Распознавание изображений: как компьютеры ориентируются в визуальном мире?

Распознать содержание изображения легко людям, а не машинам.Благодаря миллионам лет эволюции у нас теперь есть органы, необходимые для видения и понимания визуального мира вокруг нас. Что касается компьютеров, то над этим все еще ведется работа.

Мы можем не только видеть и осмысливать, но и воображать. Воображение расширяет нашу зрительную систему во многих отношениях. Оно позволяет нам распознавать определенные объекты, которых мы раньше не видели.

Вы когда-нибудь видели панду с орлиными крыльями? Вероятно, нет.

Теперь, когда вы прочитали это и сформировали мысленный образ, узнаете ли вы его, если когда-нибудь видели? Скорее всего, да.

Алгоритмы машинного обучения ограничены наборами данных изображений, которые используются для их обучения. Если они столкнутся с чем-либо, выходящим за рамки набора обучающих данных, они могут действовать нерационально. Это потому, что машины еще не разобрались с частью воображения.

Область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке методов, позволяющих компьютерам видеть и понимать цифровые изображения, называется компьютерным зрением. Основной задачей компьютерного зрения является распознавание изображений. Программное обеспечение для распознавания изображений помогает распознавать и классифицировать элементы в изображениях.

Что такое распознавание изображений?

Распознавание изображений — это подмножество компьютерного зрения и искусственного интеллекта, которое состоит из алгоритмов и методов для маркировки и категоризации содержимого изображения. Иногда это называют классификацией изображений или маркировкой изображений, и это важнейшая задача компьютерного зрения, которая позволяет машинам «видеть».

В нескольких реальных сценариях важно понимать элементы изображения, чтобы принимать правильные решения.

Краткий пример такого сценария — технология распознавания изображений, используемая в автомобилях с автономным управлением. Анализируя видеопотоки в реальном времени, такие автономные транспортные средства могут перемещаться в потоке машин, не ставя под угрозу безопасность пассажиров и пешеходов.

Еще одним простым примером распознавания изображений является оптическое распознавание символов (OCR). Оно распознает печатные символы или рукописные тексты на изображениях. После того, как сканер определил символы на изображении, он преобразует их и сохраняет в текстовом файле.

Само собой разумеется, что все методы распознавания изображений могут быть применены к видеопотокам. Потому что, по сути, видео состоит из группы изображений, которые быстро показываются. Следовательно, распознавание изображений и видео практически одно и то же.

Распознавание изображений против компьютерного зрения

Распознавание изображений — это подкатегория компьютерного зрения. Многие используют эти два термина как взаимозаменяемые.

Компьютерное зрение — это более широкий термин, который фокусируется на разработке методов сбора, обработки и анализа изображений. Другими словами, компьютерное зрение — это коллективная попытка воссоздать зрительную систему человека в компьютерах и помочь им понять визуальный мир вокруг них.

С другой стороны, распознавание изображений — это анализ пикселей и выявление закономерностей на изображениях для определения присутствия определенных объектов.

Как работает распознавание изображений?

Распознавание изображений стало возможным благодаря глубокому обучению, точнее, искусственным нейронным сетям.

Искусственные нейронные сети являются искусственными аналогами нейронных сетей человека. Они состоят из нескольких слоев персептронов, математических аналогов биологических нейронов мозга. Персептроны — это математические функции, и они могут влиять друг на друга.

Искусственная нейронная сеть содержит входные данные, параметры и выходные данные. Сверточная нейронная сеть (CNN) — это специализированная искусственная нейронная сеть, которая пытается имитировать зрительную систему человека, что объясняется позже в контексте.

Перед этим давайте рассмотрим четыре общие задачи распознавания изображений: обнаружение, классификацию, пометку и сегментацию.

Обнаружение

Процесс определения местоположения объекта на изображении называется обнаружением. Как только объект найден, вокруг него обводится ограничивающая рамка.

Для примера давайте рассмотрим изображение парка с собаками, кошками и деревьями на заднем плане. Распознавание может заключаться в обнаружении деревьев на изображении, собаки, сидящей на траве, или лежащей кошки.

Как только объект обнаружен, вокруг него помещается ограничивающая рамка. Конечно, объекты могут быть любых форм и размеров. В зависимости от сложности объекта для обнаружения используются такие методы, как полигональное, семантическое, аннотирование ключевых точек.

Классификация

Это процесс определения класса или категории изображения. Изображение может иметь только один класс. В предыдущем примере, если на заднем плане изображен щенок, его можно классифицировать как «собак» или просто как изображения собак. Если есть собаки разных пород или окрасов, их также можно классифицировать как «собак».

Маркировка

Маркировка похожа на классификацию, но направлена на повышение точности. Она пытается идентифицировать несколько объектов на изображении. Следовательно, изображение может иметь одну или несколько меток. Возвращаясь к примеру с изображением парка, оно может содержать такие теги, как «собаки», «кошки», «люди» и «деревья».

Сегментация

Задача обнаружения, которая пытается определить местонахождение объектов на изображении с точностью до ближайшего пикселя, называется сегментацией. Это полезно в ситуациях, когда точность критична. Сегментация изображений широко используется в медицинской визуализации для обнаружения и маркировки пикселей изображения.

Обработка всего изображения не всегда является отличной идеей, поскольку оно может содержать ненужную информацию.

Например, если вы пытаетесь обнаружить автомобили на парковке и сегментировать их, рекламные щиты или знаки могут оказаться бесполезными. Именно здесь разделение изображения на различные сегменты становится критичным. Похожие пиксели на изображении сегментируются вместе, что дает вам детальное представление об объектах на изображении.

Простое объяснение того, как работает распознавание изображений

Распознавание изображений выполняется с помощью алгоритма глубокого обучения. Как и любая другая модель машинного обучения, модель распознавания изображений должна быть обучена на данных изображения. Это также означает, что модель хороша настолько, насколько хорош набор данных, используемый для ее обучения.

Чтобы нейронные сети могли распознавать определенные элементы на изображениях, их сначала необходимо обучить. Набор данных изображения должен быть собран и помечен или аннотирован для обучения нейронных сетей. По сути,  аннотация данных информирует модель о том, присутствует ли на изображении конкретный элемент, распознаванию которого вы ее обучаете. Если оно присутствует, информация о местоположении элемента также включается.

После обучения модели на большом количестве аннотированных изображений она может проверять наличие определенных элементов и группировать похожие изображения. Модель становится лучше при использовании новых наборов данных.

Это всего лишь обзор всего процесса распознавания изображений, и это легче сказать, чем сделать. Давайте немного углубимся в то, как модель обучается делать прогнозы.

Более глубокое понимание того, как работает распознавание изображений

Проще говоря, цель распознавания изображений — отличить два изображения друг от друга. Элементы, образующие изображение, должны быть идентифицированы, чтобы различать эти изображения. Это стало возможным благодаря изучению особенностей изображений путем их анализа на уровне пикселей.

Перед этим подумайте о том, как вы кого-то идентифицируете.

Как только мы видим человека, мы подсознательно анализируем его внешность. Определенные особенности, включая цвет глаз, тип телосложения, форму лица, прическу, осанку и даже вид одежды, которую они носят, помогут нам определить, кто они такие. Конечно, человеческий мозг обрабатывает всю эту информацию довольно быстро, и кажется, что это происходит почти мгновенно.

Короче говоря, чтобы распознавать лица (или объекты), система должна сначала научиться распознавать их черты. Это позволит системе предсказывать, что это за объект, например, собака или кошка.

Нейронные сети играют решающую роль в этом процессе распознавания объектов. Нейронная сеть состоит из слоев взаимосвязанных узлов, что помогает при извлечении объектов. В отличие от моделей машинного обучения, нейронные сети напрямую изучают объекты из набора обучающих изображений. Как вы могли догадаться, обучающий набор данных содержит тысячи (или миллионы) изображений.

Каждое изображение будет помечено своей категорией, например, собака или кошка. Этот метод обучения, при котором алгоритм использует помеченные наборы данных для изучения визуальных характеристик каждой категории, называется обучением под наблюдением.

Когда изображения не классифицированы и не помечены, а алгоритм обучается путем выявления закономерностей в наборе данных, это называется обучением без учителя. По сравнению с алгоритмами обучения под наблюдением, алгоритмы обучения без учителя более эффективны при выполнении сложных задач. Однако это требует больших вычислительных затрат по сравнению с обучением под наблюдением.

Сверточная нейронная сеть (CNN) — широко используемая нейронная сеть для обнаружения объектов и задач распознавания изображений. Она состоит из входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Большинство алгоритмов распознавания изображений используют CNNs.

Каждый слой CNN извлекает различные элементы входного изображения. Например, первый слой определяет основные характеристики, такие как вертикальные и горизонтальные границы изображения. Каждый слой тренируется на выходных данных, полученных предыдущим слоем.

Другими словами, по мере углубления в CNN слои начинают распознавать сложные элементы изображения, такие как формы и углы. Каждый последующий слой может распознавать характеристики возрастающей сложности. Это также означает, что чем больше количество слоев, тем выше прогностическая способность нейронной сети.

Последние слои CNN способны распознавать сложные объекты, такие как лица и здания. Выходной слой сверточной нейронной сети предоставляет таблицу, содержащую числовую информацию. В этой таблице показана вероятность того, что определенный объект был распознан на изображении.

Приложения для распознавания изображений

Распознавание изображений широко используется в ряде промышленных, а также потребительских приложений. Оно также расширяет возможности узкого искусственного интеллекта, который соответствует уровню искусственного интеллекта, имеющемуся у нас в настоящее время.

Вот несколько реальных примеров использования распознавания изображений:

• Распознавание лиц: Распознавание лиц стало стандартной функцией большинства смартфонов. Это стабильная замена идентификации по отпечатку пальца и удобная функция безопасности, которая позволяет пользователям разблокировать свои устройства, не нажимая определенные кнопки. Распознавание лиц также может помочь в судебных расследованиях и контролировать доступ к конфиденциальным зонам на рабочем месте.
• Анализ медицинских изображений: Распознавание изображений имеет множество применений в области здравоохранения, включая обнаружение инсультов или опухолей головного мозга, помогая врачам изучать медицинские изображения. Системы распознавания изображений также используются для выявления рака легких с высокой точностью.
• Поиск по изображениям: Искать по изображению проще, чем по словам, поэтому многие сайты и приложения электронной коммерции предлагают клиентам возможность поиска по изображениям. Поиск изображений удобен, если покупатель не знает, как именно называется продукт.
• Оценка ущерба: Распознавание изображений может использоваться для автоматизации оценки повреждений автомобиля, что значительно сокращает время оценки стоимости поврежденного транспортного средства. Вместо того, чтобы ждать визита эксперта, автовладельцы могут отправить фотографии поврежденного автомобиля в отдел претензий, которые затем будут проанализированы с помощью программного обеспечения для распознавания изображений.
• Маркетинг: социальные сети генерируют значительный объем графических данных, которые могут быть использованы для понимания предпочтений клиентов. Примером может служить выявление визуальных тенденций с помощью инструментов распознавания изображений. Аналогичным образом маркетологи используют распознавание логотипов, чтобы определить, какую известность бренд получает в результате маркетинговой кампании по привлечению внимания.

Программные решения для распознавания изображений

Программное обеспечение для распознавания изображений позволяет разработчикам создавать приложения, способные воспринимать изображения или видео. Программное обеспечение принимает изображение в качестве входных данных и предоставляет метку или ограничивающую рамку в качестве выходных данных. Некоторые инструменты распознавания изображений предлагают функции восстановления изображений, распознавания объектов и реконструкции сцен.

Хотя большинство программ для распознавания изображений универсальны, что означает, что они могут распознавать различные типы изображений и объектов, у некоторых есть специальные приложения.

Например, специальное программное обеспечение для распознавания изображений будет сосредоточено только на распознавании лиц, объектов, логотипов или явного содержимого. Аналогично, некоторые инструменты могут обрабатывать только файлы изображений, а не видео.

Чтобы претендовать на включение в категорию распознавания изображений, продукт должен:

• Принимают данные изображения в качестве входных данных и предлагают решение
• Предлагаем глубокое обучение алгоритму, специально разработанному для распознавания изображений
• Предоставляют возможности распознавания изображений другим приложениям, службам или процессам
• Подключайтесь к пулам данных изображений, чтобы понять функцию или решение