Obsah
Technológiarozpoznávania obrazu je špičková. Sotva ju však možno nazvať obrovskou novinkou, keďže ju dnes používame na dennej báze. Vsadím sa, že ste už využili vyhľadávanie obrázkov v službách Google alebo Pinterest, prípadne ste raz či dvakrát použili virtuálne skúšanie. Tak či onak ste už s rozpoznávaním obrázkov na svojich zariadeniach a vo svojich obľúbených aplikáciách prišli do styku.
Vedeli ste však, že táto technológia je zložitá a mnohostranná? Má toľko podôb a dá sa využiť mnohými spôsobmi, vďaka ktorým je náš život a podnikanie lepšie a inteligentnejšie. Rozpoznávanie tváre, detekcia objektov, klasifikácia obrazu - všetky sa dajú využiť na posilnenie vašej spoločnosti a otvorenie nových príležitostí.
Tento blogový príspevok bude venovaný skutočnej hodnote rozpoznávania obrazu a bude sa zaoberať všetkými kľúčovými aspektmi, počnúc tým, čo táto technológia je, ako funguje, kde ju možno použiť, a končiac úlohou strojového učenia a počítačového videnia v tomto všetkom. Nemáme času nazvyš, takže začnime!
Všetko, čo potrebujete vedieť o rozpoznávaní obrazu
Na úvod si definujme rozpoznávanie obrazu a zistime, čo je na tejto technológii také zvláštne. Vo všeobecnosti je rozpoznávanie obrazu špecifický mechanizmus, ktorý sa používa na identifikáciu objektu alebo predmetu na danom obrázku a na vykonanie klasifikácie obrazu tak, ako to dokážu ľudia. Inými slovami, rozpoznávanie obrazu je technológia, ktorú možno naučiť vidieť potrebné objekty.
Význam rozpoznávania obrazu je ťažké podceniť, pretože v súčasnosti ho možno dokonca naučiť identifikovať objekty a vzory, ktoré ľudské oko nemusí zachytiť. Okrem toho je rozpoznávanie obrazu dostatočne inteligentné na to, aby robilo nezávislé rozhodnutia a automaticky spracovávalo vizuálne údaje.
Na rozpoznávanie objektov používa technológia súbor určitých algoritmov. A hoci pred niekoľkými rokmi boli možnosti rozpoznávania obrazu pomerne obmedzené, zavedenie umelej inteligencie a hlbokého učenia pomohlo rozšíriť obzory toho, čo tento mechanizmus dokáže.
O tom, ako rozpoznávanie obrazu funguje a aké technológie sa používajú na jeho inteligentnejšie rozpoznávanie, si povieme o niečo neskôr a teraz si poďme povedať niečo o rozpoznávaní obrazu v porovnaní s inými súvisiacimi pojmami.
Rozpoznávanie obrazu v porovnaní s inými termínmi
Často si všímame, že rozpoznávanie obrazu sa stále zamieňa s niektorými inými termínmi - počítačové videnie, lokalizácia objektov, klasifikácia obrazu a detekcia obrazu. Všetky však plnia trochu iné úlohy.
Niektorí ľudia si stále myslia, že počítačové videnie a rozpoznávanie obrazu je to isté. Počítačové videnie je však to, čo umožňuje rozpoznávanie obrazu vykonávať rôzne úlohy.Napríklad vykonať klasifikáciu obrazu je jedna úloha počítačového videnia a dokončiť detekciu objektu - je úplne iná čiastková úloha.
- Klasifikácia obrazu - tento proces znamená, že technológia spracuje obraz, rozpozná, aký objekt sa na ňom nachádza, a potom vykoná klasifikáciu objektu.
- Lokalizácia objektu - v tomto kroku sa objekt nielen rozpozná a klasifikuje, ale technológia určí aj jeho polohu na obrázku a vytvorí okolo neho ohraničujúci rámček.
- Detekcia obrazu - ak je na obrázku viacero objektov, systém ich dokáže všetky lokalizovať a identifikovať a umiestniť ich do ohraničených polí. Tu je uvedené, ako všetky tieto procesy fungujú:
Ako fungujú aplikácie na rozpoznávanie obrazu
Teraz je čas zistiť, ako fungujú aplikácie na rozpoznávanie obrazu a aké kroky sú potrebné na dosiahnutie požadovaných výsledkov. Vo všeobecnosti platí, že na rozpoznanie akýchkoľvek objektov na obrázku by mal byť systém riadne vycvičený. Musíte do neho nahádzať relevantné obrázky a na týchto obrázkoch by mali byť potrebné objekty.
Extrahovaním a rozpoznávaním vzorov sa systém učí presne detekovať objekty, klasifikovať ich a vytvárať potrebné algoritmy. Väčšina riešení na rozpoznávanie obrazu používa neurónovú sieť na správnu analýzu informácií.
Proces rozpoznávania obrazu zahŕňa tri hlavné kroky, ktorými sú školenie systému, testovanie a vyhodnocovanie poskytnutých výsledkov, pričom sa vytvárajú predpovede založené na skutočných údajoch. Trénovanie algoritmov rozpoznávania obrazu je najdôležitejším krokom a vyžaduje si veľa času. Technický tím by mal nahrať obrázky, videá, fotografie, na ktorých sú zobrazené objekty, a nechať hlbokým neurónovým sieťam čas, aby si vytvorili predstavu o tom, ako vyzerá potrebná trieda objektov a ako sa odlišuje od ostatných.
Po ukončení kroku trénovania je potrebné pristúpiť k holistickému trénovaniu konvolučných neurónových sietí. Počas tejto fázy sa použijú niektoré špecifické rámce hlbokého učenia. Výsledkom vášho riešenia bude vytvorenie inteligentného algoritmu neurónovej siete schopného vykonávať presnú klasifikáciu objektov.
A v neposlednom rade by sa vyškolená aplikácia na rozpoznávanie obrazu mala riadne otestovať. Najlepším spôsobom, ako to urobiť, je použiť testovanie modelu umelej inteligencie. Pri ňom sa skontroluje vytvorený model, nakoľko je presný a užitočný, aká je jeho výkonnosť, či sa v ňom nevyskytujú nesprávne identifikačné vzory atď. Časom sa zručnosti aplikácie na rozpoznávanie obrazu zlepšia a bude poskytovať bezchybné výsledky.
Úlohy, ktoré dokáže rozpoznávanie obrazu splniť
Hlavnou výhodou všetkých aplikácií na rozpoznávanie obrazu pre podniky je, že môžu vykonávať rôzne úlohy v závislosti od odvetvia a jeho potrieb. Vybrali sme niekoľko najobľúbenejších úloh, ktoré podniky hľadajú, keď iniciujú vývoj aplikácie na rozpoznávanie obrazu. Sú to:
Dva hlavné typy systémov na rozpoznávanie obrazu
Už sme spomenuli, ako funguje rozpoznávanie obrazu a ako sa systémy trénujú. Teraz by sme sa však chceli podrobne zaoberať tromi hlavnými typmi systémov rozpoznávania obrazu, ktoré sa učia pod dohľadom a bez dohľadu.
Učenie pod dohľadom
Tento typ učenia sa často nazýva klasifikačný, pretože znamená, že systém trénujete na identifikáciu jednej určitej triedy obrázkov. Ak to chcete urobiť a napríklad trénovať systém na rozpoznávanie lodí, musíte nahrať obrázky lodí a iných vozidiel a určiť ich ako "nie lode".
Pod vaším dohľadom sa systém naučí klasifikovať vozidlá a rozpoznávať len lode. Po ukončení tréningu môže systém začať používať prediktívnu klasifikáciu a sám identifikovať objekty.
Učenie bez dohľadu
Ide o zhlukovací učiaci sa algoritmus, pomocou ktorého môžete nahrať obrázky do systému na rozpoznávanie obrázkov a ten automaticky zistí objekty na obrázkoch, identifikuje ich rozdiely a podobnosti a vykoná ich klasifikáciu. Tu je krátka schéma, ktorá demonštruje, ako funguje:
Populárne algoritmy a modely rozpoznávania obrazu
Ako sme už spomenuli, na bezproblémové rozpoznávanie obrazu je nevyhnutné dobre ho trénovať a používať správne algoritmy a modely učenia. V súčasnosti existujú tri najpopulárnejšie modely strojového učenia - support vector machines, bag of features a viola-jonesov algoritmus. Ak hovoríme o algoritmoch poháňaných umelou inteligenciou, tiež existujú tri najpopulárnejšie. Poďme sa teda hneď na všetky pozrieť bližšie a zistiť, vďaka čomu sú naozaj užitočné.
Rýchlejší RCNN
Rýchlejšia regionálna CNN je model rozpoznávania obrazu pomocou neurónovej siete, ktorý je založený na regionálnej analýze. Funguje takto - nahráte obrázok s objektmi a technológia označí oblasti na obrázku, kde sa objekt nachádza. Potom algoritmus vykoná klasifikáciu obrazu. Proces sa vykonáva naozaj rýchlo, pretože systém neanalyzuje každý vzor pixelov.
Detektor jedného výstrelu
Keď systém rozpoznávania obrazu rozpozná objekt, zvyčajne ho umiestni do ohraničeného poľa. Ale niekedy, keď je potrebné, aby systém detekoval niekoľko objektov, sa ohraničujúce boxy môžu navzájom prekrývať.
A práve preto je potrebný algoritmus detektora jedného výstrelu. Na rozdelenie častí obrazu sa používa grood. Výsledkom je vytvorenie niekoľkých kotviacich polí a správne oddelenie objektov.
Pozeráš sa len raz (YOLO)
Tento model rozpoznávania obrazu poskytuje rýchle a presné výsledky, pretože má mriežku pevnej veľkosti a dokáže spracovať obrázky od prvého pokusu a hľadať objekt vo všetkých oblastiach mriežky. Po nájdení potrebného objektu ho systém klasifikuje a odkáže na správnu kategóriu.
Algoritmus Viola-Jones
Ide o široko používaný algoritmus na rozpoznávanie tváre. Systém dokáže naskenovať tvár, extrahovať informácie o rysoch a potom pokračovať v klasifikácii tváre a hľadaní presnej zhody. Vytvoril niekoľko klasifikátorov a testoval obrázky, aby poskytol čo najpresnejšie výsledky.
Podporné vektorové stroje
Tento model strojového učenia nazývaný aj SVM učí systém vytvárať histogramy obrázkov, ktoré obsahujú potrebné objekty, a tých, ktoré ich neobsahujú. Potom systém vezme testovací obrázok a porovná vytvorené histogramy s oblasťami obrázka, aby našiel zhody alebo požadované objekty.
Vak s funkciami modelov
Tento model rozpoznávania obrazu spracúva dva obrazy - pôvodný a vzorku, ktorá sa používa ako referencia. Porovná ich a vykoná zhodu pixelov, aby skontroloval, či je požadovaný objekt na vzorke a nahranom obrázku rovnaký. Takisto ľahko zisťuje zhody a nachádza podobné prvky na obrázkoch.
Aké technológie sa používajú
Systémy rozpoznávania obrazu sú pomerne zložité riešenia a vyžadujú si implementáciu určitých technológií. Väčšina aplikácií na rozpoznávanie obrazu je vytvorená pomocou programovacieho jazyka Python a je poháňaná strojovým učením a umelou inteligenciou. Rozhodli sme sa podrobne venovať technickej časti, aby ste sa mohli do tejto témy naplno ponoriť.
Python ako najobľúbenejšia voľba
Akákoľvek populárna aplikácia na rozpoznávanie obrazu, ktorú si vezmete, bude pravdepodobne vytvorená pomocou jazyka Python. Tento jazyk totiž umožňuje podporu a prístup k množstvu knižníc potrebných na spracovanie obrazu, detekciu a rozpoznávanie objektov umelej inteligencie.
Vo väčšine prípadov programátori používajú rozhranie API pre hlboké učenie s názvom Keras, ktoré umožňuje spúšťať aplikácie využívajúce umelú inteligenciu. Existujú aj prípady, keď softvéroví inžinieri využívajú platformy na rozpoznávanie obrazu, ktoré urýchľujú vývoj a nasadenie aplikácií schopných spracovávať a identifikovať objekty a obrázky.
Na vytvorenie aplikácie na rozpoznávanie obrazu si vývojári musia v podstate stiahnuť balíky rozšírení, ktoré niekedy obsahujú aplikácie s ľahko čitateľným a zrozumiteľným kódovaním. Potom začnú kódovať aplikáciu, pridajú označené súbory údajov, nakreslia ohraničujúce polia, označia objekty a spustia riešenie, aby otestovali, ako funguje.
ML a AI na rozpoznávanie obrazu
Strojové učenie a umelá inteligencia sú kľúčové pre riešenia vykonávajúce klasifikáciu obrazu, detekciu objektov a iné úlohy spracovania obrazu. Tieto technológie umožňujú programátorom efektívne trénovať systém pomocou hlbokého učenia, zvyšovať presnosť detekcie objektov rovnakej triedy, analyzovať obrazové údaje v reálnom čase a mnohé ďalšie. Je ťažké predstaviť si efektívnu aplikáciu na rozpoznávanie obrazu, ktorá by existovala bez AI a ML.
V prípade pokročilejších systémov vývojári používajú umelú inteligenciu na hranách, ktorá umožňuje rýchlejšie spracovanie obrazu a vizuálnych údajov bez toho, aby bolo potrebné všetky údaje prenášať do cloudu. To umožňuje zabezpečiť vyšší výkon a urobiť systémy neuveriteľne užitočnými pre obrovské spoločnosti a podniky.
Obchodné odvetvia, ktoré využívajú aplikácie na rozpoznávanie obrazu
Skutočná hodnota technológie a softvéru na rozpoznávanie obrazu spočíva v tom, že môže posilniť podniky mnohými neočakávanými spôsobmi. Aby sme ukázali, aké efektívne je rozpoznávanie obrazu, rozhodli sme sa zhromaždiť niekoľko príkladov prípadov použitia a vysvetliť, čoho je táto technológia schopná a prečo by ste mali zvážiť jej implementáciu.
Zdravotná starostlivosť
Všetci vieme, že telehealth aplikácie už teraz formujú budúcnosť medicíny. Ale čo ak vám povieme, že algoritmy na rozpoznávanie obrazu môžu výrazne prispieť k ďalšiemu zlepšeniu zdravotníctva.
Rozpoznávanie obrazu sa môže aktívne používať na vykonávanie analýzy lekárskych obrazov. Softvér poháňaný touto technológiou môže napríklad analyzovať röntgenové snímky, rôzne skeny, obrázky častí tela a mnohé ďalšie na identifikáciu zdravotných abnormalít a zdravotných problémov. Diagnostika sa môže stať presnejšou a vďaka aplikáciám na rozpoznávanie obrazu sa môže skôr predpísať správna liečba.
Okrem tohto prípadu použitia je možné použiť rozpoznávanie obrazu na detekciu osôb v maskách. Keďže COVID-19 stále zostáva u nás a niektoré krajiny trvajú na nosení masiek na verejných miestach, systém zisťujúci, či sa toto pravidlo dodržiava, môže byť nainštalovaný v obchodných centrách, kinách atď.
Maloobchod a elektronický obchod
Vlastníte elektronický obchod Spoločnosť a stále nepoužívate systém na rozpoznávanie obrázkov? Potom určite prichádzate o veľa príležitostí, ako získať viac zákazníkov a zvýšiť svoj predaj. V súčasnosti mnohé digitálne platformy pre maloobchod a elektronický obchod využívajú rozpoznávanie obrazu na analýzu digitálnych obrázkov tovaru, ktorý klienti vyhľadali, identifikujú na nich objekty a následne vykonávajú pokročilú analýzu toho, čo sa zákazníkom páči a čo kupujú častejšie.
Rozpoznávanie obrazu sa dá využiť aj na zavedenie pohodlného vizuálneho vyhľadávania a personalizovaného odporúčania tovaru. Systém môže analyzovať predchádzajúce vyhľadávania klienta alebo nahraný obrázok s predmetmi a odporúčať obrázky s podobným tovarom alebo predmetmi, ktoré by mohli byť pre tohto klienta zaujímavé. Rozpoznávanie obrázkov vám môže pomôcť upraviť marketingovú stratégiu a reklamné kampane a v dôsledku toho - získať väčší zisk.
Poľnohospodárstvo
V súčasnosti sa softvér na rozpoznávanie obrazu stal nevyhnutnou súčasťou poľnohospodárskeho podniku. Buďme úprimní, prácu poľnohospodárov možno len ťažko nazvať ľahkou. Musia dohliadať a kontrolovať toľko procesov a zariadení, že softvér sa stáva skôr nevyhnutnosťou ako luxusom. A hoci mnohí poľnohospodári už používajú IoT a . mapovanie pomocou dronov riešenia, chýba im veľa možností, ktoré ponúka rozpoznávanie obrazu a detekcia objektov.
Rozpoznávanie obrazu môže napríklad pomôcť odhaliť choroby rastlín, ak ho zodpovedajúcim spôsobom vycvičíte. Zatiaľ čo drony môžu snímať vaše polia a poskytovať vám vysokokvalitné snímky, softvér môže vykonávať procesy rozpoznávania obrazu a ľahko zistiť a poukázať na to, čo je s nohavicami v neporiadku.
Výroba
Výrobný priemysel môže v značnej miere využívať riešenia na detekciu obrazu. Je všeobecne známe, že výrobné podniky používajú veľa drahých a zložitých strojov a zariadení. A je veľmi dôležité sa o ne dobre starať a vykonávať riadnu kontrolu poškodenia. A práve s tým vám môže pomôcť rozpoznávanie obrazu. Natrénujte systém na rozpoznávanie chýb na zariadení a už nikdy nebudete musieť vynakladať dodatočné náklady.
Ďalším zaujímavým prípadom využitia rozpoznávania obrazu vo výrobe by bolo inteligentnejšie riadenie zásob. Môžete odfotiť regály s tovarom, nahrať ich do systému a naučiť ho rozpoznávať položky, ich množstvo a úroveň zásob. Systém vás bude informovať o nedostatku tovaru a vy vďaka nemu upravíte svoje procesy a výrobu.
Počítačové videnie sa stalo nevyhnutnou súčasťou výrobného priemyslu. Prečítajte si naše podrobné informácie príspevok na blogu a dozviete sa, aké problémy pomáha riešiť, ako funguje a ako ho použiť.
Bezpečnosť a dohľad
Bezpečnosť znamená veľa, a preto je dôležité, aby ju spoločnosti zabezpečovali ruka v ruke s modernými technológiami a špičkovými zariadeniami. Detekcia objektov a rozpoznávanie tváre môžu pomôcť drasticky si všimnúť podozrivé osoby a predmety v batožine na letiskách a železničných staniciach. tieto technológie sú schopné vykonávať rýchle porovnávanie končekov prstov a tvárí. Aj viacnásobná detekcia objektov a rozpoznávanie tvárí môžu pomôcť rýchlo identifikovať objekty a tváre z databázy a zabrániť závažným trestným činom.
Na zaistenie bezpečnosti v kanceláriách sa môže aktívne využívať aj detekcia tváre. Takéto systémy možno nainštalovať na chodbách alebo na zariadeniach, aby sa zabránilo vstupu cudzích osôb do budovy alebo použitiu akýchkoľvek firemných údajov uložených v zariadeniach.
Sociálne médiá
Sociálne médiá je ďalším odvetvím, ktoré už využíva technológiu rozpoznávania obrázkov a vizuálneho vyhľadávania. Vezmime si ako príklad Facebook. Táto široko používaná sociálna sieť má možnosť rozpoznávania tváre. Rozpoznávanie fotografií na Facebooku funguje tak, že nahráte fotografiu s inými ľuďmi, systém na nej rozpozná vašich priateľov a navrhne vám, aby ste ich na fotografii označili.
Rozpoznávanie obrázkov aktívne využívajú aj Twitter, LinkedIn, Pinterest a mnohé ďalšie. A čo je ešte zaujímavejšie, môže pomôcť sociálnym médiám zvýšiť zapojenie používateľov a zlepšiť reklamu.
Vytvorenie nového softvéru na rozpoznávanie obrazu so spoločnosťou Altamira
Naša spoločnosť na vývoj softvéru sa špecializuje na vývoj riešení, ktoré dokážu detekovať objekty, analyzovať obrázky a presne ich klasifikovať. Používame prístup hlbokého učenia a zabezpečujeme dôkladný proces školenia systému, aby sme mohli dodávať špičkové aplikácie na rozpoznávanie obrazu pre firmy.
Jedným z našich najnovších projektov je riešenie pre poisťovníctvo, ktoré pomáha odhaliť poškodenie vozidla po nehode. Vďaka technikám hlbokého učenia dokáže systém ľahko zistiť, ako veľmi je auto rozdrvené, aké má poškodenie, a pomáha poisťovacím agentom rozhodnúť, či ide o správny prípad a aký druh odškodnenia by mal byť vystavený.
Tento inteligentný systém využíva rozpoznávanie fotografií a na zlepšenie jeho presnosti ho naši softvéroví inžinieri neustále trénujú. Počas tréningu sa používajú obrázky poškodených vozidiel. Vývojári nahrajú vzorovú fotografiu, vlastne desiatky alebo dokonca stovky, a nechajú systém preskúmať digitálny obraz, zistiť, aké auto je na ňom, aký druh poškodenia sa na ňom nachádza, aké časti sú poškodené atď. Dôkladne vopred vycvičený systém dokáže v priebehu niekoľkých sekúnd zistiť a poskytnúť všetky informácie a zefektívniť, urýchliť a spresniť prácu poisťovacích agentov.
Na záver
Rozpoznávanie tváre, rozpoznávanie objektov, analýza obrazu v reálnom čase - ešte pred 5 alebo 10 rokmi sme to všetko videli vo filmoch a žasli sme nad týmito futuristickými technológiami. Všetky sa zdali také nereálne a zložité. A teraz ich aktívne zavádzajú spoločnosti na celom svete. softvér na rozpoznávanie a spracovanie obrazu už zmenil podobu mnohých obchodných odvetví a urobil ich inovatívnejšími a inteligentnejšími.
Vďaka strojovému učeniu a počítačovému videniu môžu spoločnosti využívať aplikácie na rozpoznávanie obrazu vo svoj prospech a minimalizovať ľudské chyby, znižovať náklady na pracovnú silu, získavať dôležité poznatky a poskytovať personalizovanejšie služby zákazníkom. Teraz je ten správny čas na implementáciu riešení na rozpoznávanie obrazu vo vašej spoločnosti, aby ste ju posilnili, a my sme spoločnosť, ktorá vám s tým môže pomôcť.