Zašto je prepoznavanje slike važno?

Oko 80 posto sadržaja na internetu je vizuelno. Već možete početi raditi na tome zašto bi označavanje slika moglo zadržati svoje mjesto kao kralj tabele sadržaja. Bilo da se radi o pojedincima ili kompanijama, AI prepoznavanje slika je omogućilo prepoznavanje vizuala na mreži uz minimalnu gužvu. Svake godine se digitalno objavljuje oko 657 milijardi fotografija, a većina se pojavljuje na društvenim mrežama. Dobar dio tih slika su ljudi koji promoviraju proizvode, čak i ako to čine nesvjesno. Korisnički generirani sadržaj (UGC) u svom najčistijem obliku odličan je pokretač za brendove jer pruža najbolju vrstu promocije.
Postoje marketinški alati koji upozoravaju kompanije kada se potrošač spomene na društvenim mrežama, ali šta je sa kada se promocija brendova odvija a da niko ne označi njihovo ime na društvenoj objavi? Ovo je mjesto gdje AI prepoznavanje slika dokazuje svoju vrijednost. Ako se tehnici daju ispravni skupovi podataka, AI može identificirati sliku bez spominjanja posebnih oznaka. Rezultati su od neprocjenjive važnosti za brendove da prate i prate njihovo spominjanje na društvenim mrežama.

Kako funkcionira prepoznavanje slika?

Kao što znamo, AI može pretraživati ​​platforme društvenih medija u potrazi za fotografijama i upoređivati ​​ih sa opsežnim skupovima podataka. Zatim odlučuje o relevantnoj slici koja se poklapa mnogo brže nego što su ljudi sposobni. Brendovi koriste prepoznavanje slika kako bi pronašli sadržaj sličan njihovom na društvenim mrežama. To znači identificiranje logotipa brenda ili prepoznavanje organskog plasmana proizvoda među korisnicima društvenih medija. Traženje od ljudi da provlače toliko informacija lako postaje zamorno. AI ne brine o ljudskoj grešci i daje precizne rezultate na neuporedivim nivoima. AI prepoznavanje slika prati šta ljudi govore o brendu bez potrebe za tekstom. Brendovi koji mogu pratiti svoje spominjanje na društvenim mrežama bez potrebe da korisnici upisuju naziv kompanije naći će se u povoljnoj poziciji. Potencijal da iskoriste vlastitu pokrivenost na mreži isključivo putem identifikatora priznatih od umjetne inteligencije je ogroman i nudi pokrivenost bez premca.

Evo nekih tipičnih zadataka prepoznavanja slika:-

Prvo moramo utvrditi da li slikovni podaci sadrže neki specifičan objekt, osobinu ili aktivnost. Ovaj zadatak se normalno može riješiti robusno i bez napora od strane čovjeka, ali još uvijek nije na zadovoljavajući način riješen u kompjuterskom vidu za opći slučaj: proizvoljni objekti u proizvoljnim situacijama. Postojeće metode za rješavanje ovog problema mogu se najbolje riješiti samo za određene objekte, kao što su jednostavni geometrijski objekti (npr. poliedri), ljudska lica, štampani ili rukom pisani znakovi ili vozila, iu specifičnim situacijama, tipično opisanim terminima dobro definiranog osvjetljenja, pozadine i poze objekta u odnosu na kameru. U literaturi su opisane različite vrste problema prepoznavanja:

• Prepoznavanje objekata

Može se prepoznati jedan ili više unaprijed specificiranih ili naučenih objekata ili klasa objekata, obično zajedno sa njihovim 2D pozicijama na slici ili 3D pozama u sceni.

• Identifikacija
Prepoznaje se pojedinačna instanca objekta. Primjeri su identifikacija lica ili otiska prsta određene osobe ili identifikacija određenog vozila.

• Detekcija
Podaci slike se skeniraju za određeno stanje. Primjeri su otkrivanje mogućih abnormalnih ćelija ili tkiva na medicinskim slikama ili detekcija vozila u automatskom sistemu naplate putarine. Detekcija zasnovana na relativno jednostavnim i brzim proračunima ponekad se koristi za pronalaženje manjih područja zanimljivih podataka slike koji se mogu dalje analizirati računski zahtjevnijim tehnikama kako bi se proizvela ispravna interpretacija.

Postoji nekoliko specijalizovanih zadataka zasnovanih na prepoznavanju, kao što su:

• Preuzimanje slike na osnovu sadržaja
Ovdje se nalaze sve slike u većem skupu slika koje imaju određeni sadržaj. Sadržaj se može specificirati na različite načine, na primjer u smislu sličnosti u odnosu na ciljnu sliku (dajte mi sve slike slične slici X), ili u smislu kriterija pretraživanja na visokom nivou koji su dati kao unos teksta (dajte mi sve slike koje sadrže mnoge kuće, uzimaju se tokom zime i u njima nema automobila).

• Procjena poze
moramo procijeniti poziciju ili orijentaciju određenog objekta u odnosu na kameru. Primjer primjene ove tehnike bio bi pomaganje robotu u preuzimanju predmeta s pokretne trake u situaciji na montažnoj liniji.

• Optičko prepoznavanje znakova
OCR koji identifikuje znakove na slikama štampanog ili rukom pisanog teksta, obično sa ciljem da se tekst više kodira u formatu i omogući uređivanje ili indeksiranje Odeljenja za računarske nauke i inženjerstvo, Michigan State University. „Fakultet i studenti Laboratorije za prepoznavanje uzoraka i obradu slika (PRIP) istražuju upotrebu mašina za prepoznavanje uzoraka ili objekata. Metode su razvijene da bi osjetile objekte, otkrile koje njihove karakteristike ih razlikuju od drugih i dizajnirale algoritme koje mašina može koristiti za obavljanje klasifikacije. Važne aplikacije uključuju prepoznavanje lica, identifikaciju otiska prsta, analizu slike dokumenta, konstrukciju 3D modela objekta, navigaciju robota i vizualizaciju/istraživanje 3D volumetrijskih podataka. Aktuelni istraživački problemi uključuju biometrijsku autentifikaciju, automatski nadzor i praćenje, HCI bez ruku, modeliranje lica, digitalni vodeni žig i analizu strukture online dokumenata. Nedavni diplomci laboratorije radili su na prepoznavanju rukopisa, verifikaciji potpisa, vizuelnom učenju i pronalaženju slika.”

⦁ Prepoznavanje lica
znamo da sistemi za prepoznavanje lica progresivno postaju popularni kao sredstva za izdvajanje biometrijskih informacija. Prepoznavanje lica ima ključnu ulogu u biometrijskim sistemima i privlačno je za brojne aplikacije uključujući vizuelni nadzor i sigurnost. Zbog opšte prihvaćenosti slika lica na različitim dokumentima, prepoznavanje lica ima veliki potencijal da postane biometrijska tehnologija sljedeće generacije izbora.

Sistemi za prepoznavanje slika

⦁ Analiza pokreta
Nekoliko zadataka se odnosi na procjenu pokreta gdje se sekvenca slike obrađuje kako bi se proizvela procjena brzine bilo u svakoj tački na slici ili u 3D sceni, ili čak kamere koja proizvodi slike. Primjeri takvih zadataka su:

⦁  Ego pokret
Određivanje 3D krutog kretanja (rotacije i translacije) kamere iz sekvence slike koju proizvodi kamera.

⦁ Praćenje
Praćenje je praćenje kretanja (obično) manjeg skupa interesnih tačaka ili objekata (npr. vozila ili ljudi) u sekvenci slike.

⦁ Optički protok
Ovo treba da odredi, za svaku tačku na slici, kako se ta tačka kreće u odnosu na ravan slike, tj. njeno prividno kretanje. Ovo kretanje je rezultat kako se odgovarajuća 3D tačka kreće u sceni i kako se kamera kreće u odnosu na scenu.

⦁ Rekonstrukcija scene
Uz jednu ili (obično) više slika scene ili video zapisa, rekonstrukcija scene ima za cilj izračunavanje 3D modela scene. U najjednostavnijem slučaju model može biti skup 3D tačaka. Sofisticiranije metode proizvode kompletan 3D model površine

⦁ Restauracija slike
Cilj restauracije slike je uklanjanje šuma (šuma senzora, zamućenja pokreta, itd.) sa slika. Najjednostavniji mogući pristup za uklanjanje buke su različite vrste filtera kao što su niskopropusni filteri ili filteri medijane. Sofisticiranije metode pretpostavljaju model kako izgledaju lokalne strukture slike, model koji ih razlikuje od šuma. Prvo analiziranjem podataka slike u smislu lokalnih struktura slike, kao što su linije ili ivice, a zatim kontrolom filtriranja na osnovu lokalnih informacija iz koraka analize, obično se postiže bolji nivo uklanjanja šuma u poređenju sa jednostavnijim pristupima. Primjer u ovoj oblasti je njihovo slikanje. Neki sistemi su samostalne aplikacije koje rješavaju određeni problem mjerenja ili detekcije, dok drugi čine podsistem većeg dizajna koji, na primjer, sadrži i podsisteme za upravljanje mehaničkim aktuatorima, planiranje, informacijske baze podataka, mašinski interfejsi, itd. Specifična implementacija sistema kompjuterskog vida takođe zavisi od toga da li je njegova funkcionalnost unapred određena ili da li se neki njegov deo može naučiti ili modifikovati tokom rada. Međutim, postoje tipične funkcije koje se nalaze u mnogim sistemima kompjuterskog vida.

 

Dublje učenje uz prepoznavanje slika

Prepoznavanje slika postojalo je prije AI. Ipak, faktor mašinskog učenja revolucioniše metode za identifikaciju objekta ili lica osobe. Međutim, mašinsko učenje je efikasno samo kada postoje podaci koji ga mogu hraniti. Za svu automatizaciju AI, zadatak da identifikuje slike nije jednostavan zahtjev. Naše razumijevanje vizuala je druga priroda; to je nešto na šta smo programirani od malih nogu. Pitati isto od mašine nije jednostavan proces. Iz tog razloga, jedan od popularnijih oblika AI prepoznavanja su konvolucione neuronske mreže (CNN). CNN je metoda koja se fokusira na piksele koji se nalaze jedan pored drugog. Usko locirane slike su vjerojatnije povezane, što znači da se objekt ili lice podudaraju sa slikom s većom transparentnošću.
Dok brendovi koji žele unovčiti društvene mreže putem prepoznavanja AI slika nose jasne prednosti, slučajevi njegove upotrebe su daleko dublji. Automobili koji se sami voze uskoro će postati sljedeća velika stvar u automobilskom svijetu, a tehnologija AI prepoznavanja slika pomaže im u pokretanju. Samovozeći automobil koji može detektovati predmete i ljude na cesti kako se ne bi zaletio u njih se ne događa automatski. Mora prepoznati slike kako bi donosio informirane odluke. Svaki samovozeći automobil opremljen je s nekoliko senzora tako da može identificirati druga vozila u pokretu, bicikliste, ljude – u osnovi sve što bi moglo predstavljati opasnost. Automatski automobil treba da obradi opasnosti na putu na isti način na koji to radi iskusni vozač. Još uvijek ima nekoliko aspekata koje treba izgladiti prije nego što samovozeći automobili krenu na put 2020. Ali kada automatizacija vozila počne, prepoznavanje AI slike će biti jedan od glavnih pokretača koji će raditi sigurno.
⦁ Prikupljanje slika
Digitalnu sliku proizvodi jedan ili više senzora slike, koji, osim različitih tipova kamera osjetljivih na svjetlost, uključuju senzore dometa, tomografske uređaje, radare, ultrazvučne kamere itd. je obična 2D slika, 3D volumen ili sekvenca slika. Vrijednosti piksela obično odgovaraju intenzitetu svjetlosti u jednom ili nekoliko spektralnih opsega (sive slike ili slike u boji), ali također mogu biti povezane s različitim fizičkim mjerama, kao što su dubina, apsorpcija ili refleksija zvučnih ili elektromagnetnih valova, ili nuklearna magnetna rezonanca.
⦁ Prethodna obrada:
Prije nego što se metoda kompjuterskog vida može primijeniti na slikovne podatke kako bi se izdvojila neka specifična informacija, obično je potrebno obraditi podatke kako bi se osiguralo da zadovoljavaju određene pretpostavke koje metoda podrazumijeva. Primjeri su
1. Ponovno uzorkovanje kako bi se osiguralo da je koordinatni sistem slike ispravan.
2. Smanjenje buke kako bi se osiguralo da šum senzora ne donosi lažne informacije.
3. Poboljšanje kontrasta kako bi se osiguralo da se relevantne informacije mogu otkriti.
4. Scale-space reprezentacija za poboljšanje strukture slike u lokalno odgovarajućim razmjerima.
⦁ Ekstrakcija karakteristika:
Karakteristike slike na različitim nivoima složenosti izdvajaju se iz podataka slike. Tipični primjeri takvih karakteristika su linije, ivice i grebeni
Lokalizovane interesne tačke kao što su uglovi, mrlje ili tačke. Složenije karakteristike mogu biti povezane s teksturom, oblikom ili kretanjem.
⦁ Detekcija/segmentacija:
U nekom trenutku obrade donosi se odluka o tome koje su tačke ili regije slike relevantne za dalju obradu. Primjeri su
1. Izbor određenog skupa interesnih tačaka
2. Segmentacija jedne ili više oblasti slike koje sadrže određeni predmet od interesa.
⦁ Obrada visokog nivoa:
U ovom koraku ulaz je obično mali skup podataka, na primjer skup tačaka ili animirani region za koji se pretpostavlja da sadrži određeni objekat. Preostala obrada se odnosi na, na primjer:
1. Provjera da podaci zadovoljavaju pretpostavke zasnovane na modelu i primjeni.
2. Procjena parametara specifičnih za aplikaciju, kao što su položaj objekta ili veličina objekta.
3. Klasifikacija otkrivenog objekta u različite kategorije. Dakle, obrada slike pomaže AI da identifikuje sliku i odgovori u skladu sa identifikacijom slike.

Besprekorna budućnost slika

Kako se tehnologija poboljšava, prepoznavanje slika će dati još bolje rezultate. Direktor odeljenja za mašinsko učenje u Lobsteru, Vladimir Pavlov, kaže: „Matematička osnova za prepoznavanje objekata postoji dugo vremena, ali su se tehnološke mogućnosti korišćenja algoritama kompjuterskog vida pojavile nedavno. Neuronske mreže već omogućavaju stvaranje savršenih detektora koji su sposobni da rade bolje od ljudi. Veliki kreten zadržava prisustvo označenih skupova podataka slika za obuku, ali u bliskoj budućnosti to neće biti problem. Inženjeri kompjuterskog vida aktivno rade na algoritmima koji se samouče.” Sa budućnošću na koju tako snažno utiče vizuelna komunikacija, prepoznavanje slika će biti ključni faktor iza mnogih slika koje vidimo. I u stvarnom životu i na mreži.