Эта статья расскажет вам, что такое распознавание изображений и как оно связано с компьютерным зрением.
AI Image Recognition 2022: подробное руководство
Узнайте, как работает технология распознавания изображений и почему распознавание изображений революционизирует бизнес.
Последние достижения в области ИИ и машинного обучения привели к концепциям компьютерного зрения, которые описывают способность обрабатывать и классифицировать объекты на основе предварительно обученных алгоритмов. Значительные улучшения в мощности, стоимости и размерах периферийного оборудования сделали эти технологии более доступными и ускорили прогресс.
Итак, рынок компьютерного зрения демонстрирует уверенный рост. Если в 2019 году он оценивался в 27,3 миллиарда долларов, то к 2025 году он вырастет до 53 миллиардов долларов. Этому способствует высокий спрос на носимые устройства и смартфоны, дроны (бытовые и военные), автономные транспортные средства, а также внедрение Индустрии 4.0 и автоматизации в различных сферах.
Учитывая невероятный потенциал компьютерного зрения, организации активно инвестируют в распознавание изображений, чтобы различать и анализировать данные, поступающие из визуальных источников для различных целей. Это, в частности, анализ медицинских изображений, распознавание лиц в целях безопасности, распознавание объектов в автономных транспортных средствах и др.
Эта статья расскажет вам, что такое распознавание изображений и как оно связано с компьютерным зрением. Вы узнаете, как нейронные сети работают с изображениями. В конечном счете, мы рассмотрим, как эта технология используется в разных отраслях.
Что понимается под распознаванием изображений?
Мы живем в мире, полном вещей, которые мы должны распознавать, классифицировать и понимать. И человеческий мозг делает это подсознательно и автоматически. Эта способность замечательна, учитывая, что динамически меняющаяся среда постоянно предоставляет визуальную информацию, которую мы связываем с нашими внутренними представлениями об объектах, категориях и понятиях.
Несмотря на все технологические новшества, компьютеры до сих пор не могут похвастаться такими же способностями к распознаванию, как люди. Да, благодаря своим имитирующим способностям ИИ может выявлять информационные шаблоны, которые оптимизируют тенденции, связанные с поставленной задачей. И в отличие от людей, ИИ никогда не устает физически, и пока он получает данные, он будет продолжать работать. Но возможности человека более обширны и не требуют для работы постоянного потока внешних данных, как это бывает с искусственным интеллектом.
Однако в отношении распознавания изображений прогнозы весьма оптимистичны. Компьютерные инженеры пытаются научить ИИ интерпретировать изображения так же, как это делает человеческий мозг. Но уже сейчас ясно, что ИИ может анализировать эти изображения гораздо тщательнее, чем мы.
Что такое распознавание изображений и как оно работает?
Как часть технологии компьютерного зрения, распознавание изображений представляет собой совокупность алгоритмов и методов, которые анализируют изображения и находят характерные для них признаки. Он может использовать эти изученные функции для решения различных проблем, таких как автоматическая классификация изображений по нескольким категориям и понимание того, какие объекты присутствуют на изображении.
Для обнаружения тех или иных объектов ИИ должен ознакомиться с отмеченными данными: изображениями, содержащими необходимые объекты, расположение объектов и метки классов. Вы, наверное, хотите знать, сколько изображений вам нужно для этого? Больше лучше.
Традиционное компьютерное зрение
Традиционный подход к распознаванию изображений состоит из фильтрации изображений, сегментации, выделения признаков и классификации на основе правил. Но этот метод требует высокого уровня знаний и большого количества инженерного времени. Многие параметры должны быть определены вручную, а его переносимость на другие задачи ограничена.
Машинное обучение и глубокое обучение
Введение глубокого обучения, которое использует несколько скрытых слоев в модели, обеспечило большой прорыв в распознавании изображений. Благодаря глубокому обучению, классификации изображений и распознаванию лиц алгоритмы достигли производительности выше человеческого уровня и могут обнаруживать объекты в режиме реального времени.
При достаточном времени обучения алгоритмы ИИ для распознавания изображений могут делать довольно точные прогнозы. Этот уровень точности в первую очередь связан с работой, связанной с обучением моделей машинного обучения для распознавания изображений.
Категории задач распознавания изображений
Итак, существуют различные «задачи», которые может выполнять эта технология. Рассмотрим их более подробно.
Обнаружение объекта
Люди часто путают обнаружение изображений с классификацией изображений. Однако разница очевидна. Если вам нужно классифицировать элементы изображения, вы можете использовать классификацию. Но если вам нужно их найти, вы должны использовать обнаружение изображений.
Хотя сеть классификации объектов может сказать, содержит ли изображение определенный объект или нет, она не скажет вам, где этот объект находится на изображении. Сети обнаружения объектов предоставляют как класс объектов, содержащихся в изображении, так и ограничивающую рамку, которая обеспечивает координаты объекта. Обнаружение объекта — это первая задача, выполняемая во многих системах компьютерного зрения, поскольку она позволяет получить дополнительную информацию об обнаруженном объекте и месте.
В реальных проектах люди используют методы обнаружения объектов, такие как обнаружение лиц и пешеходов, обнаружение транспортных средств и дорожных знаков, видеонаблюдение и т. д. Например, детектор найдет пешеходов, автомобили, дорожные знаки и светофоры на одном изображении. Но он не скажет вам, какой это дорожный знак (их сотни), какой свет горит на светофоре, какая марка или цвет автомобиля обнаружена и т.д.
Классификация изображений
Чтобы классификатор выполнял свою работу, ему нужно подать на вход результат работы детектора. Если сеть обнаружения объектов обнаруживает дорожный знак, метка передается классификатору, обученному классифицировать дорожные знаки. И если детектор находит машину, то результат отдается другому классификатору, обученному классифицировать автомобили. Затем классификатор связывает одну или несколько меток с данным изображением.
- Классификация по одной метке – наиболее распространенная задача контролируемой классификации изображений. Как следует из названия, для каждого изображения в одной классификации меток существует одна метка или аннотация. Таким образом, модель выводит одно значение или прогноз для каждого изображения, которое она видит.
- Многометочная классификация — это задача, в которой каждое изображение может содержать более одной метки, а некоторые изображения могут содержать все метки одновременно. Постановка задачи похожа на классификацию с одной меткой, но она намного сложнее. Проблемы классификации с несколькими метками обычно возникают в области медицинской визуализации, когда у пациента может быть более одного заболевания, которое необходимо диагностировать на основании данных визуализации в виде рентгеновских лучей.
Сегментация
Сегментация изображения — это метод обработки и анализа цифрового изображения путем его разделения на несколько частей или областей. Разделив изображение на сегменты, вы сможете обрабатывать только важные элементы, а не всю картинку.
Сегментация изображения может включать в себя отделение переднего плана от фона или кластеризацию областей пикселей на основе подобия цвета или формы. Например, частым применением сегментации изображений в медицинской визуализации является обнаружение и маркировка пикселей изображения или трехмерных объемных вокселей, которые представляют опухоль в мозгу пациента или других органах.
Также стоит упомянуть следующие задачи:
Отслеживание объекта — это отслеживание или отслеживание объекта после его обнаружения. Эта задача применима к изображениям, снятым последовательно, или к видеопотокам в реальном времени. Автономные транспортные средства, например, должны не только классифицировать и обнаруживать такие объекты, как другие транспортные средства, пешеходы и дорожная инфраструктура, но и уметь делать это во время движения, чтобы избежать столкновений.
Поиск изображений на основе контента, в свою очередь, использует компьютерное зрение для поиска, просмотра и извлечения изображений из хранилищ данных на основе контента, а не связанных с ними тегов метаданных. Эта задача может включать автоматическую аннотацию изображений, которая заменяет маркировку изображений вручную и используется в системах управления цифровыми активами для повышения точности поиска и поиска.
Что означает «аннотирование изображения»?
Аннотирование изображений — это процесс маркировки изображений, выполняемый аннотатором и программой аннотирования на основе машинного обучения, которая ускоряет работу аннотатора. Метки необходимы для предоставления модели компьютерного зрения информации о том, что изображено на изображении. Процесс маркировки изображений также помогает повысить общую точность и достоверность модели.
Есть компании, которые аннотируют данные для клиентов (Annotell, Scale) и сервисы (Amazon’s MTurk), которые предлагают платформу, чтобы заказчик и аннотатор могли найти друг друга.
Процессы системы распознавания изображений
Как правило, задача распознавания изображений включает в себя создание нейронной сети (НС), которая обрабатывает определенные пиксели изображения. Эти сети загружаются как можно большим количеством предварительно помеченных изображений, чтобы «научить» их идентифицировать похожие изображения.
Как нейронные сети работают с изображениями?
Цифровая картинка представляет собой матрицу чисел. Каждое число представляет данные, относящиеся к пикселям изображения. Между тем, различные интенсивности пикселей формируют среднее значение одного значения и выражаются в матричном формате. Таким образом, данные, подаваемые в систему распознавания, — это расположение и мощность различных пикселей в изображении. И компьютеры исследуют все эти массивы числовых значений, ища закономерности, которые помогают им распознавать и различать ключевые особенности изображения.
Подготовить данные
Процесс начинается со сбора изображений и аннотирования их. Он также может включать этапы предварительной обработки, чтобы сделать фотографии более согласованными для более точной модели.
Создайте и обучите модель DL
Пока вы строите модель глубокого обучения с нуля, может быть лучше начать с предварительно обученной модели для вашего приложения. Фотографии из сгенерированного набора данных загружаются в нейронную сеть. По мере того, как данные аппроксимируются слой за слоем, НС начинают распознавать закономерности и, таким образом, распознавать объекты на изображениях. Затем модель повторяет информацию несколько раз и автоматически изучает наиболее важные функции, относящиеся к изображениям. По мере продолжения обучения модель изучает более сложные функции, пока модель не сможет точно расшифровать классы изображений в обучающем наборе.
Протестируйте модель ИИ
Модель тестируется с изображениями, не входящими в обучающий набор данных. Таким образом, около 80% полного набора данных изображений используется для обучения модели, а остальное зарезервировано для тестирования модели. Необходимо определить удобство использования, производительность и точность модели. По мере продолжения обучения модель изучает более сложные функции, пока не сможет точно расшифровать классы изображений в обучающем наборе.
Проблемы с распознаванием изображений
Однако не все так гладко, как хотелось бы, в распознавании изображений. Вот некоторые проблемы, с которыми сталкиваются модели:
Окклюзия
Если что-то блокирует просмотр полного изображения, в систему поступает неполная информация. Необходима разработка алгоритма, чувствительного к таким ограничениям, с широким диапазоном выборочных данных.
Межклассовая вариация
Конкретные объекты внутри класса могут различаться по размеру и форме, но при этом представлять один и тот же класс. Например, столы, бутылки и кнопки выглядят по-разному.
деформация
Как известно, предметы остаются неизменными, даже если их деформировать. Когда система изучает и анализирует изображения, она запоминает конкретную форму конкретного объекта. Но если форма объекта была изменена, это может привести к ошибочным результатам.
Вариант точки зрения
В реальных случаях объекты на изображении выровнены в различных направлениях. Когда такие фотографии подаются в качестве входных данных для системы распознавания изображений, система предсказывает неверные значения. Таким образом, система не может понять изменения выравнивания изображения, что создает большую проблему распознавания изображений.
Варианты использования распознавания изображений
Есть причина, по которой распознавание изображений стало важной технологией для современного ИИ: у него есть потенциал для использования в самых разных отраслях.
сельское хозяйство
Использование технологий CV в сочетании с глобальными системами позиционирования позволяет вести точное земледелие, что может значительно повысить урожайность и эффективность сельского хозяйства. Компании могут анализировать изображения сельскохозяйственных культур, полученные с дронов, спутников или самолетов, для сбора данных об урожайности, обнаружения роста сорняков или выявления дефицита питательных веществ.
Здравоохранение
Поскольку 90% всех медицинских данных основаны на изображениях, компьютерное зрение также используется в медицине. Область его применения широка: от использования новых методов медицинской диагностики для анализа рентгеновских снимков, маммограмм и других сканирований до наблюдения за пациентами для раннего выявления проблем и оказания хирургической помощи.
Дело в том, что медицинские изображения часто содержат мелкие детали, которые CV-системы могут распознать с высокой степенью достоверности. Кроме того, системы ИИ могут сравнивать изображение с тысячами других подобных фотографий в базе данных медицинской системы, а результат сравнения используется для постановки более точного диагноза врачом-специалистом.
Автономные транспортные средства
Компьютерное зрение является одним из важнейших компонентов технологии автономного вождения, включая улучшенные функции безопасности.
Беспилотные автомобили Volvo, Audi, Tesla и BMW используют камеры, лидары, радары и ультразвуковые датчики для захвата изображений окружающей среды. Они могут обнаруживать разметку, знаки и светофоры для безопасного вождения. Кроме того, ИИ уже используется для идентификации объектов на дороге, включая другие транспортные средства, крутые повороты, людей, пешеходные дорожки и движущиеся объекты в целом. Но технология должна быть улучшена, поскольку было зарегистрировано несколько инцидентов, связанных с авариями беспилотных транспортных средств.
Игры и приложения с дополненной реальностью
Игровая индустрия начала использовать технологию распознавания изображений в сочетании с дополненной реальностью, поскольку она помогает предоставить геймерам реалистичный опыт. Теперь разработчики могут использовать распознавание изображений для создания реалистичной игровой среды и персонажей. Различные неигровые приложения дополненной реальности также поддерживают распознавание изображений. Примеры включают Blippar и CrowdOptics, рекламные приложения с дополненной реальностью и приложения для мониторинга толпы.
Производство
Компьютерное зрение значительно расширило возможности дефектоскопии в промышленности, выведя ее на новый, более высокий уровень. Сейчас технологии позволяют контролировать качество после изготовления продукта и непосредственно в процессе производства.
Фото, видео и развлечения
Наконец, что не менее важно, индустрия развлечений и медиа работает с тысячами изображений и часов видео. Распознавание изображений может значительно упростить каталогизацию стоковых изображений и автоматизировать модерацию контента, чтобы предотвратить публикацию запрещенного контента в социальных сетях. Алгоритмы глубокого обучения также помогают обнаруживать поддельный контент, созданный с использованием других алгоритмов.
Безопасность
Эта технология играет жизненно важную роль в индустрии безопасности. Будь то офис, смартфон, банк или дом, функция распознавания встроена в каждое программное обеспечение. Он оснащен различными устройствами безопасности, в том числе дронами, камерами видеонаблюдения, биометрическими устройствами распознавания лиц и т. д.
Ни один из этих проектов не был бы возможен без технологии распознавания изображений. И мы уверены, что если вы заинтересованы в ИИ, вы найдете отличный вариант использования в распознавании изображений для вашего бизнеса.
Заключение
На сегодняшний день накоплено и записано множество визуальных данных в виде цифровых изображений, видео и 3D-данных. Цель состоит в том, чтобы эффективно и с минимальными затратами оптимизировать и извлечь из этого выгоду.
Первоначально опубликовано на https://jelvix.com.
