Чому розпізнавання зображень важливо?

Близько 80 відсотків контенту в Інтернеті є візуальним. Ви вже можете почати розбиратися, чому теги зображень можуть займати своє місце як короля таблиці вмісту. Незалежно від того, чи йдеться про окремих осіб чи про компанії, розпізнавання зображень штучного інтелекту дозволило ідентифікувати візуальні елементи онлайн з мінімальними зусиллями. Щороку в цифровому вигляді публікується близько 657 мільярдів фотографій, більшість з яких з’являється в соціальних мережах. Значна частина цих зображень — це люди, які рекламують продукти, навіть якщо вони роблять це мимоволі. Контент, створений користувачами (UGC), у чистому вигляді є чудовим стимулом для брендів, оскільки забезпечує найкращий вид просування.
Існують маркетингові інструменти, які попереджають компанії, коли споживачі згадують про них у соціальних мережах, але що робити, коли просування брендів відбувається без того, щоб ніхто позначив їхнє ім’я в соціальних мережах? Саме тут розпізнавання зображень ШІ доводить свою цінність. Якщо техніку надано правильні набори даних, штучний інтелект зможе ідентифікувати зображення без згадування конкретних тегів. Результати безцінні для брендів, щоб відстежувати їх згадки в соціальних мережах.

Як працює розпізнавання зображень?

Як ми знаємо, штучний інтелект може шукати фотографії на платформах соціальних мереж і порівнювати їх із великими наборами даних. Потім він вибирає релевантне зображення, яке збігається зі швидкістю набагато швидше, ніж здатні люди. Бренди використовують розпізнавання зображень, щоб знаходити вміст, схожий на їхній, у соціальних мережах. Це означає ідентифікацію логотипу бренду або розпізнавання органічного розміщення продукту серед користувачів соціальних мереж. Просити людей переглянути стільки інформації легко стає втомливим. Штучний інтелект не хвилюється про людські помилки та повертає точні результати на неперевершеному рівні. ШІ-розпізнавання зображень відстежує те, що люди говорять про бренд, не потребуючи тексту. Бренди, які можуть відстежувати свої згадки в соціальних мережах без необхідності вводити назву компанії, опиняться у вигідному становищі. Потенціал отримати власне онлайн-покриття виключно за допомогою ідентифікаторів, визнаних штучним інтелектом, величезний і пропонує неперевершене покриття.

Ось деякі типові завдання розпізнавання зображень: -

Спочатку ми повинні визначити, чи містять дані зображення певний об’єкт, функцію чи дію. Це завдання зазвичай може бути розв’язане надійно та без зусиль людиною, але все ще не вирішується задовільно в комп’ютерному зорі для загального випадку: довільні об’єкти у довільних ситуаціях. Існуючі методи вирішення цієї проблеми можна найкраще вирішити лише для конкретних об’єктів, таких як прості геометричні об’єкти (наприклад, багатогранники), людські обличчя, друковані чи рукописні символи або транспортні засоби, а також у конкретних ситуаціях, які зазвичай описуються термінами чітке освітлення, фон і положення об'єкта відносно камери. У літературі описані різні різновиди проблеми розпізнавання:

• Розпізнавання об'єктів

Можуть бути розпізнані один або кілька заздалегідь визначених або вивчених об’єктів або класів об’єктів, як правило, разом із їхніми 2D-позиціями на зображенні або 3D-позиціями в сцені.

• Ідентифікація
Розпізнається окремий екземпляр об’єкта. Прикладами є ідентифікація обличчя чи відбитків пальців конкретної людини або ідентифікація конкретного транспортного засобу.

• Виявлення
Дані зображення скануються для певних умов. Прикладами є виявлення можливих аномальних клітин або тканин на медичних зображеннях або виявлення транспортного засобу в автоматичній системі оплати за проїзд. Виявлення, засноване на відносно простих і швидких обчисленнях, іноді використовується для пошуку менших областей цікавих даних зображення, які можуть бути додатково проаналізовані більш вимогливими до обчислень методами для отримання правильної інтерпретації.

Існує кілька спеціалізованих завдань, заснованих на розпізнаванні, наприклад:

• Пошук зображень на основі вмісту
Тут можна знайти всі зображення у більшому наборі зображень із певним вмістом. Вміст можна вказати різними способами, наприклад, з точки зору схожості відносно цільового зображення (дати мені всі зображення, схожі на зображення X), або з точки зору високорівневих критеріїв пошуку, наданих як текстове введення (дати мені всі зображення, які містять багато будинків, взяті взимку, і в них немає машин).

• Оцінка пози
ми повинні оцінити положення або орієнтацію певного об’єкта відносно камери. Прикладом застосування цієї техніки може бути допомога роботу, який дістає об’єкти з конвеєрної стрічки на конвеєрі.

• Оптичне розпізнавання символів
OCR який ідентифікує символи на зображеннях друкованого чи рукописного тексту, як правило, з метою кодування тексту у більший формат і можливості редагування чи індексування Департамент комп’ютерних наук та інженерії Мічиганського державного університету. «Викладацький склад і студенти Лабораторії розпізнавання образів і обробки зображень (PRIP) досліджують використання машин для розпізнавання візерунків або об’єктів. Розробляються методи, щоб відчувати об’єкти, з’ясовувати, які з їхніх особливостей відрізняють їх від інших, і розробляти алгоритми, які може використовувати машина для класифікації. Важливі програми включають розпізнавання обличчя, ідентифікацію за відбитками пальців, аналіз зображень документів, побудову 3D-моделі об’єктів, навігацію роботами та візуалізацію/дослідження 3D-об’ємних даних. Сучасні дослідницькі проблеми включають біометричну автентифікацію, автоматичне спостереження та стеження, HCI без використання рук, моделювання обличчя, цифрові водяні знаки та аналіз структури онлайн-документів. Нещодавні випускники лабораторії працювали над розпізнаванням рукописного тексту, перевіркою підпису, візуальним навчанням і пошуком зображень».

⦁ Розпізнавання обличчя
ми знаємо, що системи розпізнавання облич поступово стають популярними як засоби отримання біометричної інформації. Розпізнавання обличчя відіграє вирішальну роль у біометричних системах і є привабливим для багатьох програм, включаючи візуальне спостереження та безпеку. Через загальне визнання зображень обличчя на різних документах розпізнавання обличчя має великий потенціал стати біометричною технологією наступного покоління.

Системи розпізнавання зображень

⦁ Аналіз руху
Кілька завдань пов’язані з оцінкою руху, де послідовність зображень обробляється для отримання оцінки швидкості в кожній точці зображення або в 3D-сцені, або навіть камери, яка створює зображення. Приклади таких завдань:

⦁  Его рух
Визначення 3D жорсткого руху (обертання та трансляції) камери з послідовності зображень, створених камерою.

⦁ Відстеження
Відстеження — це спостереження за рухом (зазвичай) меншого набору цікавих точок або об’єктів (наприклад, транспортних засобів або людей) у послідовності зображень.

⦁ Оптичний потік
Це необхідно для того, щоб визначити для кожної точки зображення, як ця точка рухається відносно площини зображення, тобто її видимий рух. Цей рух є результатом як того, як відповідна 3D-точка рухається в сцені, так і того, як камера рухається відносно сцени.

⦁ Реконструкція сцени
Маючи одне або (зазвичай) більше зображень сцени чи відео, реконструкція сцени спрямована на обчислення 3D-моделі сцени. У найпростішому випадку моделлю може бути набір 3D точок. Більш складні методи створюють повну 3D модель поверхні

⦁ Відновлення зображення
Метою відновлення зображення є видалення шуму (шум датчика, розмиття зображення тощо) із зображень. Найпростішим можливим підходом для видалення шуму є різні типи фільтрів, наприклад фільтри низьких частот або середні фільтри. Більш складні методи припускають модель того, як виглядають локальні структури зображення, модель, яка відрізняє їх від шуму. Спочатку аналізуючи дані зображення з точки зору локальних структур зображення, таких як лінії або краї, а потім керуючи фільтрацією на основі локальної інформації на етапі аналізу, зазвичай досягається кращий рівень видалення шуму порівняно з простішими підходами. Прикладом у цій галузі є їхній живопис. Деякі системи є автономними програмами, які вирішують конкретну проблему вимірювання або виявлення, тоді як інші складають підсистему більшої конструкції, яка, наприклад, також містить підсистеми для керування механічними приводами, планування, інформаційних баз даних, машинні інтерфейси тощо. Конкретна реалізація системи комп’ютерного зору також залежить від того, чи є її функціональні можливості попередньо визначеними, чи деякі її частини можна вивчати чи змінювати під час роботи. Проте є типові функції, які є в багатьох системах комп’ютерного зору.

 

Глибше навчання з розпізнаванням зображень

Розпізнавання зображень було ще до ШІ. Проте фактор машинного навчання революціонізує методи ідентифікації об’єкта чи обличчя людини. Проте машинне навчання ефективне лише тоді, коли є дані для його живлення. З огляду на всю автоматизацію штучного інтелекту, завдання ідентифікації зображень не є простим запитом. Наше розуміння візуальних елементів є другою натурою; це те, на що ми запрограмовані з дитинства. Вимагати того ж від машини – непростий процес. З цієї причини однією з найпопулярніших форм розпізнавання ШІ є згорточні нейронні мережі (CNN). CNN — це метод, який фокусується на пікселях, розташованих поруч один з одним. Зображення, розташовані близько, з більшою ймовірністю будуть пов’язані, тобто об’єкт або обличчя збігаються із зображенням із більшою прозорістю.
У той час як бренди, які прагнуть монетизувати соціальні медіа за допомогою розпізнавання зображень штучного інтелекту, мають очевидні переваги, варіанти його використання набагато глибші. Безпілотні автомобілі незабаром стануть наступною великою річчю в автомобільному світі, і технологія розпізнавання зображень ШІ допомагає їм працювати. Самокерований автомобіль, який може виявляти об’єкти та людей на дорозі, щоб не врізатися в них, не виникає автоматично. Йому необхідно розпізнавати зображення, щоб приймати зважені рішення. Кожен безпілотний автомобіль оснащено декількома датчиками, щоб він міг ідентифікувати інші транспортні засоби, що рухаються, велосипедистів, людей – практично все, що може становити небезпеку. Автоматизований автомобіль має реагувати на небезпеки на дорозі так само, як це робить досвідчений водій. Є ще кілька аспектів, які потрібно виправити, перш ніж безпілотні автомобілі вийдуть на дороги в 2020 році. Але коли автоматизація транспортних засобів запрацює, розпізнавання зображень штучним інтелектом стане одним із головних факторів їхньої безпечної роботи.
⦁ Отримання зображення
Цифрове зображення створюється одним або декількома датчиками зображення, які, окрім різних типів світлочутливих камер, включають датчики дальності, томографи, радар, ультразвукові камери тощо. Залежно від типу датчика, отримані дані зображення це звичайне 2D-зображення, 3D-об’єм або послідовність зображень. Значення пікселів зазвичай відповідають інтенсивності світла в одній або кількох спектральних смугах (сірі зображення або кольорові зображення), але також можуть бути пов’язані з різними фізичними параметрами, такими як глибина, поглинання або відображення звукових чи електромагнітних хвиль або ядерний магнітний резонанс.
⦁ Попередня обробка:
Перед тим, як метод комп’ютерного зору можна буде застосувати до даних зображення для вилучення певної частини інформації, зазвичай необхідно обробити дані, щоб переконатися, що вони задовольняють певні припущення, які передбачає метод. Приклади є
1. Повторна вибірка, щоб переконатися, що система координат зображення правильна.
2. Зменшення шуму, щоб гарантувати, що шум датчика не вносить неправдиву інформацію.
3. Підвищення контрастності для забезпечення виявлення відповідної інформації.
4. Масштабно-просторове представлення для покращення структур зображення у відповідних локальних масштабах.
⦁ Вилучення функцій:
Функції зображення різного рівня складності витягуються з даних зображення. Типовими прикладами таких елементів є лінії, ребра та виступи
Локалізовані точки інтересу, такі як кути, краплі або точки. Більш складні функції можуть бути пов’язані з текстурою, формою або рухом.
⦁ Виявлення/сегментація:
У певний момент обробки приймається рішення про те, які точки зображення або області зображення мають значення для подальшої обробки. Приклади є
1. Вибір певного набору точок інтересу
2. Сегментація однієї чи кількох областей зображення, які містять певний об’єкт інтересу.
⦁ Високорівнева обробка:
На цьому кроці зазвичай вводиться невеликий набір даних, наприклад набір точок або область анімації, яка, як передбачається, містить певний об’єкт. Решта обробки стосується, наприклад:
1. Перевірка того, що дані задовольняють припущенням, заснованим на моделі та конкретним додатком.
2. Оцінка специфічних параметрів програми, таких як положення або розмір об'єкта.
3. Класифікація виявленого об’єкта за різними категоріями. Отже, обробка зображень допомагає ШІ ідентифікувати зображення та реагувати відповідно до ідентифікації зображення.

Бездоганне майбутнє зображень

З удосконаленням технології розпізнавання зображень даватиме ще кращі результати. Керівник відділу машинного навчання Lobster Володимир Павлов каже: «Математична основа для розпізнавання об’єктів існує вже давно, але технологічні можливості використання алгоритмів комп’ютерного зору з’явилися недавно. Вже зараз нейронні мережі дозволяють створювати ідеальні детектори, здатні працювати краще, ніж люди. Великий ривок стримує наявність позначених наборів зображень для навчання, але в найближчому майбутньому це не буде проблемою. Інженери з комп’ютерного зору активно працюють над алгоритмами самонавчання». З огляду на те, що на майбутнє так сильно вплинуть візуальні комунікації, розпізнавання зображень стане ключовим фактором багатьох зображень, які ми бачимо. Як в реальному житті, так і онлайн.