이미지 인식이 왜 중요한가요?

인터넷 콘텐츠의 약 80%는 시각적 콘텐츠입니다. 이미지 태그가 왜 콘텐츠 테이블의 왕으로 자리매김하는지 이미 알아내기 시작할 수 있습니다. 개인이든 기업이든 AI 이미지 인식을 통해 최소한의 번거로움으로 온라인에서 시각적인 식별이 가능해졌습니다. 매년 약 657억 장의 사진이 디지털 방식으로 게시되며, 대부분이 소셜 미디어에 게시됩니다. 이러한 이미지의 상당 부분은 무의식적으로 제품을 홍보하는 사람들입니다. 가장 순수한 형태의 사용자 생성 콘텐츠(UGC)는 최고의 프로모션을 제공하므로 브랜드를 위한 훌륭한 조력자입니다.
소셜 미디어에 소비자 언급이 있을 때 회사에 경고하는 마케팅 도구가 있지만, 소셜 게시물에 브랜드 이름을 태그하는 사람이 없이 브랜드 홍보가 진행되는 경우는 어떨까요? AI 이미지 인식의 가치가 입증되는 곳이다. 기술에 올바른 데이터 세트가 제공되면 AI는 특정 태그 언급 없이 이미지를 식별할 수 있습니다. 결과는 브랜드가 소셜 언급을 추적하고 추적하는 데 매우 중요합니다.

이미지 인식은 어떻게 작동합니까?

우리가 알고 있듯이 AI는 사진을 찾는 소셜 미디어 플랫폼을 검색하고 이를 광범위한 데이터 세트와 비교할 수 있습니다. 그런 다음 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠른 속도로 일치하는 관련 이미지를 결정합니다. 브랜드는 이미지 인식을 사용하여 소셜 미디어에서 자신과 유사한 콘텐츠를 찾습니다. 이는 브랜드 로고를 식별하거나 소셜 미디어 사용자 사이에 유기적으로 배치된 제품 배치를 인식하는 것을 의미합니다. 인간에게 너무 많은 정보를 검색하도록 요청하는 것은 쉽게 피곤해집니다. AI는 사람의 실수를 걱정하지 않고, 비교할 수 없는 수준으로 정확한 결과를 반환합니다. AI 이미지 인식은 텍스트 없이 사람들이 브랜드에 대해 말하는 것을 모니터링합니다. 사용자가 회사 이름을 입력하지 않고도 소셜 멘션을 추적할 수 있는 브랜드는 유리한 위치에 있게 됩니다. AI 인식 식별자를 통해서만 자체 온라인 보도를 활용할 수 있는 잠재력은 엄청나며 비교할 수 없는 범위를 제공합니다.

다음은 이미지 인식의 몇 가지 일반적인 작업입니다.

먼저 이미지 데이터에 특정 개체, 기능 또는 활동이 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 이 작업은 일반적으로 인간의 노력 없이 강력하게 해결될 수 있지만 일반적인 경우(임의의 상황에서 임의의 객체)에 대한 컴퓨터 비전에서는 여전히 만족스럽게 해결되지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위한 기존 방법은 단순한 기하학적 개체(예: 다면체), 사람의 얼굴, 인쇄 또는 손으로 쓴 문자 또는 차량과 같은 특정 개체에 대해서만 가장 잘 해결할 수 있으며 특정 상황에서는 일반적으로 용어로 설명됩니다. 잘 정의된 조명, 배경, 카메라를 기준으로 한 물체의 포즈. 다양한 종류의 인식 문제가 문헌에 설명되어 있습니다.

• 객체 인식

하나 또는 여러 개의 미리 지정되거나 학습된 개체 또는 개체 클래스를 인식할 수 있으며 일반적으로 이미지의 2D 위치 또는 장면의 3D 포즈와 함께 인식됩니다.

• 신분증
개체의 개별 인스턴스가 인식됩니다. 예를 들어 특정인의 얼굴이나 지문 식별, 특정 차량 식별 등이 있습니다.

• 탐지
이미지 데이터는 특정 조건에 대해 스캔됩니다. 예를 들어 의료 영상에서 비정상적인 세포나 조직을 감지하거나 자동 통행료 시스템에서 차량을 감지하는 것이 있습니다. 상대적으로 간단하고 빠른 계산을 기반으로 한 감지는 때때로 올바른 해석을 생성하기 위해 계산적으로 더 까다로운 기술을 통해 추가로 분석될 수 있는 흥미로운 이미지 데이터의 작은 영역을 찾는 데 사용됩니다.

인식을 기반으로 하는 몇 가지 특수 작업이 존재합니다.

• 콘텐츠 기반 이미지 검색
여기에서는 특정 콘텐츠가 포함된 더 큰 이미지 세트에서 모든 이미지를 찾습니다. 콘텐츠는 다양한 방식으로 지정될 수 있습니다. 예를 들어 대상 이미지에 대한 유사성(이미지 X와 유사한 모든 이미지 제공) 또는 텍스트 입력으로 제공되는 상위 수준 검색 기준(다음을 포함하는 모든 이미지 제공)의 관점에서 지정할 수 있습니다. 집이 많고, 겨울에 집을 빼앗고, 차가 없습니다.)

• 포즈 추정
카메라를 기준으로 특정 객체의 위치나 방향을 추정해야 합니다. 이 기술의 적용 예는 조립 라인 상황에서 컨베이어 벨트에서 물체를 검색하는 로봇을 지원하는 것입니다.

• 광학 문자 인식
OCR 일반적으로 텍스트를 더 많은 형식으로 인코딩하고 미시간 주립 대학교 컴퓨터 과학 및 공학과를 편집하거나 색인화할 수 있도록 하기 위해 인쇄되거나 손으로 쓴 텍스트의 이미지에서 문자를 식별합니다. “PRIP(패턴 인식 및 이미지 처리) 연구실 교수진과 학생들은 기계를 사용하여 패턴이나 물체를 인식하는 방법을 조사합니다. 물체를 감지하고, 물체의 어떤 특징이 다른 물체와 구별되는지 발견하고, 기계가 분류를 수행하는 데 사용할 수 있는 알고리즘을 설계하기 위한 방법이 개발되었습니다. 중요한 응용 분야에는 얼굴 인식, 지문 식별, 문서 이미지 분석, 3D 개체 모델 구성, 로봇 탐색 및 3D 체적 데이터 시각화/탐색이 포함됩니다. 현재 연구 과제로는 생체 인증, 자동 감시 및 추적, 핸들리스 HCI, 얼굴 모델링, 디지털 워터마킹 및 온라인 문서 구조 분석 등이 있습니다. 최근 연구실 졸업생들은 필기 인식, 서명 확인, 시각적 학습 및 이미지 검색 분야에 종사했습니다.”

⦁ 얼굴 인식
우리는 얼굴 인식 시스템이 생체 정보를 추출하는 수단으로 점차 대중화되고 있다는 것을 알고 있습니다. 얼굴 인식은 생체 인식 시스템에서 중요한 역할을 하며 시각적 감시 및 보안을 포함한 다양한 응용 분야에서 매력적입니다. 다양한 문서의 얼굴 이미지가 일반 대중에게 널리 받아들여지고 있기 때문에 얼굴 인식은 차세대 생체인식 기술로 선택될 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

이미지 인식 시스템

⦁ 모션 분석
여러 작업은 이미지 시퀀스를 처리하여 이미지나 3D 장면의 각 지점 또는 이미지를 생성하는 카메라의 속도 추정을 생성하는 모션 추정과 관련됩니다. 이러한 작업의 예는 다음과 같습니다.

⦁  자아 운동
카메라에서 생성된 이미지 시퀀스에서 카메라의 3D 강체 동작(회전 및 이동)을 결정합니다.

⦁ 추적
추적은 이미지 시퀀스에서 (보통) 더 작은 관심 지점 또는 개체(예: 차량 또는 인간) 세트의 움직임을 추적하는 것입니다.

⦁ 광학적 흐름
이는 이미지의 각 지점에 대해 해당 지점이 이미지 평면을 기준으로 어떻게 움직이는지, 즉 겉보기 움직임을 결정하는 것입니다. 이 모션은 장면에서 해당 3D 점이 움직이는 방식과 장면을 기준으로 카메라가 움직이는 방식의 결과입니다.

⦁ 장면 재구성
장면 또는 비디오의 하나 이상의 이미지가 주어지면 장면 재구성의 목표는 장면의 3D 모델을 계산하는 것입니다. 가장 간단한 경우 모델은 3D 점 세트일 수 있습니다. 보다 정교한 방법으로 완전한 3D 표면 모델 생성

⦁ 이미지 복원
이미지 복원의 목적은 이미지에서 노이즈(센서 노이즈, 모션 블러 등)를 제거하는 것입니다. 노이즈 제거를 위한 가장 간단한 접근 방식은 저역 통과 필터나 중앙 필터와 같은 다양한 유형의 필터입니다. 보다 정교한 방법은 로컬 이미지 구조가 어떻게 보이는지에 대한 모델, 즉 이를 노이즈와 구별하는 모델을 가정합니다. 먼저 선이나 모서리와 같은 로컬 이미지 구조 측면에서 이미지 데이터를 분석한 다음 분석 단계에서 로컬 정보를 기반으로 필터링을 제어함으로써 일반적으로 더 간단한 접근 방식에 비해 더 나은 수준의 노이즈 제거를 얻을 수 있습니다. 이 분야의 예는 그들의 그림입니다. 일부 시스템은 특정 측정 또는 감지 문제를 해결하는 독립 실행형 응용 프로그램인 반면, 다른 시스템은 더 큰 설계의 하위 시스템을 구성합니다. 예를 들어 기계식 액추에이터 제어, 계획, 정보 데이터베이스, 인력 관리용 하위 시스템도 포함되어 있습니다. 머신 인터페이스 등. 컴퓨터 비전 시스템의 구체적인 구현은 기능이 사전 지정되었는지 또는 작동 중에 일부를 학습하거나 수정할 수 있는지에 따라 달라집니다. 그러나 많은 컴퓨터 비전 시스템에서 볼 수 있는 일반적인 기능이 있습니다.

 

이미지 인식을 통한 심층 학습

이미지 인식은 AI 이전에도 있었습니다. 그러나 기계 학습 요소는 사물이나 사람의 얼굴을 식별하는 방법에 혁명을 일으키고 있습니다. 그러나 머신러닝은 제공할 데이터가 있을 때만 효과적입니다. 모든 AI 자동화에서 이미지 식별 작업을 수행하는 것은 간단한 요청이 아닙니다. 시각적인 것에 대한 우리의 이해는 제2의 천성입니다. 그것은 우리가 어릴 때부터 하도록 프로그램되어 있는 일입니다. 기계에게 동일한 질문을 하는 것은 간단한 과정이 아닙니다. 이러한 이유로 AI 인식의 가장 인기 있는 형태 중 하나는 CNN(Convolutional Neural Network)입니다. CNN은 서로 옆에 위치한 픽셀에 초점을 맞추는 방법입니다. 가까이 위치한 이미지일수록 관련성이 높을 가능성이 높습니다. 즉, 사물이나 얼굴이 더 투명하게 사진과 일치한다는 의미입니다.
AI 이미지 인식을 통해 소셜 미디어에서 수익을 창출하려는 브랜드는 분명한 이점을 제공하지만 사용 사례는 훨씬 더 깊습니다. 자율주행차는 자동차 세계에서 차세대 기술로 떠오르고 있으며, AI 이미지 인식 기술이 이를 뒷받침하고 있습니다. 도로 위의 물체와 사람을 감지해 충돌하지 않는 자율주행차는 자동으로 이뤄지지 않는다. 정보에 입각한 결정을 내리려면 이미지를 인식해야 합니다. 각 자율주행차에는 여러 개의 센서가 장착되어 있어 다른 움직이는 차량, 자전거 타는 사람, 사람 등 기본적으로 위험을 초래할 수 있는 모든 것을 식별할 수 있습니다. 자동화된 자동차는 노련한 운전자와 동일한 방식으로 도로의 위험을 처리해야 합니다. 2020년 자율주행차가 도로에 출시되기 전에 해결해야 할 몇 가지 측면이 아직 남아 있습니다. 그러나 차량 자동화가 시작되면 AI 이미지 인식은 자율주행차의 안전한 작동을 뒷받침하는 주요 동인 중 하나가 될 것입니다.
⦁ 이미지 획득
디지털 이미지는 다양한 유형의 감광 카메라 외에 거리 센서, 단층 촬영 장치, 레이더, 초음파 카메라 등을 포함하는 하나 이상의 이미지 센서에 의해 생성됩니다. 센서 유형에 따라 결과 이미지 데이터는 일반적인 2D 이미지, 3D 볼륨 또는 이미지 시퀀스입니다. 픽셀 값은 일반적으로 하나 또는 여러 스펙트럼 대역(회색 이미지 또는 컬러 이미지)의 광도에 해당하지만 깊이, 음파 또는 전자기파의 흡수 또는 반사, 핵자기 공명과 같은 다양한 물리적 측정과 관련될 수도 있습니다.
⦁ 전처리:
특정 정보를 추출하기 위해 컴퓨터 비전 방법을 이미지 데이터에 적용하기 전에 일반적으로 방법에서 암시하는 특정 가정을 충족하는지 확인하기 위해 데이터를 처리해야 합니다. 예는 다음과 같습니다
1. 이미지 좌표계가 올바른지 확인하기 위해 다시 샘플링합니다.
2. 센서 소음으로 인해 잘못된 정보가 유입되지 않도록 하기 위한 소음 감소.
3. 관련 정보를 감지할 수 있도록 대비를 강화합니다.
4. 지역적으로 적절한 규모로 이미지 구조를 향상시키기 위한 규모 공간 표현.
⦁ 특징 추출:
다양한 복잡성 수준의 이미지 특징이 이미지 데이터에서 추출됩니다. 이러한 특징의 일반적인 예로는 선, 모서리 및 능선이 있습니다.
모서리, 얼룩 또는 점과 같은 국부적인 관심 지점. 더 복잡한 특징은 질감, 모양 또는 동작과 관련될 수 있습니다.
⦁ 탐지/분할:
처리 중 어느 시점에서 이미지의 어떤 이미지 지점이나 영역이 추가 처리와 관련되는지에 대한 결정이 내려집니다. 예는 다음과 같습니다
1. 특정 관심 포인트 세트 선택
2. 관심 있는 특정 개체를 포함하는 하나 이상의 이미지 영역을 분할합니다.
⦁ 높은 수준의 처리:
이 단계에서 입력은 일반적으로 작은 데이터 세트(예: 특정 객체를 포함하는 것으로 가정되는 포인트 세트 또는 이미지 영역)입니다. 나머지 처리는 예를 들어 다음과 같습니다.
1. 데이터가 모델 기반 및 애플리케이션별 가정을 충족하는지 확인합니다.
2. 객체 포즈 또는 객체 크기와 같은 애플리케이션별 매개변수 추정.
3. 감지된 객체를 다양한 카테고리로 분류합니다. 따라서 이미지 처리는 AI가 이미지를 식별하고 이미지 식별에 따라 반응하는 데 도움이 됩니다.

이미지의 완벽한 미래

기술이 발전함에 따라 이미지 인식은 훨씬 더 나은 결과를 가져올 것입니다. Lobster의 기계 학습 책임자인 Vladimir Pavlov는 이렇게 말합니다. “객체 인식을 위한 수학적 기초는 오랫동안 존재해 왔지만 최근에는 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용할 수 있는 기술적 가능성이 나타났습니다. 이미 신경망을 사용하면 인간보다 더 잘 작동할 수 있는 완벽한 탐지기를 만들 수 있습니다. 큰 문제로 인해 훈련을 위해 표시된 이미지 데이터 세트가 존재하지 않게 되지만 가까운 시일 내에 이는 문제가 되지 않을 것입니다. 컴퓨터 비전 엔지니어들은 자가 학습 알고리즘을 연구하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.” 미래에는 시각적 의사소통의 영향이 매우 크기 때문에 이미지 인식은 우리가 보는 많은 사진의 핵심 요소가 될 것입니다. 현실과 온라인 모두에서요.