Zašto je prepoznavanje slike važno?

Oko 80 posto sadržaja na internetu je vizualno. Već možete početi razmišljati o tome zašto bi označavanje slika moglo zadržati svoje mjesto kao kralj tablice sadržaja. Bilo da se radi o pojedincima ili tvrtkama, AI prepoznavanje slika omogućilo je identifikaciju vizualnih sadržaja na mreži uz minimalan napor. Svake se godine digitalno objavi oko 657 milijardi fotografija, a većina se pojavljuje na društvenim mrežama. Dobar dio tih slika su ljudi koji promoviraju proizvode, čak i ako to rade nesvjesno. Sadržaj koji stvaraju korisnici (UGC) u svom najčišćem obliku izvrstan je pokretač za robne marke jer pruža najbolju vrstu promocije.
Postoje marketinški alati koji upozoravaju tvrtke kada se potrošač spomene na društvenim mrežama, ali što kada se promocija robnih marki odvija bez da itko označi njihovo ime u objavi na društvenoj mreži? Ovdje AI prepoznavanje slike dokazuje svoju vrijednost. Ako tehničari dobiju ispravne skupove podataka, umjetna inteligencija može identificirati sliku bez spominjanja posebnih oznaka. Rezultati su neprocjenjivi za brendove kako bi pratili i pratili njihova spominjanja na društvenim mrežama.

Kako funkcionira prepoznavanje slike?

Kao što znamo, umjetna inteligencija može pretraživati ​​platforme društvenih medija u potrazi za fotografijama i uspoređivati ​​ih s opsežnim skupovima podataka. Zatim odlučuje o relevantnoj slici koja se podudara brzinom puno bržom nego što su ljudi sposobni. Brendovi koriste prepoznavanje slika kako bi pronašli sadržaj sličan njihovom vlastitom na društvenim medijima. To znači prepoznavanje logotipa marke ili prepoznavanje organski postavljenog plasmana proizvoda među korisnicima društvenih medija. Traženje od ljudi da tragaju po tolikoj količini informacija lako postaje zamorno. AI ne brine o ljudskoj pogrešci i daje precizne rezultate na neusporedivim razinama. AI prepoznavanje slika prati što ljudi govore o marki bez potrebe za tekstom. Brendovi koji mogu pratiti svoja spominjanja na društvenim mrežama bez potrebe korisnika da upisuju naziv tvrtke naći će se u povoljnijem položaju. Potencijal za iskorištavanje vlastite mrežne pokrivenosti isključivo putem identifikatora koje prepoznaje AI je ogroman i nudi neusporedivu pokrivenost.

Evo nekih tipičnih zadataka prepoznavanja slika: -

Najprije moramo utvrditi sadrže li slikovni podaci neki određeni objekt, značajku ili aktivnost. Ovaj zadatak čovjek obično može riješiti robusno i bez napora, ali još uvijek nije zadovoljavajuće riješen u računalnom vidu za opći slučaj: proizvoljni objekti u proizvoljnim situacijama. Postojeće metode za rješavanje ovog problema mogu se najbolje riješiti samo za specifične objekte, kao što su jednostavni geometrijski objekti (npr. poliedri), ljudska lica, tiskani ili rukom pisani znakovi ili vozila, te u specifičnim situacijama koje se obično opisuju terminima dobro definiranog osvjetljenja, pozadine i položaja objekta u odnosu na kameru. U literaturi su opisane različite varijante problema prepoznavanja:

• Prepoznavanje predmeta

Moguće je prepoznati jedan ili više unaprijed određenih ili naučenih objekata ili klasa objekata, obično zajedno s njihovim 2D položajima na slici ili 3D položajima u sceni.

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

• Otkrivanje
Podaci o slici skeniraju se za određeno stanje. Primjeri su otkrivanje mogućih abnormalnih stanica ili tkiva na medicinskim slikama ili otkrivanje vozila u automatskom sustavu naplate cestarine. Detekcija temeljena na relativno jednostavnim i brzim proračunima ponekad se koristi za pronalaženje manjih područja zanimljivih slikovnih podataka koji se mogu dalje analizirati računalno zahtjevnijim tehnikama kako bi se proizvela točna interpretacija.

Postoji nekoliko specijaliziranih zadataka temeljenih na prepoznavanju, kao što su:

• Dohvaćanje slika temeljeno na sadržaju
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 ciljanu sliku (daj mi sve slike slične slici X) ili u smislu kriterija pretraživanja visoke razine danih kao unos teksta (daj mi sve slike koje sadrže mnoge kuće su zauzete tijekom zime i u njima nema automobila).

• Procjena poze
moramo procijeniti položaj ili orijentaciju određenog objekta u odnosu na kameru. Primjer primjene ove tehnike bio bi pomaganje robotu pri vađenju predmeta s pokretne trake na pokretnoj traci.

• Optičko prepoznavanje znakova
OCR koji identificira znakove na slikama tiskanog ili rukom pisanog teksta, obično s ciljem kodiranja teksta u više formata i omogućavanja uređivanja ili indeksiranja Odsjek za računalne znanosti i inženjerstvo, Sveučilište države Michigan. “Nastavno osoblje i studenti Laboratorija za prepoznavanje uzoraka i obradu slika (PRIP) istražuju korištenje strojeva za prepoznavanje uzoraka ili objekata. Razvijene su metode za osjetilo objekata, za otkrivanje koje ih karakteristike razlikuju od drugih i za dizajniranje algoritama koje stroj može koristiti za klasifikaciju. Važne aplikacije uključuju prepoznavanje lica, identifikaciju otiska prsta, analizu slike dokumenta, konstrukciju 3D modela objekta, robotsku navigaciju i vizualizaciju/istraživanje 3D volumetrijskih podataka. Trenutačni istraživački problemi uključuju biometrijsku autentifikaciju, automatski nadzor i praćenje, HCI bez ruku, modeliranje lica, digitalni vodeni žig i analizu strukture online dokumenata. Nedavni diplomanti laboratorija radili su na prepoznavanju rukopisa, provjeri potpisa, vizualnom učenju i pronalaženju slika.”

⦁ Prepoznavanje lica
znamo da sustavi za prepoznavanje lica progresivno postaju popularni kao sredstva za izvlačenje biometrijskih podataka. Prepoznavanje lica ima ključnu ulogu u biometrijskim sustavima i privlačno je za brojne primjene, uključujući vizualni nadzor i sigurnost. Zbog općeg javnog prihvaćanja slika lica na raznim dokumentima, prepoznavanje lica ima veliki potencijal da postane sljedeća generacija biometrijske tehnologije izbora.

Sustavi za prepoznavanje slike

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

⦁  Kretanje ega
Određivanje 3D krutog gibanja (rotacije i translacije) kamere iz niza slika koje proizvodi kamera.

⦁ Praćenje
Praćenje je praćenje kretanja (obično) manjeg skupa interesnih točaka ili objekata (npr. vozila ili ljudi) u nizu slika.

⦁ Optički protok
Ovim se utvrđuje, za svaku točku na slici, kako se ta točka kreće u odnosu na ravninu slike, tj. njeno prividno kretanje. Ovo kretanje je rezultat kako se odgovarajuća 3D točka kreće u sceni i kako se kamera kreće relativno u odnosu na scenu.

⦁ Rekonstrukcija scene
S obzirom na jednu ili (obično) više slika scene ili videozapisa, rekonstrukcija scene ima za cilj izračunavanje 3D modela scene. U najjednostavnijem slučaju model može biti skup 3D točaka. Sofisticiranije metode proizvode potpuni 3D model površine

⦁ Obnova slike
Cilj restauracije slike je uklanjanje šuma (šum senzora, zamućenje pokreta itd.) sa slika. Najjednostavniji mogući pristup za uklanjanje šuma su različite vrste filtara kao što su niskopropusni filtri ili srednji filtri. Sofisticiranije metode pretpostavljaju model kako lokalne slikovne strukture izgledaju, model koji ih razlikuje od buke. Prvom analizom podataka o slici u smislu lokalnih struktura slike, kao što su linije ili rubovi, a zatim kontroliranjem filtriranja na temelju lokalnih informacija iz koraka analize, obično se postiže bolja razina uklanjanja šuma u usporedbi s jednostavnijim pristupima. Primjer na tom polju je njihovo slikarstvo. Neki sustavi su samostalne aplikacije koje rješavaju određeni problem mjerenja ili detekcije, dok drugi čine podsustav šireg dizajna koji, na primjer, također sadrži podsustave za upravljanje mehaničkim aktuatorima, planiranje, informacijske baze podataka, strojna sučelja itd. Konkretna implementacija sustava računalnog vida također ovisi o tome je li njegova funkcionalnost unaprijed specificirana ili se neki njen dio može naučiti ili modificirati tijekom rada. Međutim, postoje tipične funkcije koje se nalaze u mnogim sustavima računalnog vida.

 

Dublje učenje uz prepoznavanje slika

Prepoznavanje slika postojalo je prije umjetne inteligencije. Ipak, čimbenik strojnog učenja revolucionarizira metode za prepoznavanje predmeta ili lica osobe. Međutim, strojno učenje učinkovito je samo ako postoje podaci koji ga mogu hraniti. Za svu automatizaciju umjetne inteligencije, zadatak identificiranja slika nije jednostavan zahtjev. Naše razumijevanje vizualnog je druga priroda; to je nešto za što smo programirani od malih nogu. Traženje istog od stroja nije jednostavan proces. Iz tog razloga jedan od popularnijih oblika AI prepoznavanja su konvolucijske neuronske mreže (CNN). CNN je metoda koja se fokusira na piksele koji se nalaze jedan pored drugog. Vjerojatnije je da će blisko smještene slike biti povezane, što znači da se predmet ili lice podudara sa slikom s većom transparentnošću.
Dok brendovi koji žele unovčiti društvene medije iako AI prepoznavanje slika nose jasne prednosti, slučajevi njegove upotrebe sežu daleko dublje. Samovozeći automobili uskoro će biti sljedeća velika stvar u svijetu automobila, a AI tehnologija prepoznavanja slika pomaže im u pokretanju. Samovozeći automobil koji može otkriti objekte i ljude na cesti kako se ne bi sudario s njima ne nastaje automatski. Mora prepoznati slike kako bi donio informirane odluke. Svaki samovozeći automobil opremljen je s nekoliko senzora kako bi mogao identificirati druga vozila u pokretu, bicikliste, ljude – zapravo sve što bi moglo predstavljati opasnost. Automatizirani automobil treba obraditi opasnosti na cesti na isti način na koji to radi iskusan vozač. Ima još nekoliko aspekata koje treba riješiti prije nego što samovozeći automobili izađu na ceste 2020. Ali kada se automatizacija vozila pokrene, AI prepoznavanje slika bit će jedan od glavnih pokretača njihovog sigurnog rada.
⦁ Prikupljanje slike
Digitalnu sliku proizvodi jedan ili više senzora slike, koji osim raznih vrsta kamera osjetljivih na svjetlo, uključuju senzore dometa, tomografe, radare, ultrazvučne kamere itd. Ovisno o vrsti senzora, dobiveni slikovni podaci je obična 2D slika, 3D volumen ili niz slika. Vrijednosti piksela obično odgovaraju intenzitetu svjetlosti u jednom ili nekoliko spektralnih pojasa (sive slike ili slike u boji), ali također mogu biti povezane s različitim fizičkim mjerama, poput dubine, apsorpcije ili refleksije zvučnih ili elektromagnetskih valova ili nuklearne magnetske rezonancije.
⦁ Predobrada:
Prije nego što se metoda računalnog vida može primijeniti na slikovne podatke kako bi se izvukao neki određeni podatak, obično je potrebno obraditi podatke kako bi se osiguralo da zadovoljavaju određene pretpostavke koje ta metoda podrazumijeva. Primjeri su
1. Ponovno uzorkovanje kako bi se osiguralo da je koordinatni sustav slike točan.
2. Smanjenje buke kako bi se osiguralo da buka senzora ne donosi lažne informacije.
3. Poboljšanje kontrasta kako bi se osiguralo otkrivanje relevantnih informacija.
4. Predstavljanje prostora u mjerilu za poboljšanje strukture slike u lokalno prikladnim mjerilima.
⦁ Ekstrakcija značajki:
Značajke slike na različitim razinama složenosti izdvajaju se iz slikovnih podataka. Tipični primjeri takvih obilježja su linije, rubovi i grebeni
Lokalizirane interesne točke kao što su kutovi, mrlje ili točke. Složenije značajke mogu biti povezane s teksturom, oblikom ili kretanjem.
⦁ Detekcija/segmentacija:
U nekom trenutku obrade donosi se odluka o tome koje su točke ili područja slike relevantni za daljnju obradu. Primjeri su
1. Odabir određenog skupa interesnih točaka
2. Segmentacija jedne ili više regija slike koje sadrže određeni objekt od interesa.
⦁ Obrada na visokoj razini:
U ovom koraku unos je obično mali skup podataka, na primjer skup točaka ili područja animacije za koje se pretpostavlja da sadrže određeni objekt. Preostala obrada bavi se, na primjer:
1. Provjera zadovoljavaju li podaci pretpostavke temeljene na modelu i specifične aplikacije.
2. Procjena parametara specifičnih za primjenu, kao što je položaj ili veličina objekta.
3. Klasificiranje otkrivenog objekta u različite kategorije. Dakle, obrada slike pomaže umjetnoj inteligenciji da identificira sliku i odgovori u skladu s identifikacijom slike.

Besprijekorna budućnost slika

Kako se tehnologija bude poboljšavala, prepoznavanje slika će dati još bolje rezultate. Voditelj strojnog učenja u Lobsteru, Vladimir Pavlov, kaže: “Matematička osnova za prepoznavanje objekata postoji već dugo, ali su se nedavno pojavile tehnološke mogućnosti korištenja algoritama računalnog vida. Neuralne mreže već sada omogućuju izradu savršenih detektora koji su sposobni raditi bolje od ljudi. Veliki trzaj zadržava prisutnost označenih skupova slika za obuku, ali u bliskoj budućnosti to neće biti problem. Inženjeri računalnog vida aktivno rade na samoučećim algoritmima”. S budućnošću pod snažnim utjecajem vizualne komunikacije, prepoznavanje slika bit će ključni čimbenik iza mnogih slika koje vidimo. I u stvarnom životu i na internetu.