Что такое компьютерное зрение и почему оно важно?

Когда человек смотрит на сцену или изображение, он понимает это – какие объекты в ней и что происходит, если происходит действие. С другой стороны, компьютер обрабатывает только цифровые данные, которые описывают значение цвета каждого пикселя. Для человека распознать пиццу на загроможденном столе не составляет труда. Но до недавнего времени компьютеры не могли выполнять ту же задачу.

Компьютерное зрение, или CV, позволяет компьютеру выбирать важную информацию из визуальных входов и делать точные прогнозы и рекомендации на основе этой информации.

Как работает компьютерное зрение?

До появления компьютерного зрения, чтобы создать программу, распознающую конкретное изображение, человеку приходилось часами вручную работать с ногами. Во-первых, необходимо сопоставить базу данных похожих изображений.

Затем эти изображения необходимо будет вручную проанализировать, измерить и аннотировать соответствующими данными, которые, по мнению исследователя, могут идентифицировать рассматриваемый объект (например, цвет, размеры и форма). Только после этого можно было использовать программное обеспечение для прогнозов.

С другой стороны, компьютерное зрение автоматизирует весь этот процесс с помощью подхода машинного обучения, известного как глубокое обучение. Глубокое обучение использует многослойную нейронную сеть с сотнями потенциальных слоев. В случае изображений это обычно сверточная нейронная сеть (CNN).

Подробное объяснение того, как работают нейронные сети и глубокое обучение, выходит далеко за рамки этой статьи. В основном в нейронную сеть поступают большие объемы данных. Нейронная сеть многократно анализирует данные, пока не сможет сформировать точные прогнозы относительно них.

В случае CNN, используемой для задачи компьютерного зрения, нейронная сеть обрабатывает данные через несколько этапов. Во-первых, он сворачивает изображение на несколько частей (отдельные пиксели или группы пикселей, которые помечены заранее).

Затем он делает прогнозы о том, что находится в разных частях изображения (например, о резких краях или определенных объектах). Он неоднократно проверяет точность этих прогнозов и каждый раз немного изменяет части алгоритма, пока он не станет очень точным.

Компьютеры теперь настолько мощны, что могут анализировать изображение намного быстрее, чем человеческий мозг, особенно после того, как они научились распознавать определенные закономерности. Таким образом, легко увидеть, как алгоритм глубокого обучения может превзойти человеческие возможности.

Какие типы компьютерного зрения?

Компьютерное зрение включает в себя анализ и понимание изображений и вывод соответствующих прогнозов или решений относительно изображений. Для достижения этих целей компьютерное зрение будет использовать различные задачи. Некоторые из них включают:

• Классификация изображений: распознается тип изображения. Например, лицо человека, пейзаж или объект. Задачи такого типа можно использовать для быстрой идентификации и классификации изображений. Одно из применений – автоматическое распознавание и блокировка неприемлемого контента в социальных сетях.
• Распознавание объектов. Подобно классификации изображений, распознавание объектов позволяет идентифицировать конкретный объект в сцене – например, пиццу на загроможденном столе.
• Обнаружение краев: обычное использование компьютерного зрения и обычно первый шаг в обнаружении объектов – это определение резких краев изображения.
• Идентификация объекта: это распознавание отдельных примеров объекта или изображения, например идентификация конкретного человека, отпечатков пальцев или транспортного средства.
• Обнаружение объекта: Обнаружение – это идентификация определенной черты на изображении, например сломанной кости на рентгеновском снимке.
• Сегментация объекта: это определение того, какие пиксели изображения принадлежат рассматриваемому объекту.
• Отслеживание объекта: в видеопоследовательности, как только объект был распознан, его можно легко отслеживать на протяжении всего видео.
• Восстановление изображения. Размытие, шум и другие артефакты изображения можно удалить, точно определив, где на изображении находится объект по сравнению с фоном.

Примеры компьютерного зрения

Искусственный интеллект уже используется в нескольких отраслях с ошеломляющим эффектом, что справедливо и для компьютерного зрения. Вот несколько примеров уже используемых сегодня резюме.

Распознавание лиц

Распознавание лиц – один из основных способов использования компьютерного зрения сегодня. По сравнению с базами данных известных лиц алгоритмы компьютерного зрения могут очень точно идентифицировать отдельных людей.

• Социальные сети анализируют изображения и автоматически маркируют пользователей, для которых есть хороший выбор изображений.
• Ноутбуки, телефоны и устройства безопасности могут идентифицировать людей, которым разрешен доступ.
• Правоохранительные органы используют распознавание лиц в системах видеонаблюдения для выявления подозреваемых.

Медицина

В настоящее время компьютерное зрение используется в здравоохранении для более быстрой и точной диагностики, чем могут поставить эксперты. Многие приложения включают анализ рентгеновских, компьютерных или магнитно-резонансных изображений для определенных состояний, включая неврологические заболевания, опухоли, а также сломанные или сломанные кости.

Самоходные автомобили

Для безопасного вождения автономным транспортным средствам необходимо понимать свое окружение . Это означает распознавание дорог, полос движения, светофоров, других транспортных средств, пешеходов и т. Д. Все эти задачи используют системы компьютерного зрения в режиме реального времени, чтобы избежать столкновений и безопасно управлять автомобилем.

Компьютерное зрение – это непростая задача

Текущие приложения компьютерного зрения уже начинают менять то, как мы работаем в различных отраслях. Компьютерное зрение способно улучшать системы и спасать жизни – от возможности обнаруживать неисправное или сломанное оборудование до точной диагностики рака.

Но здесь не обошлось без проблем. Компьютерное зрение все еще далеко от человеческого зрения. У нас есть тысячи лет эволюции, которые позволяют нам распознавать и понимать почти все, что происходит вокруг нас, в режиме реального времени. Но мы понятия не имеем, как человеческий мозг выполняет эти задачи.

Глубокое обучение – огромный шаг в правильном направлении, но он по-прежнему требует огромного объема работы для создания системы, которая может выполнять задачу, которую люди могут сделать очень легко, например, идентифицировать машину на дороге. Это связано с тем, что компьютеры очень эффективно выполняют ограниченные задачи. Разработка компьютера, способного понять всю сложность визуального мира, – это совершенно другая игра.

По мере того, как все больше исследований ведется как в области искусственного интеллекта, так и в области биологии человека, мы, вероятно, увидим взрыв возможных применений компьютерного зрения в ближайшем будущем.