Miért fontos a képfelismerés?

Az interneten található tartalom körülbelül 80 százaléka vizuális. Már elkezdheti kidolgozni, hogy a képcímkézés miért állhatja meg a helyét a tartalomtábla királyaként. Legyen szó magánszemélyekről vagy cégekről, az AI képfelismerés lehetővé tette a vizuális elemek online azonosítását minimális felhajtással. Évente körülbelül 657 milliárd fényképet tesznek közzé digitálisan, amelyek többsége a közösségi médiában jelenik meg. Ezeknek a képeknek jó része olyan emberek, akik termékeket reklámoznak, még akkor is, ha ezt akaratlanul is teszik. A felhasználó által generált tartalom (UGC) a legtisztább formájában kiváló támogatást nyújt a márkák számára, mivel ez biztosítja a legjobb promóciót.
Vannak marketingeszközök, amelyek figyelmeztetik a cégeket, ha a fogyasztók megemlítik a közösségi médiát, de mi van akkor, ha a márkák promóciója úgy történik, hogy senki sem jelöli meg a nevüket a közösségi bejegyzésben? Az AI képfelismerés itt bizonyítja értékét. Ha a technológiát a megfelelő adatkészletekkel látják el, az AI azonosítani tudja a képet konkrét címke említés nélkül. Az eredmények felbecsülhetetlen értékűek a márkák számára, hogy nyomon kövessék és nyomon követhessék közösségi említéseiket.

Hogyan működik a képfelismerés?

Mint tudjuk, a mesterséges intelligencia a közösségi média platformokon kereshet fényképeket, és összehasonlíthatja azokat kiterjedt adathalmazokkal. Ezután olyan releváns képet választ, amely sokkal gyorsabban illeszkedik, mint az emberek képesek. A márkák képfelismerést használnak a sajátjukhoz hasonló tartalom megtalálására a közösségi médiában. Ez azt jelenti, hogy azonosítani kell egy márka logóját, vagy felismerni az organikusan elhelyezett termékelhelyezést a közösségi média felhasználók körében. Könnyen fárasztóvá válik, ha arra kérik az embereket, hogy keressenek át ennyi információt. A mesterséges intelligencia nem aggódik az emberi hibák miatt, és páratlan szinten precíz eredményeket ad vissza. Az AI képfelismerés nyomon követi, hogy az emberek mit mondanak egy márkáról anélkül, hogy szövegre lenne szükség. Azok a márkák, amelyek képesek nyomon követni közösségi említéseiket anélkül, hogy a felhasználóknak be kellene írniuk a cég nevét, előnyös helyzetbe kerülnek. Hatalmas lehetőség van saját online lefedettségükhöz kizárólag az AI által felismert azonosítókon keresztül, és páratlan lefedettséget kínál.

Íme néhány tipikus képfelismerési feladat: -

Először meg kell határoznunk, hogy a képadatok tartalmaznak-e valamilyen konkrét tárgyat, jellemzőt vagy tevékenységet. Ezt a feladatot az ember általában robusztusan és erőfeszítés nélkül meg tudja oldani, de számítógépes látásban továbbra sem oldja meg kielégítően általános esetben: tetszőleges objektumok tetszőleges helyzetekben. A probléma kezelésének meglévő módszerei csak meghatározott objektumok, például egyszerű geometriai objektumok (pl. poliéderek), emberi arcok, nyomtatott vagy kézzel írott karakterek vagy járművek esetében, valamint speciális helyzetekben, jellemzően kifejezésekkel írhatók le. a jól meghatározott megvilágítás, háttér és a tárgy kamerához viszonyított helyzete. A felismerési probléma különböző változatait ismerteti a szakirodalom:

• Tárgyfelismerés

Egy vagy több előre meghatározott vagy tanult objektum vagy objektumosztály felismerhető, általában a képen elfoglalt 2D-s helyzetükkel vagy a jelenetben lévő 3D-s pózokkal együtt.

• Azonosítás
A rendszer felismeri az objektum egyedi példányát. Ilyen például egy adott személy arcának vagy ujjlenyomatának azonosítása, vagy egy adott jármű azonosítása.

• Észlelés
A képadatokat a rendszer egy adott állapotra szkenneli. Ilyen például az esetleges kóros sejtek vagy szövetek észlelése az orvosi felvételeken, vagy egy jármű észlelése egy automatikus útdíjrendszerben. A viszonylag egyszerű és gyors számításokon alapuló detektálást néha érdekes képadatok kisebb régióinak felkutatására használják, amelyek további elemzése nagyobb számításigényű technikákkal a helyes értelmezés érdekében.

Számos felismerésre épülő speciális feladat létezik, mint pl.

• Tartalom alapú képkeresés
Itt megtalálja az összes képet egy nagyobb képhalmazban, amelyek meghatározott tartalommal rendelkeznek. A tartalom többféleképpen is megadható, például a célképhez viszonyított hasonlóság szempontjából (az X képhez hasonló összes képet megadva), vagy a szövegbevitelként megadott magas szintű keresési feltételek alapján (minden olyan képet megad, amely tartalmaz sok házat, télen elfoglalják, és nincs bennük autó).

• Pózbecslés
meg kell becsülnünk egy adott tárgy helyzetét vagy tájolását a kamerához képest. Ennek a technikának egy példa alkalmazása lehet, hogy segítsen egy robotnak tárgyakat kiemelni a szállítószalagról futószalagon.

• Optikai karakter felismerés
OCR amely a nyomtatott vagy kézzel írott szöveg képeiben szereplő karakterek azonosítására szolgál, általában azzal a céllal, hogy a szöveget jobban kódolják egy formátumba, és lehetővé tegyék a szerkesztést vagy indexelést a Michigani Állami Egyetem Számítástechnikai és Mérnöki Tanszékén. „A Mintafelismerési és Képfeldolgozási (PRIP) Laboratórium oktatói és a hallgatók a gépek használatát vizsgálják minták vagy tárgyak felismerésére. Módszereket dolgoznak ki az objektumok érzékelésére, annak felderítésére, hogy mely jellemzőik különböztetik meg őket másoktól, és olyan algoritmusokat terveznek, amelyeket egy gép használhat az osztályozáshoz. A fontos alkalmazások közé tartozik az arcfelismerés, az ujjlenyomat-azonosítás, a dokumentumkép-elemzés, a 3D-s objektummodell-készítés, a robotnavigáció, valamint a 3D térfogati adatok megjelenítése/feltárása. A jelenlegi kutatási problémák közé tartozik a biometrikus hitelesítés, az automatikus megfigyelés és nyomon követés, a kéz nélküli HCI, az arcmodellezés, a digitális vízjelezés és az online dokumentumok szerkezetének elemzése. A laboratóriumban frissen végzettek kézírás-felismeréssel, aláírás-ellenőrzéssel, vizuális tanulással és képkereséssel foglalkoztak.

⦁ Arcfelismerés
tudjuk, hogy az arcfelismerő rendszerek egyre népszerűbbek a biometrikus adatok kinyerésének eszközeiként. Az arcfelismerés kritikus szerepet játszik a biometrikus rendszerekben, és számos alkalmazás számára vonzó, beleértve a vizuális megfigyelést és a biztonságot. Mivel a közvélemény elfogadja a különféle dokumentumokon lévő arcképeket, az arcfelismerésben nagy lehetőség rejlik, hogy a választott következő generációs biometrikus technológiává váljon.

Képfelismerő rendszerek

⦁ Mozgáselemzés
Számos feladat kapcsolódik a mozgásbecsléshez, ahol egy képsorozat feldolgozása a kép vagy a 3D-s jelenet egyes pontjaiban, vagy akár a képeket előállító kamera sebességének becslésére szolgál. Példák az ilyen feladatokra:

⦁  Ego mozgás
A kamera 3D merev mozgásának (forgás és transzláció) meghatározása a kamera által előállított képsorozatból.

⦁ Nyomon követés
A követés egy (általában) kisebb érdeklődési pontok vagy objektumok (pl. járművek vagy emberek) mozgásának követését jelenti a képsorozatban.

⦁ Optikai áramlás
Ennek célja, hogy a kép minden pontjára meghatározza, hogy az adott pont hogyan mozog a képsíkhoz képest, azaz a látszólagos mozgása. Ez a mozgás annak eredménye, hogy a megfelelő 3D-pont hogyan mozog a jelenetben, és hogyan mozog a kamera a jelenethez képest.

⦁ Jelenet rekonstrukció
Adott egy vagy (általában) több kép egy jelenetről vagy egy videóról, a jelenet rekonstrukció célja a jelenet 3D-s modelljének kiszámítása. A modell legegyszerűbb esetben 3D pontok halmaza is lehet. A kifinomultabb módszerek teljes 3D felületmodellt állítanak elő

⦁ Kép-helyreállítás
A képrestaurálás célja a zaj (érzékelőzaj, mozgási elmosódás stb.) eltávolítása a képekről. A zajeltávolítás legegyszerűbb módja a különféle típusú szűrők, például az aluláteresztő szűrők vagy a medián szűrők. A kifinomultabb módszerek feltételezik a helyi képstruktúrák kinézetének modelljét, egy olyan modellt, amely megkülönbözteti őket a zajtól. Ha először a képadatokat a lokális képstruktúrák, például vonalak vagy élek alapján elemezzük, majd az elemzési lépésből származó helyi információk alapján vezéreljük a szűrést, általában jobb zajelvonás érhető el az egyszerűbb megközelítésekhez képest. Példa erre a festészetük. Egyes rendszerek önálló alkalmazások, amelyek egy adott mérési vagy érzékelési problémát oldanak meg, míg mások egy nagyobb tervezésű alrendszert alkotnak, amely például mechanikus működtetők vezérlésére, tervezésre, információs adatbázisokra, emberre vonatkozó alrendszereket is tartalmaz. gépi interfészek stb. A számítógépes látásrendszer konkrét megvalósítása attól is függ, hogy a funkcionalitása előre meghatározott, vagy annak egy része megtanulható-e vagy módosítható-e működés közben. Vannak azonban tipikus funkciók, amelyek számos számítógépes látórendszerben megtalálhatók.

 

Mélyebb tanulás képfelismeréssel

A képfelismerés az AI előtt is létezett. A gépi tanulási tényező azonban forradalmasítja a tárgyak vagy személyek arcának azonosításának módszereit. A gépi tanulás azonban csak akkor hatékony, ha vannak adatok a betápláláshoz. A mesterséges intelligencia teljes automatizálása esetében a képek azonosítása nem egyszerű kérés. A vizualitás megértése második természetű; erre vagyunk beprogramozva fiatal korunktól kezdve. Ugyanezt kérni egy géptől nem egyszerű folyamat. Emiatt a mesterséges intelligencia felismerésének egyik legnépszerűbb formája a konvolúciós neurális hálózatok (CNN). A CNN egy olyan módszer, amely az egymás mellett elhelyezkedő pixelekre fókuszál. A szorosan elhelyezett képek nagyobb valószínűséggel kapcsolódnak egymáshoz, ami azt jelenti, hogy egy tárgy vagy arc átlátszóbb képhez illeszthető.
Míg az AI képfelismerés révén a közösségi médiából bevételszerzésre törekvő márkák egyértelmű előnyökkel járnak, a felhasználási esetek sokkal mélyebbre nyúlnak vissza. Az önvezető autók hamarosan a következő nagy dolog lesz az autók világában, és a mesterséges intelligencia képfelismerő technológia segíti őket. Az önvezető autó, amely képes észlelni az úton lévő tárgyakat és embereket, így nem ütközik bele, nem történik meg automatikusan. Fel kell ismernie a képeket, hogy megalapozott döntéseket hozhasson. Minden önvezető autó több érzékelővel van felszerelve, így képes azonosítani a többi mozgó járművet, kerékpárost, embert – lényegében mindent, ami veszélyt jelenthet. Az automatizált autónak ugyanúgy fel kell dolgoznia az út veszélyeit, mint egy tapasztalt vezetőnek. Még mindig meg kell oldani néhány szempontot, mielőtt az önvezető autók 2020-ban útnak indulnának. Ám amikor a járműautomatizálás beindul, az AI képfelismerés lesz az egyik legfontosabb tényező a biztonságos munkavégzés mögött.
⦁ Képszerzés
A digitális képet egy vagy több képérzékelő állítja elő, amelyek a különböző típusú fényérzékeny kamerákon kívül tartalmaznak hatótávolságú szenzorokat, tomográfiai eszközöket, radarokat, ultrahangos kamerákat stb. Az érzékelő típusától függően a kapott képadatok egy közönséges 2D kép, 3D kötet vagy képsorozat. A pixelértékek jellemzően egy vagy több spektrális sáv fényintenzitásának felelnek meg (szürke képek vagy színes képek), de összefüggésbe hozhatók különféle fizikai mértékekkel is, mint például a mélység, a hang- vagy elektromágneses hullámok abszorpciója vagy reflexiója, vagy a mágneses magrezonancia.
⦁ Előfeldolgozás:
Mielőtt egy számítógépes látásmódszert a képadatokra alkalmazni lehetne valamilyen konkrét információ kinyerése érdekében, általában fel kell dolgozni az adatokat annak érdekében, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy az megfelel a módszer által feltételezett bizonyos feltételezéseknek. Példák az
1. Újramintavétel a kép koordinátarendszerének megfelelőségének biztosítása érdekében.
2. Zajcsökkentés annak biztosítására, hogy az érzékelő zaja ne adjon hamis információt.
3. Kontrasztjavítás a releváns információk észlelésének biztosítására.
4. Scale-space reprezentáció a képszerkezetek javítása érdekében helyileg megfelelő léptékben.
⦁ Funkció kinyerése:
A képadatokból különböző összetettségű képelemek kerülnek kinyerésre. Az ilyen jellemzőkre jellemző példák a vonalak, élek és gerincek
Lokalizált érdeklődési pontok, például sarkok, foltok vagy pontok. Az összetettebb jellemzők a textúrához, alakhoz vagy mozgáshoz kapcsolódhatnak.
⦁ Észlelés/szegmentálás:
A feldolgozás egy bizonyos pontján döntés születik arról, hogy a kép mely képpontjai vagy régiói relevánsak a további feldolgozás szempontjából. Példák az
1. Adott érdeklődési pontok kiválasztása
2. Egy vagy több képterület szegmentálása, amelyek egy adott érdeklődésre számot tartó objektumot tartalmaznak.
⦁ Magas szintű feldolgozás:
Ebben a lépésben a bemenet általában egy kis adathalmaz, például egy pontkészlet vagy animációs régió, amelyről feltételezik, hogy egy adott objektumot tartalmaz. A többi feldolgozás például a következőkkel foglalkozik:
1. Annak ellenőrzése, hogy az adatok megfelelnek-e a modellalapú és az alkalmazásspecifikus feltételezéseknek.
2. Alkalmazásspecifikus paraméterek becslése, mint például az objektum pozíciója vagy az objektum mérete.
3. Az észlelt objektumok osztályozása különböző kategóriákba. Tehát a képfeldolgozás segít az AI-nak azonosítani a képet, és a képazonosításnak megfelelően reagálni.

A képek zökkenőmentes jövője

A technológia fejlődésével a képfelismerés még jobb eredményeket ad. Vlagyimir Pavlov, a Lobster gépi tanulási részlegének vezetője a következőket mondja: „A tárgyfelismerés matematikai alapja már régóta létezik, de a számítógépes látásalgoritmusok alkalmazásának technológiai lehetőségei nemrég jelentek meg. A neurális hálózatok már most lehetővé teszik olyan tökéletes detektorok készítését, amelyek jobban képesek működni, mint az emberek. Egy nagy bunkó visszatartja a megjelölt képadatkészletek jelenlétét az edzéshez, de a közeljövőben ez nem lesz probléma. A számítógépes látásmérnökök aktívan dolgoznak az öntanuló algoritmusokon. A vizuális kommunikáció által oly erősen befolyásolt jövőt tekintve a képfelismerés lesz a kulcsfontosságú tényező a sok látott kép mögött. Élőben és online is.