas que se han definido; y la clase de salida [42–45, 48–51, 56, 70, 72–74]. La arquitectura básica de ANFC que representa las diversas capas se representa en la figura 5.7. Muestra la clasificación de ANFC para dos clases {C1, C2} definidas por dos características {α1, α2} definidas por tres variables lingüísticas; En total, se utilizan nueve reglas difusas. La figura 5.8 muestra el visor de base de reglas Sugeno utilizado por el ANFC en el presente trabajo.
El procesamiento de imágenes y los algoritmos de clasificación se pueden clasificar de acuerdo con el espacio en el que operan. El espacio de la imagen es DN (x, y), donde la dependencia espacial es explícita. En el Capítulo 4, presentamos el concepto de un espacio espectral multidimensional, definido por el vector multiespectral en, donde la dependencia espacial no es explícita. Las transformaciones espectrales, discutidas en este capítulo, alteran el espacio espectral; y las transformaciones espaciales, discutidas en el próximo capítulo, alteran el espacio de la imagen. Muchos de estos espacios transformados son útiles para la clasificación temática (Capítulo 9), y se denominan colectivamente espacios de características en ese contexto. En este capítulo, describimos varios espacios de características que pueden derivarse del espacio espectral. Estos espacios derivados no agregan nueva información a la imagen, sino que redistribuyen la información original en una forma más útil. Discutiremos varias transformaciones lineales y no lineales del vector DN, motivadas por la posibilidad de encontrar un espacio de características que pueda tener ventajas sobre el espacio espectral original.
Artículos Relacionados:
