Miksi kuvantunnistus on tärkeää?

Noin 80 prosenttia Internetin sisällöstä on visuaalista. Voit jo alkaa pohtia, miksi kuvakoodaus voisi pitää paikkansa sisältötaulukon kuninkaana. Olipa kyse yksityishenkilöistä tai yrityksistä, tekoälyn kuvantunnistus on mahdollistanut visuaalien tunnistamisen verkossa pienellä vaivalla. Joka vuosi digitaalisesti julkaistaan ​​noin 657 miljardia valokuvaa, joista suurin osa näkyy sosiaalisessa mediassa. Suuri osa näistä kuvista on ihmisiä, jotka mainostavat tuotteita, vaikka he tekisivät niin tietämättään. Käyttäjien luoma sisältö (UGC) puhtaimmassa muodossaan on erinomainen mahdollistaja brändeille, koska se tarjoaa parhaan mahdollisen promootiomuodon.
On olemassa markkinointityökaluja, jotka varoittavat yrityksiä, kun kuluttaja mainitsee sosiaalisessa mediassa, mutta entä silloin, kun brändin promootio tapahtuu ilman, että kukaan merkitsee heidän nimeään sosiaalisessa mediassa? Tässä AI-kuvantunnistus todistaa arvonsa. Jos tekniikalle syötetään oikeat tietojoukot, tekoäly voi tunnistaa kuvan ilman erityisiä tunnisteita. Tulokset ovat korvaamattomia brändeille, jotta he voivat seurata ja jäljittää mainitsemistaan ​​sosiaalisessa mediassa.

Miten kuvantunnistus toimii?

Kuten tiedämme, tekoäly voi etsiä valokuvia sosiaalisen median alustoista ja verrata niitä laajoihin tietokokonaisuuksiin. Sitten se päättää asiaankuuluvasta kuvasta, joka vastaa paljon nopeammin kuin ihmiset pystyvät. Brändit käyttävät kuvantunnistusta löytääkseen omaansa vastaavaa sisältöä sosiaalisessa mediassa. Tämä tarkoittaa brändin logon tunnistamista tai orgaanisesti sijoitetun tuotesijoittelun tunnistamista sosiaalisen median käyttäjien keskuudessa. Ihmisten pyytäminen selailemaan niin paljon tietoa on helposti väsyttävää. Tekoäly ei välitä inhimillisistä virheistä ja antaa tarkat tulokset ennennäkemättömällä tasolla. Tekoälykuvantunnistus valvoo, mitä ihmiset sanovat brändistä ilman tekstiä. Brändit, jotka pystyvät seuraamaan mainitsemistaan ​​sosiaalisessa mediassa ilman, että käyttäjien tarvitsee kirjoittaa yrityksen nimeä, joutuvat edulliseen asemaan. Mahdollisuus hyödyntää omaa verkkokattavuuttaan pelkästään tekoälyn tunnistamien tunnisteiden avulla on valtava ja tarjoaa vertaansa vailla olevan kattavuuden.

Tässä on joitain tyypillisiä kuvantunnistuksen tehtäviä: -

Aluksi meidän on määritettävä, sisältääkö kuvatieto jotain tiettyä esinettä, ominaisuutta tai toimintaa. Tämä tehtävä voidaan normaalisti ratkaista vankasti ja ilman ponnistuksia ihmisen toimesta, mutta se ei silti ratkea tyydyttävästi tietokonenäössä yleisessä tapauksessa: mielivaltaiset esineet mielivaltaisissa tilanteissa. Nykyiset menetelmät tämän ongelman ratkaisemiseksi voidaan parhaiten ratkaista vain tietyille kohteille, kuten yksinkertaisille geometrisille esineille (esim. polyhedra), ihmiskasvoille, painetuille tai käsin kirjoitetuille hahmoille tai ajoneuvoille, ja tietyissä tilanteissa, jotka tyypillisesti kuvataan termeillä tarkasti määritellystä valaistuksesta, taustasta ja kohteen asennosta suhteessa kameraan. Kirjallisuudessa kuvataan erilaisia ​​tunnistusongelman muotoja:

• Objektin tunnistus

Yksi tai useampi ennalta määritetty tai opittu esine tai kohdeluokka voidaan tunnistaa, yleensä yhdessä niiden 2D-asennon kanssa kuvassa tai 3D-asennon kanssa kohtauksessa.

• Henkilöllisyystodistus
Objektin yksittäinen esiintymä tunnistetaan. Esimerkkejä ovat tietyn henkilön kasvojen tai sormenjäljen tunnistaminen tai tietyn ajoneuvon tunnistaminen.

• Tunnistus
Kuvatiedot skannataan tietyn tilan mukaan. Esimerkkejä ovat mahdollisten epänormaalien solujen tai kudosten havaitseminen lääketieteellisissä kuvissa tai ajoneuvon havaitseminen automaattisessa tietullijärjestelmässä. Suhteellisen yksinkertaisiin ja nopeisiin laskelmiin perustuvaa ilmaisua käytetään joskus etsimään pienempiä alueita kiinnostavaa kuvadataa, jota voidaan analysoida edelleen laskennallisesti vaativammilla tekniikoilla oikean tulkinnan saamiseksi.

Tunnustukseen perustuvia erikoistehtäviä on useita, kuten:

• Sisältöpohjainen kuvien haku
Täältä löydät kaikki kuvat suuremmasta kuvajoukosta, joilla on tietty sisältö. Sisältö voidaan määrittää eri tavoin, esimerkiksi samankaltaisuuden suhteen kohdekuvaan (anna minulle kaikki kuvat, jotka ovat samanlaisia ​​kuin kuva X), tai korkean tason hakukriteereillä, jotka annetaan tekstisyötteenä (anna minulle kaikki kuvat, jotka sisältävät monet talot, otetaan talvella, eikä niissä ole autoja).

• Asennon arvio
meidän on arvioitava tietyn kohteen sijainti tai suunta suhteessa kameraan. Tämän tekniikan esimerkkisovellus voisi olla robotin avustaminen noutamassa esineitä kuljetushihnalta kokoonpanolinjatilanteessa.

• Optinen hahmon tunnistus
OCR joka tunnistaa merkit painetun tai käsin kirjoitetun tekstin kuvissa, yleensä tarkoituksena on koodata tekstiä enemmän ja mahdollistaa muokkaaminen tai indeksointi Michigan State Universityn tietojenkäsittelytieteen ja tekniikan laitoksella. ”Kuvioiden tunnistus- ja kuvankäsittelylaboratorion (PRIP) tiedekunta ja opiskelijat tutkivat koneiden käyttöä kuvioiden tai esineiden tunnistamiseen. Kehitetään menetelmiä esineiden tunnistamiseksi, niiden ominaisuuksien selvittämiseksi, mitkä ominaisuudet erottavat ne muista, ja algoritmien suunnitteluun, joita kone voi käyttää luokitteluun. Tärkeitä sovelluksia ovat kasvojentunnistus, sormenjälkien tunnistus, asiakirjakuva-analyysi, 3D-objektimallin rakentaminen, robottinavigointi ja 3D-tilavuustietojen visualisointi/tutkiminen. Nykyisiä tutkimusongelmia ovat biometrinen todennus, automaattinen valvonta ja seuranta, käsikäyttöinen HCI, kasvomallinnus, digitaalinen vesileima ja verkkoasiakirjojen rakenteen analysointi. Äskettäin laboratoriosta valmistuneet ovat työskennelleet käsinkirjoituksen tunnistamisen, allekirjoituksen todentamisen, visuaalisen oppimisen ja kuvanhaun parissa.

⦁ Kasvojen tunnistus
tiedämme, että kasvojentunnistusjärjestelmät ovat vähitellen tulossa suosituiksi keinona poimia biometrisiä tietoja. Kasvojentunnistuksella on kriittinen rooli biometrisissa järjestelmissä, ja se on houkutteleva lukuisissa sovelluksissa, mukaan lukien visuaalinen valvonta ja turvallisuus. Koska yleinen yleisö hyväksyy kasvokuvat eri asiakirjoissa, kasvojentunnistuksella on suuret mahdollisuudet tulla seuraavan sukupolven biometriseksi tekniikaksi.

Kuvantunnistusjärjestelmät

⦁ Liikeanalyysi
Useat tehtävät liittyvät liikkeen estimointiin, jossa kuvasarjaa käsitellään tuottamaan arvio nopeudesta joko kussakin kuvan tai 3D-näkymän pisteessä tai jopa kuvia tuottavasta kamerasta. Esimerkkejä tällaisista tehtävistä ovat:

⦁  Egon liike
Kameran jäykän 3D-liikkeen (kierto ja translaatio) määrittäminen kameran tuottamasta kuvasarjasta.

⦁ Seuranta
Seuranta seuraa (yleensä) pienemmän joukon kiinnostuspisteiden tai esineiden (esim. ajoneuvot tai ihmiset) liikkeitä kuvasarjassa.

⦁ Optinen virtaus
Tällä määritetään kuvan kullekin pisteelle, kuinka piste liikkuu suhteessa kuvatasoon, eli sen näennäinen liike. Tämä liike johtuu sekä siitä, kuinka vastaava 3D-piste liikkuu kohtauksessa, että siitä, miten kamera liikkuu suhteessa kohtaukseen.

⦁ Kohtauksen jälleenrakennus
Kun annetaan yksi tai (tyypillisesti) useampi kuva kohtauksesta tai video, kohtauksen rekonstruoinnin tarkoituksena on laskea näkymästä 3D-malli. Yksinkertaisimmassa tapauksessa malli voi olla joukko 3D-pisteitä. Kehittyneemmät menetelmät tuottavat täydellisen 3D-pintamallin

⦁ Kuvan palautus
Kuvan palauttamisen tavoitteena on poistaa kuvista kohinaa (sensorin kohinaa, liikeepäterävyyttä jne.). Yksinkertaisin mahdollinen tapa melunpoistoon on erityyppiset suodattimet, kuten alipäästösuodattimet tai mediaanisuodattimet. Kehittyneemmät menetelmät olettavat mallin siitä, miltä paikalliset kuvarakenteet näyttävät, mallin, joka erottaa ne kohinasta. Analysoimalla ensin kuvadata paikallisten kuvarakenteiden, kuten viivojen tai reunojen, suhteen ja sitten ohjaamalla suodatusta analyysivaiheen paikallisten tietojen perusteella, saadaan yleensä parempi kohinanpoistotaso verrattuna yksinkertaisempiin lähestymistapoihin. Esimerkki tällä alalla on heidän maalauksensa. Jotkut järjestelmät ovat itsenäisiä sovelluksia, jotka ratkaisevat tietyn mittaus- tai ilmaisuongelman, kun taas toiset muodostavat laajemman suunnittelun alijärjestelmän, joka sisältää esimerkiksi alijärjestelmiä mekaanisten toimilaitteiden ohjaukseen, suunnitteluun, tietokantoihin, konerajapinnat jne. Tietokonenäköjärjestelmän konkreettinen toteutus riippuu myös siitä, onko sen toiminnallisuus ennalta määritelty vai onko jokin osa siitä opittavissa tai muunnettavissa käytön aikana. On kuitenkin olemassa tyypillisiä toimintoja, joita löytyy monista tietokonenäköjärjestelmistä.

 

Syvällisempi oppiminen kuvantunnistuksen avulla

Kuvantunnistus oli olemassa ennen tekoälyä. Kuitenkin koneoppimistekijä mullistaa menetelmiä kohteen tai henkilön kasvojen tunnistamisessa. Koneoppiminen on kuitenkin tehokasta vain, kun sille on syötettävä dataa. Kaikessa tekoälyn automaatiossa kuvien tunnistaminen ei ole yksinkertainen pyyntö. Ymmärryksemme visuaalisuudesta on luonnollista; se on jotain, jota meidät on ohjelmoitu tekemään pienestä pitäen. Saman kysyminen koneelta ei ole yksinkertainen prosessi. Tästä syystä yksi suosituimmista tekoälytunnistuksen muodoista on konvoluutiohermoverkot (CNN). CNN on menetelmä, joka keskittyy vierekkäisiin pikseleihin. Lähellä olevat kuvat liittyvät todennäköisemmin toisiinsa, mikä tarkoittaa, että esine tai kasvot yhdistetään kuvaan, joka on läpinäkyvämpi.
Vaikka brändeillä, jotka haluavat kaupallistaa sosiaalista mediaa tekoälykuvantunnistuksen avulla, on selkeitä etuja, sen käyttötapaukset ulottuvat paljon syvemmälle. Itseajavat autot ovat pian seuraava iso asia automaailmassa, ja tekoälykuvantunnistustekniikka auttaa niitä saamaan tehonsa. Itseajava auto, joka tunnistaa esineitä ja ihmisiä tiellä, jotta se ei törmää niihin, ei tapahdu automaattisesti. Sen on tunnistettava kuvat tehdäkseen tietoisia päätöksiä. Jokaisessa itseajavassa autossa on useita antureita, jotta se tunnistaa muut liikkuvat ajoneuvot, pyöräilijät, ihmiset – periaatteessa kaiken, mikä voi aiheuttaa vaaraa. Automatisoidun auton on käsiteltävä tien vaarat samalla tavalla kuin kokenut kuljettaja. Joitakin näkökohtia on vielä korjattava, ennen kuin itse ajavat autot tulevat markkinoille vuonna 2020. Mutta kun ajoneuvojen automaatio käynnistyy, tekoälykuvantunnistus on yksi tärkeimmistä ajureista, joilla ne toimivat turvallisesti.
⦁ Kuvanotto
Digitaalinen kuva tuotetaan yhdellä tai useammalla kuva-anturilla, joihin erityyppisten valoherkkien kameroiden lisäksi kuuluu etäisyysantureita, tomografialaitteita, tutkaa, ultraäänikameroita jne. Anturin tyypistä riippuen tuloksena saatava kuvadata on tavallinen 2D-kuva, 3D-tilavuus tai kuvasarja. Pikseliarvot vastaavat tyypillisesti valon intensiteettiä yhdellä tai useammalla spektrikaistalla (harmaat kuvat tai värikuvat), mutta ne voivat liittyä myös erilaisiin fysikaalisiin mittareihin, kuten syvyyteen, ääni- tai sähkömagneettisten aaltojen absorptioon tai heijastumiseen tai ydinmagneettiseen resonanssiin.
⦁ Esikäsittely:
Ennen kuin tietokonenäkömenetelmää voidaan soveltaa kuvadataan tietyn tiedon poimimiseksi, on yleensä tarpeen käsitellä tiedot sen varmistamiseksi, että se täyttää tietyt menetelmän sisältämät oletukset. Esimerkkejä ovat
1. Uudelleennäytteenotto sen varmistamiseksi, että kuvan koordinaattijärjestelmä on oikea.
2. Kohinanvaimennus sen varmistamiseksi, että anturin kohina ei aiheuta vääriä tietoja.
3. Kontrastin parannus varmistaa, että asiaankuuluvat tiedot voidaan havaita.
4. Skaalaus-avaruusesitys kuvan rakenteiden parantamiseksi paikallisesti sopivissa mittakaavassa.
⦁ Ominaisuuden poiminta:
Kuvatiedoista poimitaan eri monimutkaisia ​​kuvaominaisuuksia. Tyypillisiä esimerkkejä tällaisista piirteistä ovat viivat, reunat ja harjanteet
Paikalliset kiinnostuksen kohteet, kuten kulmat, täplät tai pisteet. Monimutkaisemmat ominaisuudet voivat liittyä rakenteeseen, muotoon tai liikkeeseen.
⦁ Havaitseminen/segmentointi:
Jossain käsittelyn vaiheessa päätetään, mitkä kuvan kuvapisteet tai alueet ovat merkityksellisiä jatkokäsittelyn kannalta. Esimerkkejä ovat
1. Tietyn joukon kiinnostavia pisteitä
2. Yhden tai useamman kuva-alueen segmentointi, joka sisältää tietyn kiinnostavan kohteen.
⦁ Korkeatasoinen käsittely:
Tässä vaiheessa syöte on tyypillisesti pieni joukko tietoja, esimerkiksi joukko pisteitä tai animaatioalue, jonka oletetaan sisältävän tietyn objektin. Loput käsittelyt koskevat esimerkiksi:
1. Varmista, että tiedot täyttävät mallipohjaiset ja sovelluskohtaiset oletukset.
2. Sovelluskohtaisten parametrien, kuten kohteen asennon tai objektin koon, arviointi.
3. Havaitun kohteen luokittelu eri luokkiin. Joten kuvankäsittely auttaa tekoälyä tunnistamaan kuvan ja reagoimaan kuvan tunnisteen mukaan.

Kuvien saumaton tulevaisuus

Tekniikan kehittyessä kuvantunnistus tuottaa entistä parempia tuloksia. Lobsterin koneoppimisen johtaja Vladimir Pavlov sanoo: ”Matemaattinen perusta objektien tunnistukselle on ollut olemassa jo pitkään, mutta teknologiset mahdollisuudet käyttää tietokonenäköalgoritmeja ilmaantuivat äskettäin. Jo nyt hermoverkot mahdollistavat täydellisten ilmaisimien tekemisen, jotka pystyvät toimimaan paremmin kuin ihmiset. Iso nykiminen estää merkittyjen kuvatiedostojen läsnäolon harjoittelua varten, mutta lähitulevaisuudessa tämä ei ole ongelma. Tietokonenäkö-insinöörit työskentelevät aktiivisesti itseoppivien algoritmien parissa. Visuaalisen viestinnän vahvasti vaikuttaneen tulevaisuuden vuoksi kuvantunnistus tulee olemaan avaintekijä monien näkemiemme kuvien takana. Sekä tosielämässä että verkossa.