Распознавание изображений в машинном обучении: примеры, Приложения, Алгоритм, Техники, Инструменты

Введение

Люди обладают лучшими визуальными характеристиками, чем компьютеры, благодаря их сверхкачественному восприятию изображений, способностям параллельной обработки и знанию контекста. Та же способность компьютеров учиться видеть и понимать изображения называется распознаванием изображений.

Распознавание изображений в машинном обучении и искусственном интеллекте является важной частью концепции компьютерного зрения и может идентифицировать объекты как отдельные сущности и другие факторы на изображении. Хотя это сложная задача для роботов, потребляющих много вычислительной мощности, ожидается, что мировой рынок распознавания изображений достигнет колоссальных 42,2 миллиарда долларов.

Здесь мы узнаем, как искусственный интеллект (ИИ) делает это возможным, разбивая процесс от очистки изображений до обучения компьютеров распознавать кошек и собак.

Что такое распознавание изображений?

Распознавание изображений похоже на обучение компьютера видеть и понимать изображения, точно так же, как это делаем мы, люди. Это способ для машин распознавать и понимать, что находится на изображении. Это основа использования искусственного интеллекта для распознавания изображений.

Прежде чем компьютер сможет понимать изображения, нам нужно подготовить их. Этот шаг называется предварительной обработкой изображения. Это похоже на очистку и упорядочивание изображения, чтобы компьютер мог лучше его понять.

Важность распознавания изображений в современную эпоху

Все мы обмениваемся данными в виде фотографий через социальные сети, приложения и веб-сайты. Благодаря смартфонам и камерам высокого разрешения популярность цифровых фотографий и фильмов с годами резко возросла.

Согласно исследованию, с момента появления Instagram на платформе было размещено около 50 миллиардов фотографий. Нельзя отрицать, что все отрасли так или иначе полагаются на цифровые данные для предоставления улучшенных и инновационных услуг. Машины и устройства могут идентифицировать людей, объекты, сущности и другие факторы на фотографии с помощью распознавания изображений.

Распознавание изображений – это раздел технологии компьютерного зрения, используемый для выявления закономерностей и шаблонов в данных цифровых изображений. Затем он классифицирует их на основе понимания структуры пикселей изображения.

Технология искусственного интеллекта позволяет идентифицировать логотипы, здания, места, людей и другие объекты и переменные на цифровом изображении. Люди могут легко распознавать изображения, будь то фотография собаки, и отличать ее от другой фотографии кошки. Однако для компьютера это может быть не так удобно.

Следовательно, для обнаружения или распознавания изображений используется несколько методов, таких как сбор, обработка и оценка данных из реального мира. Поскольку данные многомерны, в них используется числовая и символьная информация. Например, он может идентифицировать человека по фотографии.

Цифровое изображение состоит из пикселей, каждый из которых имеет конечное количество числовых значений для своей интенсивности или уровня серого. Компьютеры видят изображения и числовые значения этих пикселей и распознают изображение, идентифицируя шаблоны и закономерности в числовых данных.

Пример распознавания изображений

Представьте, что вы хотите, чтобы компьютер распознал, изображена ли на картинке кошка или собака.

Теперь это изображение сначала пройдет часть предварительной обработки изображения. Здесь будут удалены ненужные детали, такие как неаккуратный фон. Размер и формат изображения также будут упорядочены.

Следующий шаг – обучить компьютер работе с большим объемом данных о фотографиях и собаках, чтобы он понимал, какие из них являются кошками, а какие собаками.

Теперь начинается часть технологии распознавания изображений. Итак, когда компьютеру дают новое изображение, он может сказать: “Эй, это больше похоже на кошку!” или “Нет, это определенно собака!”

Основы распознавания изображений

1. Пиксели и цветовые каналы

Изображения состоят из крошечных строительных блоков, называемых пикселями. Представьте их как части картинки Lego. Каждый пиксель имеет цвет, и комбинация этих цветов создает изображение. Цветовые каналы подобны слоям – красному, зеленому и синему. Понимая, как работают пиксели и цветовые каналы, компьютеры могут улавливать детали на изображении.

2. Методы предварительной обработки изображений

Прежде чем компьютеры смогут разобраться в изображениях, нам нужно привести их в порядок. Предварительная обработка изображений похожа на надевание очков, чтобы лучше видеть. Оно включает в себя такие задачи, как удаление ненужных деталей, регулировка яркости и обеспечение того, чтобы изображение было в формате, понятном компьютеру.

3. Контролируемое обучение распознаванию изображений

Обучение под наблюдением – это метод взаимодействия учителя и ученика для компьютеров. Вы показываете компьютерные примеры, помеченные как “это кошка” или “это собака”. Компьютер запоминает шаблоны в этих примерах, чтобы, когда вы даете ему новое изображение, он мог сделать обоснованное предположение– “Я думаю, это кошка!”

4. Обучающие и тестирующие наборы данных

Представьте, что тренировка компьютера похожа на подготовку к экзамену. Вы используете набор изображений (обучающий набор данных) для обучения компьютера. После обучения вы тестируете его на новых изображениях (testing dataset), чтобы увидеть, насколько хорошо он распознает то, что узнал. Этот процесс помогает гарантировать, что компьютер не просто запоминает, но и действительно понимает изображения.

Ключевые компоненты систем распознавания изображений

1. Извлечение признаков

• Локальные и глобальные функции: Представьте картинку-пазл. Локальные функции подобны отдельным кусочкам головоломки – они фиксируют детали в определенных областях. Глобальные функции представляют собой общую картину – они учитывают общий контекст. Системы распознавания изображений используют как локальные, так и глобальные функции для понимания мелких деталей и более широкой сцены, что делает их понимание более всеобъемлющим.
• Сверточные нейронные сети (CNN): Представьте CNN как специализированных детективов, обученных распознавать шаблоны. Они разбивают изображения на более мелкие части, анализируют их на предмет конкретных особенностей и собирают головоломку по кусочкам. CNN – это мощные инструменты распознавания изображений, позволяющие компьютерам понимать сложную визуальную информацию слой за слоем.

2. Архитектуры моделей

• Архитектура CNN: Точно так же, как у здания есть план, у CNN есть архитектура. Этот план состоит из слоев, каждому из которых отведена определенная роль. Существуют слои для обнаружения краев, форм и объектов высокого уровня. Понимание архитектуры помогает компьютерам эффективно обрабатывать и интерпретировать изображения.
• Перенос обучения: Это похоже на использование знаний из одного предмета, чтобы преуспеть в другом. В распознавании изображений используются предварительно обученные модели. Представьте шеф-повара, изучающего новые рецепты на прочной кулинарной основе. Переносное обучение позволяет системам распознавания изображений использовать знания, полученные в одной задаче, для повышения производительности в другой.

3. Обучение и оптимизация

• Функции потерь: Они подобны счетчикам во время обучения. Они измеряют, насколько хорошо работает компьютер. Цель – минимизировать потери, гарантируя, что компьютер улучшит распознавание изображений. Это похоже на тонкую настройку детектива для выявления более точных паттернов.
• Обратное распространение и градиентный спуск: Обратное распространение подобно обучению на ошибках. Когда компьютер допускает ошибку, он корректирует свое понимание с помощью градиентного спуска – метода поиска оптимального пути. Этот итерационный процесс сродни детективу, совершенствующему свои навыки расследования посредством непрерывного обучения.

Как работает распознавание изображений?

1. Ввод изображений

• Набор пикселей: Изображения состоят из крошечных элементов, называемых пикселями, каждый из которых имеет свою собственную информацию о цвете.
• Цветовые каналы: Информация о цвете часто организована по каналам, таким как красный, зеленый и синий, что придает изображению глубину.

2. Предварительная обработка изображений

• Очистка и улучшение: Изображения могут подвергаться предварительной обработке, включающей такие задачи, как уменьшение шума, изменение размера и регулировка яркости.
• Нормализация: обеспечение того, чтобы изображение было в стандартизированном формате, что упрощает анализ компьютером.

3. Извлечение признаков

• Локальные и глобальные функции: Выявление мелких деталей (локальных особенностей) и общих закономерностей (глобальных особенностей), имеющих решающее значение для понимания изображения.
• Сверточные нейронные сети (CNNs): Специализированные сети, предназначенные для обнаружения и изучения иерархических объектов на изображениях.

4. Архитектура модели

• Слои CNN: Эти слои, включая сверточные слои, слои объединения и полностью связанные слои, формируют архитектуру модели.
• Распознавание образов: Каждый уровень фокусируется на распознавании определенных шаблонов, постепенно формируя комплексное понимание изображения.

5. Обучение

• Контролируемое обучение: Модель обучается на помеченных наборах данных, где она учится связывать изображения с заранее определенными категориями (например, кошки или собаки).
• Функции потерь: Алгоритмы измеряют разницу между прогнозируемыми и фактическими результатами, помогая модели корректировать ее параметры.

6. Оптимизация

• Обратное распространение: Ошибки из прогнозов распространяются обратно по сети, корректируя параметры модели.
• Градиентный спуск: процесс, который точно настраивает параметры модели для минимизации ошибок, постепенно повышая точность.

7. Тестирование и оценка

• Тестовый набор данных: модель оценивается на отдельном наборе изображений, которые она раньше не видела (тестовый набор данных).
• Оценка точности: такие показатели, как точность и recall, измеряют, насколько хорошо модель работает на новых, невидимых изображениях.

8. Прогнозирование

• Ввод нового изображения: Когда модель получает новое, невидимое изображение, она применяет то, чему научилась во время обучения.
• Прогнозирование выходных данных: модель генерирует прогнозы, указывающие вероятную категорию или метку, связанную с входным изображением.

9. Итеративное улучшение

• Цикл обратной связи: В зависимости от характеристик модели могут быть внесены корректировки для повышения точности.
• Перенос обучения: использование предварительно подготовленных моделей или знаний, полученных в ходе выполнения одной задачи, для повышения производительности в связанной задаче.

Примеры распознавания изображений и приложения

Распознавание изображений нашло множество применений в различных отраслях промышленности, демонстрируя свою универсальность и влияние на технологии:

1. Здравоохранение

• Диагностика заболеваний: Распознавание изображений помогает в диагностике заболеваний путем анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, магнитно-резонансная томография и компьютерная томография.
• Помощь при патологии: Идентификация и анализ микроскопических изображений для целей патологии и гистологии.

Источник изображения: Semantic Scholar

2. Автономные транспортные средства

• Обнаружение объектов: Позволяет транспортным средствам обнаруживать и распознавать пешеходов, другие транспортные средства и препятствия на дороге.
• Определение полосы движения: распознает полосы движения, помогая в автономной навигации.

3. Розничная торговля

• Сканирование штрих-кодов: распознавание штрих-кодов для эффективного управления запасами и торговых операций.
• Визуальный поиск: позволяет пользователям искать товары в Интернете, используя изображения, а не текст.

4. Безопасность и видеонаблюдение

• Распознавание лиц: идентификация людей в целях безопасности в общественных местах, аэропортах и интеллектуальных системах наблюдения.
• Обнаружение аномалий: обнаружение необычных действий или объектов на кадрах видеонаблюдения.

5. Социальные сети

• Пометка фотографий: автоматическое пометка людей на фотографиях на платформах социальных сетей.
• Модерация контента: выявление и блокирование неприемлемого контента.

6. Производство

• Контроль качества: проверка продукции на наличие дефектов на производственных линиях.
• Робототехника: позволяет роботам идентифицировать объекты и обращаться с ними в производственных процессах.

7. Электронная коммерция

• Визуальные рекомендации: Рекомендация продуктов пользователям на основе их визуальных предпочтений.
• Поиск по изображениям: позволяет пользователям искать товары в Интернете с помощью изображений.

8. Сельское хозяйство

• Мониторинг посевов: выявление болезней растений и мониторинг состояния посевов с помощью беспилотных летательных аппаратов или спутниковых снимков.
• Обнаружение сорняков: распознавание сорняков и борьба с ними на сельскохозяйственных полях.

9. Игры

• Распознавание жестов: Позволяет пользователям управлять играми с помощью жестов рук или движений тела.
• Распознавание символов: идентификация персонажей или объектов в игровой среде.

10. Образование

• Автоматизированное оценивание: оценивание заданий студентов на основе отсканированных изображений.
• Интерактивное обучение: создание интерактивного опыта обучения с помощью приложений распознавания изображений.

Методы распознавания изображений

За прошедшие годы появилось несколько популярных методов распознавания изображений, каждый из которых предназначен для решения конкретных задач в данной области:

1. Сверточные нейронные сети (CNNs)

CNN – это специализированные архитектуры глубокого обучения, предназначенные для обработки сетчатых данных, таких как изображения. Они используют сверточные слои для автоматического и адаптивного изучения иерархических функций из входных изображений.

Примеры использования:

• Классификация изображений
• Обнаружение объектов
• Распознавание лиц

2. Обучение передаче

Переносное обучение предполагает использование предварительно обученной модели на большом наборе данных и ее точную настройку для конкретной задачи или набора данных меньшего размера. Это позволяет использовать знания, полученные в ходе выполнения одной задачи, для повышения производительности в другой.

Примеры использования:

• Быстрая адаптация к конкретным задачам,
• Преодоление ограничений данных

3. Рекуррентные нейронные сети (RNN)

RNN предназначены для обработки последовательных данных и применялись для задач, связанных с последовательностями изображений, таких как анализ видео. Они используют ячейки памяти для сохранения информации с течением времени.

Примеры использования:

• Анализ видео
• Распознавание жестов

4. Машины опорных векторов (SVM)

SVM – это тип управляемого алгоритма машинного обучения, используемого для классификации. Они работают путем нахождения гиперплоскости, которая наилучшим образом разделяет различные классы в пространстве объектов.

Примеры использования:

• Классификация изображений
• Распознавание объектов

5. Гистограмма ориентированных градиентов (HOG)

HOG – это дескриптор признаков, используемый для обнаружения объектов. Он анализирует распределение градиентов интенсивности в локальных областях изображения, фиксируя информацию о форме.

Примеры использования:

• Обнаружение объектов
• Обнаружение пешеходов

6. Региональные CNNS (R-CNNs)

R-CNNS разделяет изображение на области и применяет CNN независимо к каждой области. Затем он объединяет эти результаты для получения окончательных прогнозов.

Примеры использования:

• Обнаружение объектов
• Сегментация экземпляров

7. Вы смотрите только один раз (YOLO)

YOLO – это алгоритм обнаружения объектов, который разбивает изображение на сетку и предсказывает ограничивающие рамки и вероятности классов для каждой ячейки сетки за один проход.

Примеры использования:

• Обнаружение объектов в реальном времени
• Анализ видео

8. Генеративные состязательные сети (GAN)

GAN состоят из генератора и дискриминатора. Они могут генерировать реалистичные изображения, изучая распределение обучающих данных и проводя различие между реальными и сгенерированными изображениями.

Примеры использования:

• Синтез изображений
• Передача стиля

9. Алгоритмы ближайшего соседа

Алгоритмы ближайшего соседа классифицируют новые точки данных на основе мажоритарного класса их ближайших соседей в пространстве объектов.

Примеры использования:

• Классификация изображений
• Поиск изображений на основе контента

Распознавание изображений против компьютерного зрения (различия)

В этом различия между распознаванием изображений и компьютерным зрением:

Аспект	Распознавание изображений	Компьютерное зрение
Определение	Фокусируется на идентификации и категоризации объектов или шаблонов внутри изображения.	Охватывает более широкий круг задач, включая распознавание изображений, обнаружение объектов, генерацию изображений и многое другое.
Область применения	Специализируется в более широкой области компьютерного зрения.	Охватывает широкий спектр задач, связанных с пониманием и интерпретацией визуальной информации.
Цель	Конкретная цель распознавания и классификации объектов или паттернов на изображениях.	Направлено на воспроизведение человеческого зрения, позволяя машинам всесторонне понимать и интерпретировать визуальные данные.
Задачи	В первую очередь это классификация изображений.	Охватывает широкий спектр задач, включая обнаружение объектов, сегментацию изображений, распознавание лиц и 3D-реконструкцию.
Методы	Опирается на методы машинного обучения, часто с использованием нейронных сетей, таких как CNNs.	Включает в себя множество методов, включая машинное обучение, обработку изображений и распознавание образов.
Приложения	Широко используется в таких приложениях, как идентификация объектов на фотографиях, анализ медицинских изображений и автономных транспортных средств.	Выходит за рамки распознавания изображений и включает такие приложения, как робототехника, дополненная реальность и анализ видео.
Пример	Определение того, содержит ли изображение кошку или собаку.	Распознавание и локализация нескольких объектов на изображении, понимание контекста сцены и извлечение значимой информации.
Компоненты	В основном включает в себя извлечение признаков, архитектуру модели и обучение конкретным задачам распознавания изображений.	Включает в себя более широкий набор компонентов, включая предварительную обработку изображений, извлечение признаков, архитектуру модели и различные алгоритмы компьютерного зрения.
Сложность	В целом ориентирован на конкретные задачи распознавания, которые могут быть менее сложными.	Может включать в себя более сложные задачи, требующие более широкого набора алгоритмов и техник для всестороннего понимания визуальных эффектов.
Интеграция	Может быть интегрирован в качестве компонента в системы компьютерного зрения.	Служит всеобъемлющей областью, которая включает распознавание изображений в качестве одного из своих компонентов.

Распознавание изображений и обнаружение объектов (различия)

В этом различия между распознаванием изображений и обнаружением объектов:

Аспект	Распознавание изображений	Обнаружение объектов
Фокус	Идентификация и категоризация объектов или шаблонов внутри всего изображения.	Определение местоположения и классификация нескольких объектов на изображении.
Детализация	Обычно работает на глобальном уровне, распознавая содержимое всего изображения.	Работает на локальном уровне, идентифицируя конкретные объекты и их расположение на изображении.
Задачи	В первую очередь это классификация изображений.	Включает в себя как локализацию объекта (определение местоположения объекта), так и классификацию объектов (определение типов объектов).
Вывод	Предоставляет метку или категорию для всего изображения.	Предоставляет ограничительные рамки вокруг обнаруженных объектов вместе с соответствующими им метками.
Методы	Опирается на методы машинного обучения, часто с использованием нейронных сетей, таких как CNNs.	Использует специализированные алгоритмы, такие как региональные CNNs (R-CNNs), You Only Look Once (YOLO) и Single Shot MultiBox Detector (SSD).
Приложения	Обычно используется в таких задачах, как идентификация конкретных объектов на фотографиях или анализ медицинских изображений.	Широко применяется в таких областях, как автономные транспортные средства, видеонаблюдение и робототехника, где решающее значение имеют обнаружение и распознавание множества объектов.
Пример	Определение того, содержит ли изображение кошку или собаку.	Обнаружение и маркировка нескольких объектов на изображении, таких как автомобили, пешеходы и дорожные знаки.
Компоненты	В основном включает в себя извлечение признаков, архитектуру модели и обучение конкретным задачам распознавания изображений.	Включает предварительную обработку изображения, определение региона, извлечение признаков и этапы постобработки для локализации и классификации объектов.
Сложность	В целом ориентирован на конкретные задачи распознавания, которые могут быть менее сложными.	Включает в себя более сложные задачи из-за необходимости как локализации объектов, так и классификации в изображении.
Интеграция	Может быть интегрирован в качестве компонента в системы, требующие понимания изображений.	Часто служит важнейшим компонентом в приложениях компьютерного зрения, где важна локализация объектов.