Proč je rozpoznávání obrazu důležité?

Přibližně 80 procent obsahu na internetu je vizuální. Už můžete začít zjišťovat, proč by si tagování obrázků mohlo udržet své místo jako král tabulky obsahu. Ať už se jedná o jednotlivce nebo společnosti, rozpoznávání obrazu AI umožnilo identifikovat vizuály online s minimálním zmatkem. Každý rok je digitálně zveřejněno přibližně 657 miliard fotografií, přičemž většina se objevuje na sociálních sítích. Velká část těchto obrázků jsou lidé propagující produkty, i když to dělají nevědomky. Uživatelsky generovaný obsah (UGC) ve své nejčistší podobě je pro značky vynikajícím prostředkem, protože poskytuje nejlepší druh propagace.
Existují marketingové nástroje, které společnosti upozorní, když se na sociálních sítích objeví zmínka od spotřebitelů, ale co když propagace značek probíhá, aniž by někdo označil jejich jméno v sociálním příspěvku? Tady rozpoznávání obrazu AI dokazuje svou hodnotu. Pokud je technik napájen správnými datovými sadami, umělá inteligence dokáže identifikovat obrázek bez konkrétních značek. Výsledky jsou pro značky neocenitelné při sledování a sledování jejich sociálních zmínek.

Jak funguje rozpoznávání obrazu?

Jak víme, umělá inteligence dokáže prohledávat platformy sociálních médií, které hledají fotografie, a porovnávat je s rozsáhlými soubory dat. Poté rozhodne o relevantním obrázku, který se shoduje mnohem rychleji, než jsou lidé schopni. Značky využívají rozpoznávání obrázků k nalezení obsahu podobného tomu jejich na sociálních sítích. To znamená identifikovat logo značky nebo rozpoznat organicky umístěné umístění produktu mezi uživateli sociálních sítí. Žádat lidi, aby procházeli tolik informací, se snadno stane únavným. Umělá inteligence si nedělá starosti s lidskou chybou a vrací přesné výsledky na bezkonkurenčních úrovních. Rozpoznávání obrazu AI sleduje, co lidé říkají o značce, aniž by k tomu potřebovali text. Značky schopné sledovat své sociální zmínky, aniž by uživatelé museli zadávat název společnosti, se ocitnou ve výhodné pozici. Potenciál využít vlastní online pokrytí pouze prostřednictvím identifikátorů uznávaných AI je obrovský a nabízí bezkonkurenční pokrytí.

Zde je několik typických úkolů rozpoznávání obrazu: -

Nejprve musíme určit, zda obrazová data obsahují nějaký konkrétní objekt, vlastnost nebo aktivitu. Tento úkol může být normálně vyřešen robustně a bez námahy člověkem, ale stále není uspokojivě vyřešen v počítačovém vidění pro obecný případ: libovolné objekty v libovolných situacích. Stávající metody řešení tohoto problému lze nejlépe vyřešit pouze pro specifické objekty, jako jsou jednoduché geometrické objekty (např. mnohostěny), lidské tváře, tištěné nebo ručně psané znaky nebo vozidla, a ve specifických situacích, typicky popsaných výrazy dobře definovaného osvětlení, pozadí a pozice objektu vzhledem ke kameře. Různé druhy problému rozpoznávání jsou popsány v literatuře:

• Rozpoznávání objektů

Lze rozpoznat jeden nebo několik předem specifikovaných nebo naučených objektů nebo tříd objektů, obvykle spolu s jejich 2D pozicemi na obrázku nebo 3D pozicemi ve scéně.

• Identifikace
Je rozpoznána jednotlivá instance objektu. Příkladem je identifikace obličeje nebo otisku prstu konkrétní osoby nebo identifikace konkrétního vozidla.

• Detekce
Obrazová data jsou naskenována pro konkrétní podmínky. Příklady jsou detekce možných abnormálních buněk nebo tkání na lékařských snímcích nebo detekce vozidla v systému automatického mýtného. Detekce založená na relativně jednoduchých a rychlých výpočtech se někdy používá k nalezení menších oblastí zajímavých obrazových dat, která mohou být dále analyzována výpočetně náročnějšími technikami pro získání správné interpretace.

Existuje několik specializovaných úkolů založených na rozpoznávání, jako například:

• Načítání obrázků podle obsahu
Zde najdete všechny obrázky ve větší sadě obrázků, které mají specifický obsah. Obsah lze specifikovat různými způsoby, například z hlediska podobnosti vzhledem k cílovému obrázku (poskytněte mi všechny obrázky podobné obrázku X) nebo z hlediska kritérií vyhledávání na vysoké úrovni zadaných jako textový vstup (poskytněte mi všechny obrázky, které obsahují mnoho domů je obsazeno během zimy a nejsou v nich žádná auta).

• Odhad pozice
musíme odhadnout polohu nebo orientaci konkrétního objektu vzhledem ke kameře. Příkladem aplikace této techniky by byla pomoc robotu při získávání předmětů z dopravního pásu v situaci montážní linky.

• Optické rozpoznávání znaků
OCR což je identifikace znaků na obrázcích tištěného nebo ručně psaného textu, obvykle s cílem zakódovat text do formátu více a umožnit editaci nebo indexaci Katedra informatiky a inženýrství, Michigan State University. „Fakulta a studenti laboratoře pro rozpoznávání vzorů a zpracování obrazu (PRIP) zkoumají využití strojů k rozpoznávání vzorů nebo objektů. Metody jsou vyvíjeny pro snímání objektů, pro zjištění, které z jejich vlastností je odlišují od ostatních, a pro navrhování algoritmů, které může stroj použít ke klasifikaci. Mezi důležité aplikace patří rozpoznávání obličeje, identifikace otisků prstů, analýza obrazu dokumentů, konstrukce 3D modelu objektů, navigace robotů a vizualizace/průzkum 3D objemových dat. Současné výzkumné problémy zahrnují biometrické ověřování, automatické sledování a sledování, HCI bez použití rukou, modelování obličeje, digitální vodoznaky a analýzu struktury online dokumentů. Nedávní absolventi laboratoře pracovali na rozpoznávání rukopisu, ověřování podpisů, vizuálním učení a vyhledávání obrázků.“

⦁ Rozpoznávání obličeje
víme, že systémy rozpoznávání obličejů se postupně stávají populárními jako prostředek k získávání biometrických informací. Rozpoznávání obličeje hraje v biometrických systémech zásadní roli a je atraktivní pro řadu aplikací včetně vizuálního sledování a zabezpečení. Vzhledem k tomu, že široká veřejnost přijímá obrázky obličejů na různých dokumentech, má rozpoznávání obličeje velký potenciál stát se biometrickou technologií nové generace.

Systémy rozpoznávání obrazu

⦁ Analýza pohybu
Několik úloh souvisí s odhadem pohybu, kdy se sekvence obrazu zpracovává tak, aby se vytvořil odhad rychlosti buď v každém bodě obrazu nebo ve 3D scéně, nebo dokonce kamery, která obrazy vytváří. Příklady takových úkolů jsou:

⦁  Pohyb ega
Určení 3D tuhého pohybu (rotace a translace) kamery z obrazové sekvence vytvořené kamerou.

⦁ Sledování
Sledování je sledování pohybu (obvykle) menšího souboru zájmových bodů nebo objektů (např. vozidel nebo lidí) v obrazové sekvenci.

⦁ Optický tok
To má určit pro každý bod v obraze, jak se tento bod pohybuje vzhledem k rovině obrazu, tj. jeho zdánlivý pohyb. Tento pohyb je výsledkem jak toho, jak se odpovídající 3D bod pohybuje ve scéně, tak toho, jak se pohybuje kamera vzhledem ke scéně.

⦁ Rekonstrukce scény
S ohledem na jeden nebo (typicky) více obrázků scény nebo videa se rekonstrukce scény zaměřuje na výpočet 3D modelu scény. V nejjednodušším případě může být modelem sada 3D bodů. Sofistikovanější metody vytvářejí kompletní 3D model povrchu

⦁ Obnova obrazu
Cílem restaurování obrazu je odstranění šumu (šum snímače, pohybová neostrost atd.) ze snímků. Nejjednodušším možným přístupem k odstranění šumu jsou různé typy filtrů, jako jsou dolnopropustné filtry nebo střední filtry. Sofistikovanější metody předpokládají model, jak vypadají místní obrazové struktury, model, který je odlišuje od šumu. Tím, že se nejprve analyzují obrazová data z hlediska místních obrazových struktur, jako jsou čáry nebo hrany, a poté se řídí filtrování na základě místních informací z kroku analýzy, obvykle se dosáhne lepší úrovně odstranění šumu ve srovnání s jednoduššími přístupy. Příkladem v tomto oboru je jejich malba. Některé systémy jsou samostatnými aplikacemi, které řeší konkrétní problém měření nebo detekce, zatímco jiné tvoří subsystém rozsáhlejšího designu, který například obsahuje i subsystémy pro řízení mechanických pohonů, plánování, informační databáze, man- rozhraní strojů atd. Konkrétní implementace systému počítačového vidění závisí také na tom, zda je jeho funkčnost předem specifikována nebo zda lze některou jeho část naučit nebo upravit za provozu. Existují však typické funkce, které se nacházejí v mnoha systémech počítačového vidění.

 

Hlubší učení s rozpoznáváním obrazu

Rozpoznávání obrázků bylo před AI. Faktor strojového učení však přináší revoluci v metodách identifikace obličeje objektu nebo osoby. Strojové učení je však účinné pouze v případě, že jsou k dispozici data, která je mohou naplnit. Přes veškerou automatizaci AI není úkol identifikovat obrázky jednoduchým požadavkem. Naše chápání vizuálů je druhou přirozeností; je to něco, k čemu jsme naprogramováni od mládí. Požádat o totéž od stroje není jednoduchý proces. Z tohoto důvodu jsou jednou z populárnějších forem rozpoznávání AI konvoluční neuronové sítě (CNN). CNN je metoda, která se zaměřuje na pixely umístěné vedle sebe. U blízko umístěných obrázků je pravděpodobnější, že spolu souvisejí, což znamená, že objekt nebo tvář jsou přiřazeny k obrázku s větší průhledností.
Zatímco značky, které chtějí zpeněžit sociální média prostřednictvím rozpoznávání obrázků AI, mají jasné výhody, případy použití sahají mnohem hlouběji. Samořídící auta se stanou další velkou věcí v automobilovém světě a technologie AI pro rozpoznávání obrazu jim pomáhá. Samořídící auto, které dokáže detekovat předměty a lidi na silnici, aby do nich nenarazilo, se nestává automaticky. Potřebuje rozpoznat obrázky, aby mohla učinit informovaná rozhodnutí. Každé samořídící auto je vybaveno několika senzory, takže dokáže identifikovat další jedoucí vozidla, cyklisty, lidi – v podstatě cokoli, co by mohlo představovat nebezpečí. Automatizované auto musí zpracovat nebezpečí na silnici stejným způsobem jako zkušený řidič. Než se samořiditelná auta v roce 2020 vydají na silnice, je ještě potřeba doladit několik aspektů. Ale až se automatizace vozidel rozběhne, rozpoznávání obrazu AI bude jedním z hlavních hnacích motorů, kteří budou bezpečně fungovat.
⦁ Získávání obrazu
Digitální obraz vytváří jeden nebo několik obrazových snímačů, mezi které kromě různých typů světlocitlivých kamer patří i snímače vzdálenosti, tomografická zařízení, radar, ultrazvukové kamery atd. V závislosti na typu snímače jsou výsledná obrazová data je běžný 2D obrázek, 3D svazek nebo sekvence obrázků. Hodnoty pixelů obvykle odpovídají intenzitě světla v jednom nebo několika spektrálních pásmech (šedé obrázky nebo barevné obrázky), ale mohou také souviset s různými fyzikálními měřítky, jako je hloubka, absorpce nebo odrazivost zvukových nebo elektromagnetických vln nebo nukleární magnetická rezonance.
⦁ Předzpracování:
Předtím, než může být metoda počítačového vidění aplikována na obrazová data za účelem extrahování určité konkrétní informace, je obvykle nutné zpracovat data, aby bylo zajištěno, že splňují určité předpoklady vyplývající z metody. Příklady jsou
1. Převzorkování, aby se zajistilo, že souřadnicový systém obrazu je správný.
2. Redukce šumu, aby se zajistilo, že šum snímače nebude vnášet falešné informace.
3. Vylepšení kontrastu pro zajištění detekce relevantních informací.
4. Reprezentace měřítka a prostoru pro vylepšení obrazových struktur v místně vhodných měřítcích.
⦁ Extrakce funkcí:
Z obrazových dat jsou extrahovány obrazové prvky na různých úrovních složitosti. Typickými příklady takových prvků jsou linie, hrany a hřebeny
Lokalizované zájmové body, jako jsou rohy, kuličky nebo body. Složitější prvky mohou souviset s texturou, tvarem nebo pohybem.
⦁ Detekce/segmentace:
V určitém okamžiku zpracování je učiněno rozhodnutí o tom, které obrazové body nebo oblasti obrazu jsou relevantní pro další zpracování. Příklady jsou
1. Výběr konkrétní sady bodů zájmu
2. Segmentace jedné nebo více oblastí obrazu, které obsahují specifický objekt zájmu.
⦁ Zpracování na vysoké úrovni:
V tomto kroku je vstupem obvykle malá sada dat, například sada bodů nebo oblast animace, o které se předpokládá, že obsahuje konkrétní objekt. Zbývající zpracování se zabývá například:
1. Ověření, že data vyhovují předpokladům založeným na modelu a aplikaci.
2. Odhad parametrů specifických pro aplikaci, jako je pozice objektu nebo velikost objektu.
3. Klasifikace detekovaného objektu do různých kategorií. Zpracování obrazu tedy pomáhá AI identifikovat obraz a reagovat podle identifikace obrazu.

Bezproblémová budoucnost snímků

Jak se technologie zlepšuje, rozpoznávání obrazu vrátí ještě lepší výsledky. Vedoucí strojového učení ve společnosti Lobster Vladimir Pavlov říká: „Matematický základ pro rozpoznávání objektů existuje již dlouhou dobu, ale technologické možnosti využití algoritmů počítačového vidění se objevily teprve nedávno. Neuronové sítě již umožňují vyrábět dokonalé detektory, které jsou schopny pracovat lépe než lidé. Velké trhnutí zdržuje přítomnost označených obrazových datových sad pro trénink, ale v blízké budoucnosti to nebude problém. Inženýři počítačového vidění aktivně pracují na samoučicích algoritmech.“ V budoucnosti tak silně ovlivněné vizuální komunikací bude rozpoznávání obrazu klíčovým faktorem mnoha obrázků, které vidíme. Jak v reálném životě, tak na internetu.