Dlaczego rozpoznawanie obrazu jest ważne?

Około 80 procent treści w Internecie ma charakter wizualny. Możesz już zacząć zastanawiać się, dlaczego tagowanie obrazów może utrzymać swoje miejsce w tabeli treści. Niezależnie od tego, czy są to osoby fizyczne, czy firmy, rozpoznawanie obrazów AI umożliwiło identyfikację elementów wizualnych w Internecie przy minimalnym wysiłku. Każdego roku w formie cyfrowej publikowanych jest około 657 miliardów zdjęć, z których większość pojawia się w mediach społecznościowych. Sporą część tych zdjęć przedstawiają ludzie promujący produkty, nawet jeśli robią to nieświadomie. Treści generowane przez użytkowników (UGC) w najczystszej formie są doskonałym czynnikiem wspierającym marki, ponieważ zapewniają najlepszy rodzaj promocji.
Istnieją narzędzia marketingowe ostrzegające firmy o wzmiankach o konsumentach w mediach społecznościowych, ale co w sytuacji, gdy promocja marki odbywa się bez oznaczania jej nazwiska w poście społecznościowym? W tym miejscu rozpoznawanie obrazu AI udowadnia swoją wartość. Jeśli technik otrzyma odpowiednie zestawy danych, sztuczna inteligencja może zidentyfikować obraz bez konkretnych wzmianek o tagach. Wyniki są bezcenne dla marek, ponieważ pozwalają śledzić ich wzmianki w mediach społecznościowych.

Jak działa rozpoznawanie obrazu?

Jak wiemy, sztuczna inteligencja może przeszukiwać platformy mediów społecznościowych w poszukiwaniu zdjęć i porównywać je z obszernymi zbiorami danych. Następnie wybiera odpowiedni obraz, który dopasowuje się w tempie znacznie szybszym niż jest to możliwe u człowieka. Marki korzystają z rozpoznawania obrazu, aby znaleźć w mediach społecznościowych treści podobne do swoich. Oznacza to identyfikację logo marki lub rozpoznawanie organicznego lokowania produktu wśród użytkowników mediów społecznościowych. Proszenie ludzi o przeszukanie tak dużej ilości informacji łatwo staje się męczące. Sztuczna inteligencja nie przejmuje się błędem ludzkim i zwraca precyzyjne wyniki na niezrównanym poziomie. Rozpoznawanie obrazu AI monitoruje, co ludzie mówią o marce, bez potrzeby wpisywania tekstu. Marki, które będą w stanie śledzić swoje wzmianki w mediach społecznościowych bez konieczności wpisywania nazwy firmy przez użytkowników, znajdą się w korzystnej sytuacji. Potencjał wykorzystania własnego zasięgu online wyłącznie za pomocą identyfikatorów rozpoznawanych przez sztuczną inteligencję jest ogromny i zapewnia niezrównany zasięg.

Oto kilka typowych zadań rozpoznawania obrazu: -

Na początku musimy ustalić, czy dane obrazu zawierają jakiś konkretny obiekt, cechę lub aktywność. To zadanie może zwykle zostać rozwiązane solidnie i bez wysiłku przez człowieka, ale nadal nie jest zadowalająco rozwiązane w wizji komputerowej w ogólnym przypadku: dowolne obiekty w dowolnych sytuacjach. Istniejące metody poradzenia sobie z tym problemem można najlepiej rozwiązać jedynie w przypadku określonych obiektów, takich jak proste obiekty geometryczne (np. wielościany), twarze ludzkie, znaki drukowane lub pisane ręcznie lub pojazdy, oraz w określonych sytuacjach, zwykle opisywanych za pomocą terminów dobrze zdefiniowanego oświetlenia, tła i pozycji obiektu względem aparatu. W literaturze opisuje się różne odmiany problemu rozpoznawania:

• Rozpoznawanie obiektów

Można rozpoznać jeden lub kilka wcześniej określonych lub wyuczonych obiektów lub klas obiektów, zwykle wraz z ich pozycjami 2D na obrazie lub pozami 3D w scenie.

• Identyfikacja
Rozpoznawana jest pojedyncza instancja obiektu. Przykładami są identyfikacja twarzy lub odcisków palców konkretnej osoby lub identyfikacja konkretnego pojazdu.

• Wykrycie
Dane obrazu są skanowane pod kątem określonych warunków. Przykładami są wykrywanie ewentualnych nieprawidłowych komórek lub tkanek na obrazach medycznych lub wykrywanie pojazdu w automatycznym systemie poboru opłat drogowych. Detekcja oparta na stosunkowo prostych i szybkich obliczeniach jest czasami wykorzystywana do znajdowania mniejszych obszarów interesujących danych obrazu, które można dalej analizować za pomocą technik wymagających bardziej obliczeniowych obliczeń w celu uzyskania prawidłowej interpretacji.

Istnieje kilka specjalistycznych zadań opartych na uznawaniu, takich jak:

• Wyszukiwanie obrazów w oparciu o treść
Tutaj znajdziesz wszystkie obrazy w większym zestawie obrazów, które mają określoną treść. Treść można określić na różne sposoby, na przykład pod względem podobieństwa względem obrazu docelowego (podaj wszystkie obrazy podobne do obrazu X) lub w oparciu o kryteria wyszukiwania wysokiego poziomu podawane jako tekst wejściowy (podaj wszystkie obrazy zawierające wiele domów jest zabieranych zimą i nie ma w nich samochodów).

• Ocena pozycji
musimy oszacować położenie lub orientację konkretnego obiektu względem kamery. Przykładowym zastosowaniem tej techniki byłoby wspomaganie robota w pobieraniu przedmiotów z przenośnika taśmowego na linii montażowej.

• Optyczne rozpoznawanie znaków
OCR czyli identyfikowanie znaków na obrazach tekstu drukowanego lub pisanego odręcznie, zwykle w celu zakodowania tekstu w większym formacie i umożliwienia edycji lub indeksowania Wydział Informatyki i Inżynierii, Michigan State University. „Wykładowcy i studenci laboratorium rozpoznawania wzorców i przetwarzania obrazu (PRIP) badają wykorzystanie maszyn do rozpoznawania wzorów lub obiektów. Opracowywane są metody wykrywania obiektów, odkrywania, które z ich cech odróżniają je od innych, a także projektowania algorytmów, które mogą zostać wykorzystane przez maszynę do przeprowadzenia klasyfikacji. Do ważnych zastosowań zalicza się rozpoznawanie twarzy, identyfikacja odcisków palców, analiza obrazu dokumentu, konstruowanie modeli obiektów 3D, nawigacja robotów oraz wizualizacja/eksploracja danych wolumetrycznych 3D. Aktualne problemy badawcze obejmują uwierzytelnianie biometryczne, automatyczny nadzór i śledzenie, bezdotykowe HCI, modelowanie twarzy, cyfrowe znaki wodne i analizę struktury dokumentów online. Niedawni absolwenci laboratorium zajmowali się rozpoznawaniem pisma ręcznego, weryfikacją podpisu, uczeniem się wizualnym i wyszukiwaniem obrazów.

⦁ Rozpoznawanie twarzy
wiemy, że systemy rozpoznawania twarzy stają się coraz popularniejsze jako sposoby pozyskiwania informacji biometrycznych. Rozpoznawanie twarzy odgrywa kluczową rolę w systemach biometrycznych i jest atrakcyjne w wielu zastosowaniach, w tym w nadzorze wizualnym i bezpieczeństwie. Ze względu na ogólną akceptację społeczną obrazów twarzy w różnych dokumentach, rozpoznawanie twarzy ma ogromny potencjał, aby stać się preferowaną technologią biometryczną nowej generacji.

Systemy rozpoznawania obrazu

⦁ Analiza ruchu
Kilka zadań wiąże się z szacowaniem ruchu, podczas którego przetwarzana jest sekwencja obrazów w celu oszacowania prędkości w każdym punkcie obrazu lub sceny 3D, a nawet kamery wytwarzającej obrazy. Przykładami takich zadań są:

⦁  Ruch ego
Wyznaczanie ruchu sztywnego 3D (obrotu i translacji) kamery na podstawie sekwencji obrazów wytworzonej przez kamerę.

⦁ Śledzenie
Śledzenie polega na śledzeniu ruchu (zwykle) mniejszego zestawu punktów zainteresowania lub obiektów (np. pojazdów lub ludzi) w sekwencji obrazów.

⦁ Przepływ optyczny
Ma to na celu określenie, dla każdego punktu obrazu, w jaki sposób ten punkt porusza się względem płaszczyzny obrazu, tj. jego pozornego ruchu. Ruch ten jest wynikiem zarówno ruchu odpowiedniego punktu 3D w scenie, jak i ruchu kamery względem sceny.

⦁ Rekonstrukcja sceny
Mając jeden lub (zazwyczaj) więcej obrazów sceny lub wideo, rekonstrukcja sceny ma na celu obliczenie modelu 3D sceny. W najprostszym przypadku model może być zbiorem punktów 3D. Bardziej wyrafinowane metody pozwalają uzyskać kompletny model powierzchni 3D

⦁ Przywrócenie obrazu
Celem przywracania obrazu jest usunięcie szumu (szumu czujnika, rozmycia ruchu itp.) z obrazów. Najprostszym możliwym podejściem do usuwania szumu są różne typy filtrów, takie jak filtry dolnoprzepustowe lub filtry medianowe. Bardziej wyrafinowane metody zakładają model wyglądu lokalnych struktur obrazu, model odróżniający je od szumu. Analizując najpierw dane obrazu pod kątem lokalnych struktur obrazu, takich jak linie lub krawędzie, a następnie kontrolując filtrowanie w oparciu o lokalne informacje z etapu analizy, zwykle uzyskuje się lepszy poziom usuwania szumów w porównaniu z prostszymi podejściami. Przykładem w tej dziedzinie jest ich malarstwo. Niektóre systemy są samodzielnymi aplikacjami rozwiązującymi konkretny problem pomiarowy lub detekcyjny, inne zaś stanowią podsystem większej konstrukcji, który np. zawiera także podsystemy do sterowania siłownikami mechanicznymi, planowania, baz danych informacyjnych, zarządzania personelem. interfejsy maszyn itp. Specyficzna implementacja komputerowego systemu wizyjnego zależy również od tego, czy jego funkcjonalność jest z góry określona, ​​czy też można się nauczyć jakiejś jej części lub zmodyfikować ją w trakcie pracy. Istnieją jednak typowe funkcje, które można znaleźć w wielu komputerowych systemach wizyjnych.

 

Głębsza nauka dzięki rozpoznawaniu obrazu

Rozpoznawanie obrazu istniało przed sztuczną inteligencją. Jednak czynnik uczenia maszynowego rewolucjonizuje metody identyfikacji obiektu lub twarzy osoby. Uczenie maszynowe jest jednak skuteczne tylko wtedy, gdy istnieją dane, które mogą je zasilić. W przypadku całej automatyzacji sztucznej inteligencji zadanie jej identyfikacji obrazów nie jest prostym zadaniem. Nasze rozumienie wizualizacji jest drugą naturą; jest to coś, do czego jesteśmy zaprogramowani od najmłodszych lat. Zadawanie tego samego maszynie nie jest prostym procesem. Z tego powodu jedną z bardziej popularnych form rozpoznawania sztucznej inteligencji są splotowe sieci neuronowe (CNN). CNN to metoda skupiająca się na pikselach znajdujących się obok siebie. Obrazy znajdujące się blisko siebie są z większym prawdopodobieństwem powiązane, co oznacza, że ​​obiekt lub twarz są dopasowywane do zdjęcia z większą przezroczystością.
Chociaż marki, które chcą zarabiać w mediach społecznościowych dzięki rozpoznawaniu obrazów AI, niosą ze sobą wyraźne korzyści, przypadki ich użycia sięgają znacznie głębiej. Samochody autonomiczne staną się wkrótce kolejną wielką rzeczą w świecie motoryzacji, a technologia rozpoznawania obrazu AI pomaga w ich napędzaniu. Samochód autonomiczny, który potrafi wykrywać przedmioty i ludzi na drodze, aby w nie nie uderzyć, nie dzieje się automatycznie. Aby podejmować świadome decyzje, musi rozpoznawać obrazy. Każdy samochód autonomiczny jest wyposażony w kilka czujników, dzięki czemu może zidentyfikować inne poruszające się pojazdy, rowerzystów, ludzi – w zasadzie wszystko, co może stanowić zagrożenie. Zautomatyzowany samochód musi radzić sobie z zagrożeniami na drodze w taki sam sposób, jak doświadczony kierowca. Zanim samochody autonomiczne wyjdą na drogi w 2020 r., pozostaje jeszcze kilka aspektów do dopracowania. Kiedy jednak automatyzacja pojazdów zacznie działać, rozpoznawanie obrazu przez sztuczną inteligencję będzie jednym z głównych czynników zapewniających ich bezpieczną pracę.
⦁ Pozyskiwanie obrazu
Obraz cyfrowy wytwarzany jest przez jeden lub kilka czujników obrazu, do których oprócz różnego rodzaju kamer światłoczułych zaliczają się czujniki zasięgu, tomografy, radary, kamery ultradźwiękowe itp. W zależności od rodzaju czujnika, powstałe dane obrazowe to zwykły obraz 2D, objętość 3D lub sekwencja obrazów. Wartości pikseli zazwyczaj odpowiadają intensywności światła w jednym lub kilku pasmach widmowych (obrazy szare lub obrazy kolorowe), ale można je również powiązać z różnymi miarami fizycznymi, takimi jak głębokość, absorpcja lub odbicie fal dźwiękowych lub elektromagnetycznych lub jądrowy rezonans magnetyczny.
⦁ Obróbka wstępna:
Zanim będzie można zastosować metodę widzenia komputerowego do danych obrazowych w celu wydobycia określonej informacji, zwykle konieczne jest przetworzenie danych w celu upewnienia się, że spełniają one pewne założenia wynikające z metody. Przykładami są
1. Ponowne próbkowanie w celu sprawdzenia poprawności układu współrzędnych obrazu.
2. Redukcja szumów w celu zapewnienia, że ​​szum czujnika nie wprowadzi fałszywych informacji.
3. Zwiększenie kontrastu w celu zapewnienia wykrycia istotnych informacji.
4. Reprezentacja w przestrzeni skali w celu uwydatnienia struktur obrazu w odpowiednich skalach lokalnych.
⦁ Ekstrakcja cech:
Z danych obrazu wyodrębniane są cechy obrazu o różnym poziomie złożoności. Typowymi przykładami takich elementów są linie, krawędzie i grzbiety
Zlokalizowane punkty szczególne, takie jak narożniki, plamy lub punkty. Bardziej złożone cechy mogą być związane z teksturą, kształtem lub ruchem.
⦁ Wykrywanie/segmentacja:
Na pewnym etapie przetwarzania podejmowana jest decyzja, które punkty lub obszary obrazu są istotne dla dalszego przetwarzania. Przykładami są
1. Wybór konkretnego zestawu punktów szczególnych
2. Segmentacja jednego lub wielu obszarów obrazu zawierających konkretny obiekt zainteresowania.
⦁ Przetwarzanie wysokiego poziomu:
Na tym etapie danymi wejściowymi jest zwykle mały zestaw danych, na przykład zbiór punktów lub obszar obrazu, co do którego zakłada się, że zawiera określony obiekt. Pozostała obróbka dotyczy np.:
1. Weryfikacja, czy dane spełniają założenia modelowe i aplikacyjne.
2. Oszacowanie parametrów specyficznych dla aplikacji, takich jak pozycja obiektu lub rozmiar obiektu.
3. Klasyfikacja wykrytego obiektu na różne kategorie. Zatem przetwarzanie obrazu pomaga sztucznej inteligencji zidentyfikować obraz i zareagować zgodnie z identyfikacją obrazu.

Bezproblemowa przyszłość obrazów

W miarę ulepszania technologii rozpoznawanie obrazów przyniesie jeszcze lepsze wyniki. Kierownik działu uczenia maszynowego w firmie Lobster, Władimir Pavlov, mówi: „Matematyczne podstawy rozpoznawania obiektów istnieją już od dawna, ale niedawno pojawiły się technologiczne możliwości wykorzystania algorytmów widzenia komputerowego. Już teraz sieci neuronowe pozwalają na tworzenie doskonałych detektorów, które potrafią działać lepiej niż ludzie. Dużym plusem jest wstrzymywanie obecności oznaczonych zbiorów danych obrazu do celów szkoleniowych, ale w najbliższej przyszłości nie będzie to stanowić problemu. Inżynierowie zajmujący się wizją komputerową aktywnie pracują nad algorytmami samouczącymi się. W przyszłości, w której komunikacja wizualna ma tak duży wpływ, rozpoznawanie obrazów będzie kluczowym czynnikiem stojącym za wieloma oglądanymi przez nas obrazami. Zarówno w życiu realnym, jak i internetowym.