Почему важно распознавать изображения?

Около 80 процентов контента в Интернете является визуальным. Вы уже можете начать понимать, почему теги изображений могут занять свое место в таблице контента. Будь то отдельные лица или компании, распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта позволило идентифицировать изображения в Интернете с минимальными усилиями. Ежегодно в цифровом формате публикуется около 657 миллиардов фотографий, большинство из которых появляется в социальных сетях. Большую часть этих изображений составляют люди, рекламирующие продукты, даже если они делают это невольно. Пользовательский контент (UGC) в чистом виде является отличным стимулом для брендов, поскольку обеспечивает лучший вид продвижения.
Существуют маркетинговые инструменты, позволяющие оповещать компании об упоминаниях потребителей в социальных сетях, но как насчет того, когда продвижение брендов происходит без того, чтобы кто-либо отмечал их имя в социальных сетях? Именно здесь распознавание изображений ИИ доказывает свою ценность. Если технологии будут предоставлены правильные наборы данных, ИИ сможет идентифицировать изображение без упоминания конкретных тегов. Результаты имеют неоценимое значение для брендов, поскольку они позволяют отслеживать упоминания о них в социальных сетях.

Как работает распознавание изображений?

Как мы знаем, ИИ может искать фотографии в социальных сетях и сравнивать их с обширными наборами данных. Затем он выбирает подходящее изображение, которое сопоставляется со скоростью, намного большей, чем способны люди. Бренды используют распознавание изображений, чтобы находить в социальных сетях контент, похожий на их собственный. Это означает идентификацию логотипа бренда или распознавание органического размещения продукта среди пользователей социальных сетей. Просить людей просмотреть такое количество информации легко утомительно. ИИ не беспокоится о человеческих ошибках и возвращает точные результаты на беспрецедентном уровне. Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта отслеживает, что люди говорят о бренде, без необходимости использования текста. Бренды, способные отслеживать свои упоминания в социальных сетях без необходимости ввода пользователем названия компании, окажутся в выигрышном положении. Потенциал использования собственного онлайн-покрытия исключительно с помощью идентификаторов, распознаваемых ИИ, огромен и обеспечивает беспрецедентный охват.

Вот некоторые типичные задачи распознавания изображений:

Сначала нам нужно определить, содержат ли данные изображения какой-либо конкретный объект, функцию или действие. Эта задача обычно может быть решена человеком надежно и без усилий, но в компьютерном зрении она все еще не решена удовлетворительно для общего случая: произвольные объекты в произвольных ситуациях. Существующие методы решения этой проблемы лучше всего подходят только для конкретных объектов, таких как простые геометрические объекты (например, многогранники), человеческие лица, печатные или рукописные символы или транспортные средства, а также в конкретных ситуациях, обычно описываемых в терминах четкого освещения, фона и положения объекта относительно камеры. В литературе описаны различные разновидности задачи распознавания:

• Распознавание объектов

Могут быть распознаны один или несколько предварительно заданных или изученных объектов или классов объектов, обычно вместе с их 2D-позициями на изображении или 3D-позами в сцене.

• Идентификация
Распознается отдельный экземпляр объекта. Примерами являются идентификация лица или отпечатка пальца конкретного человека или идентификация конкретного транспортного средства.

• Обнаружение
Данные изображения сканируются на предмет определенного состояния. Примерами являются обнаружение возможных аномальных клеток или тканей на медицинских изображениях или обнаружение транспортного средства в автоматической системе взимания платы за проезд. Обнаружение, основанное на относительно простых и быстрых вычислениях, иногда используется для поиска меньших областей интересных данных изображения, которые можно дополнительно проанализировать с помощью более ресурсоемких методов для получения правильной интерпретации.

Существует несколько специализированных задач, основанных на распознавании, таких как:

• Поиск изображений на основе контента
Здесь можно найти все изображения в большом наборе изображений, имеющих определенное содержание. Содержимое можно указать по-разному, например, с точки зрения сходства относительно целевого изображения (дайте мне все изображения, похожие на изображение X) или с точки зрения критериев поиска высокого уровня, заданных в виде текстового ввода (дайте мне все изображения, которые содержат многие дома сданы на зиму и в них нет машин).

• Оценка позы
нам нужно оценить положение или ориентацию конкретного объекта относительно камеры. Примером применения этого метода может быть помощь роботу в извлечении объектов с конвейерной ленты на сборочной линии.

• Оптическое распознавание символов
OCR который идентифицирует символы в изображениях печатного или рукописного текста, обычно с целью кодирования текста в другом формате и возможности редактирования или индексирования. Департамент компьютерных наук и инженерии Мичиганского государственного университета. «Преподаватели и студенты лаборатории распознавания образов и обработки изображений (PRIP) исследуют использование машин для распознавания образов или объектов. Разрабатываются методы для распознавания объектов, определения того, какие из их особенностей отличают их от других, а также для разработки алгоритмов, которые могут использоваться машиной для классификации. Важные приложения включают распознавание лиц, идентификацию отпечатков пальцев, анализ изображений документов, построение 3D-моделей объектов, навигацию роботов и визуализацию/исследование объемных 3D-данных. Текущие проблемы исследований включают биометрическую аутентификацию, автоматическое наблюдение и отслеживание, HCI без ручного управления, моделирование лиц, цифровые водяные знаки и анализ структуры онлайн-документов. Недавние выпускники лаборатории работали над распознаванием рукописного текста, проверкой подписи, визуальным обучением и поиском изображений».

⦁ Распознавание лиц
мы знаем, что системы распознавания лиц постепенно становятся популярными как средство извлечения биометрической информации. Распознавание лиц играет решающую роль в биометрических системах и привлекательно для множества приложений, включая визуальное наблюдение и безопасность. Благодаря широкому общественному признанию изображений лиц в различных документах, распознавание лиц имеет большой потенциал стать предпочтительной биометрической технологией следующего поколения.

Системы распознавания изображений

⦁ Анализ движения
Несколько задач связаны с оценкой движения, когда последовательность изображений обрабатывается для получения оценки скорости либо в каждой точке изображения, либо в трехмерной сцене, либо даже камеры, создающей изображения. Примеры таких задач:

⦁  Эго-движение
Определение жесткого трехмерного движения (вращение и перемещение) камеры на основе последовательности изображений, создаваемых камерой.

⦁ Отслеживание
Отслеживание — это отслеживание движений (обычно) меньшего набора точек интереса или объектов (например, транспортных средств или людей) в последовательности изображений.

⦁ Оптический поток
Это необходимо для определения для каждой точки изображения того, как эта точка движется относительно плоскости изображения, т. е. ее кажущегося движения. Это движение является результатом как перемещения соответствующей 3D-точки в сцене, так и перемещения камеры относительно сцены.

⦁ Реконструкция сцены
Учитывая одно или (обычно) несколько изображений сцены или видео, реконструкция сцены направлена ​​на вычисление трехмерной модели сцены. В простейшем случае модель может представлять собой набор 3D-точек. Более сложные методы позволяют создать полную трехмерную модель поверхности.

⦁ Восстановление изображения
Целью восстановления изображения является удаление шума (шума датчика, размытости изображения и т. д.) из изображений. Самый простой подход к удалению шума — это различные типы фильтров, такие как фильтры нижних частот или медианные фильтры. Более сложные методы предполагают модель того, как выглядят локальные структуры изображения, модель, которая отличает их от шума. Сначала анализируя данные изображения с точки зрения локальных структур изображения, таких как линии или края, а затем управляя фильтрацией на основе локальной информации на этапе анализа, обычно достигается более высокий уровень удаления шума по сравнению с более простыми подходами. Примером в этой области является их живопись. Некоторые системы представляют собой автономные приложения, которые решают конкретную задачу измерения или обнаружения, в то время как другие представляют собой подсистему более крупной конструкции, которая, например, также содержит подсистемы для управления механическими приводами, планирования, информационных баз данных, управления персоналом. машинные интерфейсы и т. д. Конкретная реализация системы компьютерного зрения также зависит от того, задана ли ее функциональность заранее или какая-то ее часть может быть изучена или изменена в процессе эксплуатации. Однако существуют типичные функции, которые присутствуют во многих системах компьютерного зрения.

 

Более глубокое обучение с распознаванием изображений

Распознавание изображений существовало еще до появления искусственного интеллекта. Тем не менее, фактор машинного обучения революционизирует методы идентификации объекта или лица человека. Однако машинное обучение эффективно только тогда, когда есть данные для его подпитки. Несмотря на всю автоматизацию ИИ, задача идентифицировать изображения — непростая задача. Наше понимание визуальных эффектов является второй натурой; это то, на что мы запрограммированы с юных лет. Требовать того же от машины – непростой процесс. По этой причине одной из наиболее популярных форм распознавания ИИ являются сверточные нейронные сети (CNN). CNN — это метод, который фокусируется на пикселях, расположенных рядом друг с другом. Близко расположенные изображения с большей вероятностью будут связаны, что означает, что объект или лицо сопоставляются с изображением с большей прозрачностью.
Несмотря на то, что бренды, стремящиеся монетизировать социальные сети, хотя распознавание изображений с помощью ИИ приносит явные преимущества, варианты его использования гораздо глубже. Беспилотные автомобили вот-вот станут следующим большим событием в автомобильном мире, и технология распознавания изображений AI помогает им стать движущей силой. Беспилотный автомобиль, способный обнаруживать объекты и людей на дороге и не врезаться в них, не возникает автоматически. Ему необходимо распознавать изображения, чтобы принимать обоснованные решения. Каждый беспилотный автомобиль оснащен несколькими датчиками, позволяющими идентифицировать другие движущиеся транспортные средства, велосипедистов, людей – практически все, что может представлять опасность. Автоматизированному автомобилю необходимо учитывать опасности на дороге так же, как это делает опытный водитель. Есть еще несколько аспектов, которые необходимо проработать, прежде чем беспилотные автомобили выйдут на дороги в 2020 году. Но когда автоматизация транспортных средств действительно начнет действовать, распознавание изображений с помощью ИИ станет одним из основных факторов, обеспечивающих их безопасную работу.
⦁ Получение изображений
Цифровое изображение создается одним или несколькими датчиками изображения, к которым, помимо различных типов светочувствительных камер, относятся датчики дальности, томографы, радары, ультразвуковые камеры и т. д. В зависимости от типа датчика формируются данные результирующего изображения. — это обычное 2D-изображение, 3D-объем или последовательность изображений. Значения пикселей обычно соответствуют интенсивности света в одном или нескольких спектральных диапазонах (серые изображения или цветные изображения), но также могут быть связаны с различными физическими показателями, такими как глубина, поглощение или отражение звуковых или электромагнитных волн или ядерный магнитный резонанс.
⦁ Предварительная обработка:
Прежде чем метод компьютерного зрения можно будет применить к данным изображения с целью извлечения некоторой конкретной информации, обычно необходимо обработать данные, чтобы убедиться, что они удовлетворяют определенным предположениям, подразумеваемым этим методом. Примеры:
1. Повторная выборка, чтобы убедиться в правильности системы координат изображения.
2. Снижение шума, чтобы гарантировать, что шум датчика не передает ложную информацию.
3. Повышение контрастности для обеспечения обнаружения важной информации.
4. Представление в масштабном пространстве для улучшения структур изображения в соответствующих локальных масштабах.
⦁ Извлечение функций:
Из данных изображения извлекаются признаки изображения различного уровня сложности. Типичными примерами таких особенностей являются линии, края и гребни.
Локализованные точки интереса, такие как углы, пятна или точки. Более сложные функции могут быть связаны с текстурой, формой или движением.
⦁ Обнаружение/сегментация:
В какой-то момент обработки принимается решение о том, какие точки или области изображения подходят для дальнейшей обработки. Примеры:
1. Выбор конкретного набора точек интереса
2. Сегментация одной или нескольких областей изображения, содержащих конкретный интересующий объект.
⦁ Высокоуровневая обработка:
На этом этапе входными данными обычно является небольшой набор данных, например набор точек или область изображения, которая, как предполагается, содержит определенный объект. Остальная обработка касается, например:
1. Проверка того, что данные удовлетворяют предположениям, основанным на модели и конкретном приложении.
2. Оценка конкретных параметров приложения, таких как поза или размер объекта.
3. Классификация обнаруженного объекта по различным категориям. Таким образом, обработка изображений помогает ИИ идентифицировать изображение и реагировать в соответствии с идентификацией изображения.

Бесшовное будущее изображений

По мере совершенствования технологии распознавание изображений будет давать еще большие результаты. Руководитель направления машинного обучения компании Lobster Владимир Павлов говорит: «Математическая основа распознавания объектов существует уже давно, но технологические возможности использования алгоритмов компьютерного зрения появились недавно. Нейронные сети уже сейчас позволяют создавать идеальные детекторы, способные работать лучше, чем люди. Большой рывок сдерживает наличие размеченных наборов данных изображений для обучения, но в ближайшем будущем это не будет проблемой. Инженеры компьютерного зрения активно работают над самообучающимися алгоритмами». В будущем, когда визуальная коммуникация будет так сильно зависеть, распознавание изображений станет ключевым фактором, лежащим в основе многих изображений, которые мы видим. Как в реальной жизни, так и онлайн.