Зашто је препознавање слике важно?

Око 80 одсто садржаја на интернету је визуелно. Већ можете почети да смишљате зашто би означавање слика могло задржати своје место као краљ табеле садржаја. Било да се ради о појединцима или компанијама, АИ препознавање слика је омогућило идентификацију визуелних приказа на мрежи уз минималну гужву. Сваке године се дигитално објављује око 657 милијарди фотографија, а већина се појављује на друштвеним мрежама. Добар део тих слика су људи који промовишу производе, чак и ако то раде несвесно. Кориснички генерисани садржај (УГЦ) у свом најчистијем облику је одличан покретач за брендове јер пружа најбољу врсту промоције.
Постоје маркетиншки алати који упозоравају компаније када се потрошач помене на друштвеним мрежама, али шта је са када се промоција брендова одвија а да нико не означи њихово име на друштвеној објави? Овде АИ препознавање слика доказује своју вредност. Ако се техници дају исправни скупови података, АИ може да идентификује слику без помињања посебних ознака. Резултати су од непроцењиве вредности за брендове да прате и прате њихово спомињање на друштвеним мрежама.

Како функционише препознавање слика?

Као што знамо, АИ може да претражује платформе друштвених медија у потрази за фотографијама и упореди их са обимним скуповима података. Затим одлучује о релевантној слици која се поклапа много брже него што су људи способни. Брендови користе препознавање слика да би пронашли садржај сличан њиховом на друштвеним медијима. То значи идентификовање логотипа бренда или препознавање органског пласмана производа међу корисницима друштвених медија. Тражење од људи да провлаче толико информација лако постаје заморно. АИ не брине о људској грешци и даје прецизне резултате на неупоредивим нивоима. АИ препознавање слика прати шта људи говоре о бренду без потребе за текстом. Брендови који могу да прате своја спомињања на друштвеним мрежама без потребе да корисници укуцају назив компаније наћи ће се у повољној позицији. Потенцијал да искористе сопствену покривеност на мрежи искључиво путем идентификатора које признаје вештачка интелигенција је огроман и нуди покривеност без премца.

Ево неких типичних задатака препознавања слика: -

Прво морамо да утврдимо да ли подаци о слици садрже неки специфичан објекат, обележје или активност. Овај задатак се нормално може решити робусно и без напора од стране човека, али још увек није на задовољавајући начин решен у компјутерском виду за општи случај: произвољни објекти у произвољним ситуацијама. Постојеће методе за решавање овог проблема могу се најбоље решити само за специфичне објекте, као што су једноставни геометријски објекти (нпр. полиедри), људска лица, штампани или руком писани карактери или возила, иу специфичним ситуацијама, које се обично описују терминима добро дефинисаног осветљења, позадине и позе објекта у односу на камеру. У литератури су описане различите врсте проблема препознавања:

• Препознавање објеката

Може се препознати један или више унапред одређених или научених објеката или класа објеката, обично заједно са њиховим 2Д позицијама на слици или 3Д позама у сцени.

• Идентификација
Препознаје се појединачна инстанца објекта. Примери су идентификација лица или отиска прста одређене особе или идентификација одређеног возила.

• Детекција
Подаци о слици се скенирају за одређено стање. Примери су откривање могућих абнормалних ћелија или ткива на медицинским сликама или детекција возила у аутоматском систему наплате путарине. Детекција заснована на релативно једноставним и брзим прорачунима се понекад користи за проналажење мањих области занимљивих података слике који се могу даље анализирати рачунарски захтевнијим техникама да би се произвела исправна интерпретација.

Постоји неколико специјализованих задатака заснованих на препознавању, као што су:

• Преузимање слика на основу садржаја
Овде се налазе све слике у већем скупу слика које имају одређени садржај. Садржај се може специфицирати на различите начине, на пример у смислу сличности у односу на циљну слику (дај ми све слике сличне слици Кс), или у смислу критеријума за претрагу високог нивоа датих као унос текста (дај ми све слике које садрже многе куће, узимају се током зиме и у њима нема аутомобила).

• Процена позе
морамо да проценимо положај или оријентацију одређеног објекта у односу на камеру. Пример апликације за ову технику би био помоћ роботу да преузме предмете са покретне траке у ситуацији на монтажној линији.

• Оптичко препознавање знакова
ОЦР који идентификује знакове на сликама штампаног или руком писаног текста, обично са циљем да се текст више кодира у формату и омогући уређивање или индексирање Одсек за рачунарске науке и инжењерство, Мичиген Државни универзитет. „Факултет и студенти Лабораторије за препознавање узорака и обраду слика (ПРИП) истражују употребу машина за препознавање узорака или објеката. Методе се развијају да би се осетили објекти, да би се открило које њихове карактеристике их разликују од других и да се дизајнирају алгоритми које машина може да користи да изврши класификацију. Важне апликације укључују препознавање лица, идентификацију отиска прста, анализу слике документа, конструкцију 3Д модела објекта, навигацију робота и визуализацију/истраживање 3Д волуметријских података. Актуелни истраживачки проблеми укључују биометријску аутентификацију, аутоматски надзор и праћење, ХЦИ без руку, моделирање лица, дигитални водени жиг и анализу структуре онлајн докумената. Недавни дипломци лабораторије радили су на препознавању рукописа, верификацији потписа, визуелном учењу и проналажењу слика.

⦁ Препознавање лица
знамо да системи за препознавање лица прогресивно постају популарни као средства за издвајање биометријских информација. Препознавање лица има кључну улогу у биометријским системима и привлачно је за бројне апликације укључујући визуелни надзор и безбедност. Због општег прихватања слика лица на различитим документима у јавности, препознавање лица има велики потенцијал да постане биометријска технологија следеће генерације избора.

Системи за препознавање слика

⦁ Анализа покрета
Неколико задатака се односи на процену покрета где се секвенца слике обрађује да би се произвела процена брзине било у свакој тачки на слици или у 3Д сцени, или чак камере која производи слике. Примери таквих задатака су:

⦁  Его покрет
Одређивање 3Д крутог кретања (ротација и транслација) камере из секвенце слике коју производи камера.

⦁ Праћење
Праћење је праћење кретања (обично) мањег скупа интересних тачака или објеката (нпр. возила или људи) у секвенци слике.

⦁ Оптички проток
Ово треба да одреди, за сваку тачку на слици, како се та тачка креће у односу на раван слике, односно њено привидно кретање. Ово кретање је резултат како се одговарајућа 3Д тачка креће у сцени и како се камера креће у односу на сцену.

⦁ Реконструкција сцене
Уз једну или (обично) више слика сцене, или видео снимка, реконструкција сцене има за циљ израчунавање 3Д модела сцене. У најједноставнијем случају модел може бити скуп 3Д тачака. Софистицираније методе производе комплетан 3Д модел површине

⦁ Рестаурација слике
Циљ рестаурације слике је уклањање шума (шум сензора, замућење покрета, итд.) са слика. Најједноставнији могући приступ за уклањање буке су различити типови филтера као што су нископропусни филтери или средњи филтери. Софистицираније методе претпостављају модел како изгледају локалне структуре слике, модел који их разликује од буке. Прво анализирањем података о слици у смислу локалних структура слике, као што су линије или ивице, а затим контролисањем филтрирања на основу локалних информација из корака анализе, обично се постиже бољи ниво уклањања шума у ​​поређењу са једноставнијим приступима. Пример у овој области је њихово сликарство. Неки системи су самосталне апликације које решавају конкретан проблем мерења или детекције, док други чине подсистем већег дизајна који, на пример, садржи и подсистеме за управљање механичким актуаторима, планирање, информационе базе података, машински интерфејси итд. Специфична имплементација система компјутерског вида такође зависи од тога да ли је његова функционалност унапред одређена или да ли се неки његов део може научити или модификовати током рада. Међутим, постоје типичне функције које се налазе у многим системима компјутерског вида.

 

Дубље учење уз препознавање слика

Препознавање слика је постојало пре АИ. Ипак, фактор машинског учења револуционише методе за идентификацију објекта или лица особе. Међутим, машинско учење је ефикасно само када постоје подаци којима се може хранити. За сву аутоматизацију АИ, задатак да идентификује слике није једноставан захтев. Наше разумевање визуелних ствари је друга природа; то је нешто на шта смо програмирани од малих ногу. Питати исто од машине није једноставан процес. Из тог разлога, један од популарнијих облика АИ препознавања су конволуционе неуронске мреже (ЦНН). ЦНН је метода која се фокусира на пикселе који се налазе један поред другог. Уско лоциране слике су вероватније повезане, што значи да се објекат или лице подударају са сликом са већом транспарентношћу.
Док брендови који желе да уновче друштвене медије иако препознавање АИ слике носе јасне предности, случајеви њихове употребе су далеко дубљи. Аутомобили који се сами возе ускоро ће постати следећа велика ствар у свету аутомобила, а технологија за препознавање слика вештачке интелигенције помаже у њиховом покретању. Самовозећи аутомобил који може да открије предмете и људе на путу тако да се не залети у њих не дешава се аутоматски. Потребно је да препозна слике да би доносио информисане одлуке. Сваки самовозећи аутомобил је опремљен са неколико сензора тако да може да идентификује друга возила у покрету, бициклисте, људе – у суштини све што би могло представљати опасност. Аутоматизовани аутомобил треба да обради опасности на путу на исти начин као искусни возач. Још увек има неколико аспеката које треба изгладити пре него што самовозећи аутомобили крену на пут 2020. Али када аутоматизација возила почне, препознавање АИ слике ће бити један од главних покретача који ће радити безбедно.
⦁ Прикупљање слика
Дигиталну слику производи један или више сензора слике, који, поред различитих типова камера осетљивих на светлост, укључују сензоре домета, уређаје за томографију, радаре, ултразвучне камере, итд. У зависности од типа сензора, добијени подаци о слици је обична 2Д слика, 3Д волумен или секвенца слика. Вредности пиксела обично одговарају интензитету светлости у једном или неколико спектралних опсега (сиве слике или слике у боји), али такође могу бити повезане са различитим физичким мерама, као што су дубина, апсорпција или рефлексија звучних или електромагнетних таласа, или нуклеарна магнетна резонанца.
⦁ Претходна обрада:
Пре него што се метода компјутерског вида може применити на сликовне податке како би се издвојила нека специфична информација, обично је потребно обрадити податке како би се уверило да задовољавају одређене претпоставке које метода подразумева. Примери су
1. Поновно узорковање како би се уверило да је координатни систем слике исправан.
2. Смањење буке како би се осигурало да шум сензора не доноси лажне информације.
3. Побољшање контраста како би се осигурало да се релевантне информације могу открити.
4. Сцале-спаце репрезентација за побољшање структура слике у локално одговарајућим размерама.
⦁ Екстракција карактеристика:
Карактеристике слике на различитим нивоима сложености се издвајају из података слике. Типични примери таквих карактеристика су линије, ивице и гребени
Локализоване интересне тачке као што су углови, мрље или тачке. Сложеније карактеристике могу бити повезане са текстуром, обликом или кретањем.
⦁ Детекција/сегментација:
У неком тренутку обраде доноси се одлука о томе које тачке или региони слике су релевантни за даљу обраду. Примери су
1. Избор одређеног скупа интересних тачака
2. Сегментација једне или више области слике које садрже одређени објекат од интереса.
⦁ Обрада високог нивоа:
У овом кораку улаз је обично мали скуп података, на пример скуп тачака или регион слике за који се претпоставља да садржи одређени објекат. Преостала обрада се односи на, на пример:
1. Верификација да подаци задовољавају претпоставке засноване на моделу и специфичним апликацијама.
2. Процена параметара специфичних за апликацију, као што су позиција или величина објекта.
3. Класификација откривеног објекта у различите категорије. Дакле, обрада слике помаже АИ да идентификује слику и одговори у складу са идентификацијом слике.

Беспрекорна будућност слика

Како се технологија побољшава, препознавање слика ће дати још боље резултате. Руководилац одељења за машинско учење у Лобстеру Владимир Павлов каже: „Математичка основа за препознавање објеката постоји дуго времена, али су се технолошке могућности коришћења алгоритама компјутерског вида појавиле недавно. Неуронске мреже већ омогућавају прављење савршених детектора који су способни да раде боље од људи. Велики кретен спречава присуство означених скупова података слика за обуку, али у блиској будућности то неће бити проблем. Инжењери компјутерског вида активно раде на алгоритмима који се самоуче.“ Са будућношћу која је под великим утицајем визуелне комуникације, препознавање слика ће бити кључни фактор иза многих слика које видимо. И у стварном животу и на мрежи.