Τι είναι το όραμα του υπολογιστή και γιατί έχει σημασία;

Όταν ένας άνθρωπος κοιτάζει μια σκηνή ή μια εικόνα, την καταλαβαίνουν - ποια αντικείμενα είναι μέσα της και τι συμβαίνει εάν λαμβάνει χώρα δράση. Ένας υπολογιστής, από την άλλη πλευρά, επεξεργάζεται μόνο ψηφιακά δεδομένα που περιγράφουν την τιμή χρώματος κάθε pixel. Για έναν άνθρωπο, η αναγνώριση μιας πίτσας σε ένα γεμάτο τραπέζι είναι αβίαστη. Αλλά μέχρι πρόσφατα, οι υπολογιστές δεν θα μπορούσαν να εκτελέσουν την ίδια εργασία.

Το όραμα του υπολογιστή, ή το βιογραφικό σημείωμα, επιτρέπει στον υπολογιστή να μπορεί να διαλέγει σημαντικές πληροφορίες από οπτικές εισόδους και να κάνει ακριβείς προβλέψεις και προτάσεις βάσει αυτών των πληροφοριών.

Πώς λειτουργεί το Computer Vision;

Πριν από την όραση του υπολογιστή, για να δημιουργήσει ένα πρόγραμμα που αναγνώρισε μια συγκεκριμένη εικόνα, ένα άτομο θα έπρεπε να κάνει ώρες χειροκίνητης εργασίας. Πρώτον, θα πρέπει να συγκεντρωθεί μια βάση δεδομένων με παρόμοιες εικόνες.

Στη συνέχεια, αυτές οι εικόνες θα πρέπει να αναλυθούν, να μετρηθούν και να επισημανθούν με το χέρι με σχετικά δεδομένα ότι ο ερευνητής σκέφτηκε ότι θα μπορούσε να προσδιορίσει το εν λόγω αντικείμενο (όπως το χρώμα, τις μετρήσεις και σχήμα). Μόνο τότε θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί λογισμικό για την πραγματοποίηση προβλέψεων.

Από την άλλη πλευρά, το όραμα υπολογιστή αυτοματοποιεί ολόκληρη τη διαδικασία χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση μηχανικής μάθησης γνωστή ως βαθιά μάθηση. Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιεί ένα πολυεπίπεδο νευρικό δίκτυο με εκατοντάδες πιθανά επίπεδα. Στην περίπτωση των εικόνων, αυτό είναι συνήθως ένα συνελικτικό νευρικό δίκτυο (CNN).

Η εξήγηση λεπτομερώς πώς λειτουργεί η βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα είναι πέρα ​​από το πεδίο εφαρμογής αυτού του άρθρου. Βασικά, μεγάλες ποσότητες δεδομένων τροφοδοτούνται στο νευρικό δίκτυο. Το νευρωνικό δίκτυο αναλύει τα δεδομένα επαναλαμβανόμενα έως ότου μπορεί να σχηματίσει ακριβείς προβλέψεις σχετικά με αυτό.

Στην περίπτωση ενός CNN που χρησιμοποιείται για μια εργασία όρασης υπολογιστή, το νευρικό δίκτυο λαμβάνει τα δεδομένα σε διάφορα βήματα. Πρώτον, καταρρέει την εικόνα σε διάφορα κομμάτια (μεμονωμένα pixel ή ομάδες pixel που έχουν επισημανθεί εκ των προτέρων).

Στη συνέχεια, κάνει προβλέψεις για το τι υπάρχει σε διαφορετικά κομμάτια της εικόνας (όπως σκληρές άκρες ή συγκεκριμένα αντικείμενα). Ελέγχει την ακρίβεια αυτών των προβλέψεων επανειλημμένα και αλλάζει ελαφρώς τμήματα του αλγορίθμου κάθε φορά μέχρι να γίνει πολύ ακριβής.

Οι υπολογιστές είναι τώρα τόσο ισχυροί που μπορούν να αναλύσουν μια εικόνα πολύ πιο γρήγορα από τον ανθρώπινο εγκέφαλο, ειδικά όταν έχουν μάθει να αναγνωρίζουν συγκεκριμένα μοτίβα. Με αυτόν τον τρόπο, είναι εύκολο να δούμε πώς ένας αλγόριθμος βαθιάς μάθησης θα μπορούσε να ξεπεράσει τις ανθρώπινες δυνατότητες.

Ποιοι είναι οι τύποι του Computer Vision;

Το όραμα του υπολογιστή περιλαμβάνει την ανάλυση και κατανόηση των εικόνων και την παραγωγή των σχετικών προβλέψεων ή αποφάσεων σχετικά με τις εικόνες. Υπάρχουν διάφορες εργασίες που θα χρησιμοποιήσει το όραμα του υπολογιστή για την επίτευξη αυτών των στόχων. Μερικά από αυτά περιλαμβάνουν:

• Ταξινόμηση εικόνας: Ο τύπος της εικόνας αναγνωρίζεται. Για παράδειγμα, αν είναι πρόσωπο, τοπίο ή αντικείμενο ενός ατόμου. Αυτό το είδος εργασίας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ταχεία αναγνώριση και ταξινόμηση εικόνων. Μία χρήση για αυτό είναι η αυτόματη αναγνώριση και αποκλεισμός ακατάλληλου περιεχομένου στα κοινωνικά μέσα.
• Αναγνώριση αντικειμένων: Παρόμοια με την ταξινόμηση εικόνας, η αναγνώριση αντικειμένων μπορεί να αναγνωρίσει ένα συγκεκριμένο αντικείμενο σε μια σκηνή - όπως μια πίτσα σε ένα γεμάτο τραπέζι.
• Ανίχνευση άκρων: Μια κοινή χρήση της όρασης του υπολογιστή, και συνήθως το πρώτο βήμα στην ανίχνευση αντικειμένων, είναι ο εντοπισμός των σκληρών άκρων μιας εικόνας.
• Αναγνώριση αντικειμένου: Αυτή είναι η αναγνώριση μεμονωμένων παραδειγμάτων ενός αντικειμένου ή εικόνας, όπως η αναγνώριση ενός συγκεκριμένου ατόμου, δακτυλικών αποτυπωμάτων ή οχήματος.
• Ανίχνευση αντικειμένων: Η ανίχνευση είναι η αναγνώριση ενός συγκεκριμένου χαρακτηριστικού μέσα σε μια εικόνα, όπως ένα σπασμένο οστό σε μια ακτινογραφία.
• Τμηματοποίηση αντικειμένων: Αυτή είναι η ταυτοποίηση των pixel στην εικόνα που ανήκουν στο εν λόγω αντικείμενο.
• Παρακολούθηση αντικειμένων: Σε μια ακολουθία βίντεο, μόλις αναγνωριστεί ένα αντικείμενο, μπορεί εύκολα να παρακολουθείται σε ολόκληρο το βίντεο.
• Αποκατάσταση εικόνας: Το θόλωμα, ο θόρυβος και άλλα αντικείμενα εικόνας μπορούν να αφαιρεθούν με τον ακριβή προσδιορισμό του πού βρίσκεται το αντικείμενο σε σχέση με το φόντο.

Παραδείγματα Computer Vision

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρησιμοποιείται ήδη σε πολλές βιομηχανίες με εκπληκτικό αποτέλεσμα, το οποίο ισχύει για την όραση του υπολογιστή. Ακολουθούν μερικά παραδείγματα βιογραφικού που χρησιμοποιούνται ήδη σήμερα.

Αναγνώριση προσώπου

Η αναγνώριση προσώπου είναι ένας από τους βασικούς τρόπους με τους οποίους χρησιμοποιείται σήμερα το όραμα του υπολογιστή. Σε σύγκριση με βάσεις δεδομένων γνωστών προσώπων, οι αλγόριθμοι όρασης υπολογιστή μπορούν να προσδιορίσουν με ακρίβεια μεμονωμένα άτομα.

• Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης αναλύουν εικόνες και επισημαίνουν αυτόματα στους χρήστες τους οποίους έχει καλή επιλογή εικόνων.
• Οι φορητοί υπολογιστές, τα τηλέφωνα και οι συσκευές ασφαλείας μπορούν να αναγνωρίσουν άτομα που επιτρέπουν την πρόσβαση.
• Η επιβολή του νόμου χρησιμοποιεί αναγνώριση προσώπου σε συστήματα CCTV για τον εντοπισμό υπόπτων.

Φάρμακο

Το Computer vision χρησιμοποιείται επί του παρόντος στην υγειονομική περίθαλψη για να παρέχει ταχύτερες και ακριβέστερες διαγνώσεις από ό, τι οι ειδικοί μπορούν να κάνουν. Πολλές εφαρμογές περιλαμβάνουν ανάλυση εικόνων ακτίνων Χ, CT ή MRI για συγκεκριμένες καταστάσεις, συμπεριλαμβανομένων νευρολογικών ασθενειών, όγκων και σπασμένων ή σπασμένων οστών.

Αυτοκίνητα Αυτοκίνητα

Τα αυτόνομα οχήματα πρέπει να κατανοήσουν το περιβάλλον τους να οδηγείς με ασφάλεια. Αυτό σημαίνει αναγνώριση δρόμων, λωρίδων, σημάτων κυκλοφορίας, άλλων οχημάτων, πεζών και άλλων. Όλες αυτές οι εργασίες χρησιμοποιούν συστήματα όρασης υπολογιστών σε πραγματικό χρόνο για την αποφυγή συγκρούσεων και την ασφαλή οδήγηση.

Το Computer Vision είναι δύσκολο

Οι τρέχουσες εφαρμογές του υπολογιστή όραμα έχουν ήδη αρχίσει να αλλάζουν τον τρόπο που εργαζόμαστε σε διάφορες βιομηχανίες. Από την ικανότητα εντοπισμού ελαττωματικών ή σπασμένων συσκευών έως την ακριβή διάγνωση καρκίνου, το όραμα του υπολογιστή έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει τα συστήματα και να σώσει ζωές.

Όμως, δεν είναι χωρίς τις προκλήσεις του. Το όραμα του υπολογιστή απέχει πολύ από αυτό που είναι το ανθρώπινο όραμα. Έχουμε χιλιάδες χρόνια εξέλιξης που μας επιτρέπουν να αναγνωρίζουμε και να κατανοούμε σχεδόν όλα όσα συμβαίνουν γύρω μας σε πραγματικό χρόνο. Όμως, δεν έχουμε ιδέα πώς οι ανθρώπινοι εγκέφαλοι εκτελούν αυτά τα καθήκοντα.

Η βαθιά μάθηση είναι ένα τεράστιο βήμα προς τη σωστή κατεύθυνση, αλλά απαιτεί ακόμα μια καταπληκτική δουλειά για να δημιουργήσετε ένα σύστημα που μπορεί να εκτελέσει μια εργασία που οι άνθρωποι μπορούν να κάνουν πολύ εύκολα, όπως η αναγνώριση ενός αυτοκινήτου στο δρόμος. Αυτό συμβαίνει επειδή οι υπολογιστές εκτελούν περιορισμένες εργασίες πολύ αποτελεσματικά. Η ανάπτυξη ενός υπολογιστή που μπορεί να κατανοήσει τη συνολική πολυπλοκότητα του οπτικού κόσμου είναι ένα εντελώς διαφορετικό παιχνίδι μπάλας.

Καθώς περισσότερη έρευνα αφορά τόσο τις εφαρμογές AI όσο και την ανθρώπινη βιολογία, είναι πιθανό να δούμε μια έκρηξη πιθανών χρήσεων για την όραση υπολογιστών στο εγγύς μέλλον.

Τι είναι οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης; Δείτε πώς λειτουργούν

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης έχουν σχεδιαστεί για να κάνουν τη ζωή πιο εύκολη και να βελτιώνουν τα συστήματα, αλλά μπορούν να πάνε στραβά με κακές συνέπειες.

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα