Как работает распознавание изображений?

Распознавание изображений

По оценкам экспертов, рынок распознавания изображений вырастет до 39 миллиардов долларов к 2021 году. Достижения в области машинного обучения и использования услуг передачи данных с высокой пропускной способностью способствуют росту этой технологии. Компании в различных секторах, таких как электронная коммерция, автомобилестроение, здравоохранение и игры, быстро внедряют распознавание изображений. Согласно отчету MarketsandMarkets, рынок распознавания изображений разделен на оборудование, программное обеспечение и услуги. Аппаратный сегмент, в котором доминируют смартфоны и сканеры, может сыграть огромную роль в росте рынка распознавания изображений. Существует растущая потребность в приложениях и продуктах для обеспечения безопасности с использованием инновационных технологий, таких как камеры видеонаблюдения и распознавания лиц.

Распознавание изображений относится к технологиям, которые определяют места, логотипы, людей, объекты, здания и некоторые другие переменные в изображениях. Пользователи обмениваются огромными объемами данных через приложения, социальные сети и сайты. Кроме того, мобильные телефоны, оснащенные камерами, ведут к созданию безграничных цифровых изображений и видео. Большой объем цифровых данных используется компаниями для предоставления более качественных и интеллектуальных услуг людям, которые к ним обращаются.

Распознавание изображений – это часть компьютерного зрения и процесс идентификации и обнаружения объекта или атрибута в цифровом видео или изображении. Компьютерное зрение – это более широкий термин, который включает методы сбора, обработки и анализа данных из реального мира. Данные являются многомерными и выдают числовую или символическую информацию в форме решений. Помимо распознавания изображений, компьютерное зрение также включает в себя обнаружение событий, распознавание объектов, обучение, восстановление изображений и отслеживание видео.

Как на самом деле работает технология распознавания изображений?

Facebook теперь может распознавать лица с точностью 98%, что сравнимо с возможностями людей. Facebook может идентифицировать лицо вашего друга только с несколькими отмеченными изображениями. Эффективность этой технологии зависит от умения классифицировать изображения. Классификация – это сопоставление с данными. Изображения представляют собой данные в виде 2-мерных матриц. Фактически, распознавание изображений классифицирует данные в одну категорию из многих. Одним из распространенных и важных примеров является оптическое распознавание символов (OCR). OCR преобразует изображения печатного или рукописного текста в машинный код.

Основными этапами процесса распознавания изображений являются сбор и организация данных, построение прогнозной модели и использование ее для распознавания изображений.

1. Сбор и организация данных.

Человеческий глаз воспринимает изображение как набор сигналов, которые обрабатываются зрительной корой головного мозга. Это приводит к яркому ощущению сцены, связанной с концепциями и объектами, записанными в памяти. Распознавание изображений пытается имитировать этот процесс. Компьютер воспринимает изображение как растровое или векторное изображение. Растровые изображения представляют собой последовательность пикселей с дискретными числовыми значениями для цветов, а векторные изображения представляют собой набор многоугольников с цветовой аннотацией.

Для анализа изображений геометрическое кодирование преобразуется в конструкции, изображающие физические особенности и объекты. Эти конструкции могут затем логически анализироваться компьютером. Организация данных включает в себя классификацию и извлечение признаков. Первый шаг в классификации изображений – это упростить изображение, извлекая важную информацию.

2. Построение прогнозной модели.

Прежде чем алгоритм классификации сможет сделать свое волшебство, вы должны обучить его, показывая тысячи изображений. Общий принцип в алгоритмах машинного обучения состоит в том, чтобы рассматривать векторы признаков как точки в многомерном пространстве. Затем он пытается найти плоскости или поверхности (контуры), которые разделяют пространство более высокого измерения таким образом, что все примеры из определенного класса находятся на одной стороне плоскости или поверхности.

Для построения прогнозной модели нужны нейронные сети. Нейронная сеть – это система аппаратного и программного обеспечения, похожая на наш мозг для оценки функций, которые зависят от огромного количества неизвестных входных данных. Нейросеть – это функция, которая изучает ожидаемый результат для данного ввода из наборов обучающих данных. Нейронная сеть – это взаимосвязанная группа узлов. Каждый обрабатывающий узел имеет свою небольшую область знаний, включая то, что он видел, и любые правила, с которыми он был изначально запрограммирован или разработан для себя. Нейронная сеть потребует одного алгоритма обучения. Существует множество алгоритмов классификации изображений при распознавании изображений, таких как пакет слов, метод опорных векторов (SVM), метод K-ближайшие соседи (KNN), логистическая регрессия и т. д.

3. Распознавание изображения.

Хотя два вышеуказанных шага занимают большую часть усилий, этот шаг для распознавания изображения довольно прост. Организуются данные изображения, как тренировочные, так и тестовые. Данные обучения отличаются от тестовых данных, что также означает что нужно удалять дубликаты (или почти дубликаты) между ними. Эти данные поступают в модель для распознавания изображений. Необходимо найти нужное изображение в своей базе данных известных изображений, которое имеет самые близкие размеры к тестовому изображению. Все, что вам нужно сделать, – это подготовить классификатор, который может проводить измерения из нового тестового изображения и сообщать вам о ближайшем совпадении. Запуск этого классификатора занимает миллисекунды.

Основными проблемами при построении модели распознавания изображений являются аппаратная вычислительная мощность и очистка входных данных. Вполне возможно, что большинство изображений может быть высокой четкости. Если вы имеете дело с большими изображениями размером более 500 пикселей, оно становится 250000 пикселей (500 X 500) на изображение. Обучающие данные только из 1000 изображений составят 0,25 миллиарда значений для модели машинного обучения. Более того, вычисления – это не простое сложение или умножение, а сложные производные, включающие веса и матрицы с плавающей запятой.

Есть несколько быстрых способов преодоления вышеуказанных проблем:

1. Инструменты сжатия изображений для уменьшения размера изображения без потери четкости.

2. Использование версии цветных изображений в градациях серого и градиенте

3. Графические процессоры (GPU) – для обучения нейронных сетей, содержащих большие наборы данных, за меньшее время и с меньшей вычислительной инфраструктурой.

Как использовать распознавание изображений для вашего бизнеса?

С точки зрения бизнеса основными приложениями распознавания изображений являются распознавание лиц, безопасность и наблюдение, распознавание объектов, распознавание жестов, распознавание кода, промышленная автоматизация, анализ изображений в медицине и помощь водителю. Эти приложения создают возможности роста во многих областях. Давайте посмотрим, как распознавание изображений создает революцию в некоторых секторах бизнеса.

1. Индустрия электронной коммерции.

Уровень внедрения этой технологии самый высокий в электронной коммерции, включая поиск и рекламу. Распознавание изображений может превратить ваш смартфон в виртуальный выставочный зал. Эта технология используется в мобильных приложениях для идентификации конкретных продуктов. Она представляет более интерактивный взгляд на мир, делая все, что они видят, доступным для поиска.

2. Автомобильная промышленность.

Распознавание и обработка изображений являются неотъемлемой частью автономных транспортных средств, впервые появившихся в Google и Uber. Ожидается, что машины будущего обнаружат препятствия и предупредят вас о близости к ограждениям и пешеходным дорожкам. Технология даже способна читать дорожные знаки и стоп-сигналы. Системы компьютерного зрения, основанные на глубоком обучении, обучаются с использованием тысяч изображений. Изображения дорожных знаков, людей, дорог и т. д. при различных погодных условиях передаются в нейронные сети. Системы становятся интеллектуальными, поскольку в систему поступает больше обучающих данных.

Поделиться ссылкой:

Оставить комментарий

avatar
2000