Компьютерное зрение (computer vision, CV) — это область науки, которая занимается анализом изображений и видео. Специалисты стремятся найти более продвинутые методы для обучения компьютера правильно видеть и извлекать информацию из того, что он видит. Казалось бы, это просто: обучить искусственный интеллект распознавать визуальные образы. Но это не так. Почему же? Давайте попробуем разобраться.
Как работает технология компьютерного зрения?
Компьютер видит по-другому, чем люди. У него нет нашего жизненного опыта и способности легко идентифицировать объекты на изображении. Он не может отличить дом от дерева без каких-либо исходных данных. Чтобы научить компьютер видеть и понимать, что находится на изображении, люди используют технологии машинного обучения.
Для этого собирают большие базы данных, из которых формируют наборы данных. Выделяя характеристики и их комбинации для идентификации похожих объектов, можно обучить модель машинного обучения распознавать нужные типы закономерностей. Конечно же, даже после загрузки нескольких наборов данных модели могут ошибочно распознавать некоторые объекты. Если это происходит, модели дообучают на новых наборах данных.
Компьютерное зрение использует алгоритмы машинного обучения для анализа и обработки изображений и видео. Эти алгоритмы могут распознавать закономерности в данных и использовать их для распознавания, классификации и манипулирования объектами на изображениях и видео.
Принципы обучения, заложенные в технологии computer vision
Чтобы обучить компьютер, собирается большой объем данных, который позволяет выделить характеристики, присущие различным объектам. Например, чтобы компьютер мог находить котов на фотографиях, ему нужна обучающая выборка. Это набор данных с изображениями котов (положительные примеры), который разбавлен картинками без котов (отрицательные примеры).
Во время обучения компьютер анализирует изображения, выделяя признаки и комбинации признаков, которые позволяют понять, что на картинке кот. Чем больше и разнообразнее коллекция картинок, тем точнее искусственный интеллект научится распознавать объекты. Если машинное обучение прошло успешно, компьютер справится с задачей распознавания. Если процент ошибок высок, можно провести дообучение на других наборах данных.
Обучающие наборы данных обычно очень большие, поэтому обучение модели компьютерного зрения может занимать много времени. Чтобы ускорить процесс, такие задачи лучше выполнять в облаке с помощью виртуальных графических процессоров.
Производительность GPU выше стандартных CPU, а масштабирование позволяет быстро получить объем ресурсов, необходимый для полноценного обучения модели. Например, для создания систем компьютерного зрения можно использовать сервис ML-разработки Yandex DataSphere, в котором есть инструменты и динамически масштабируемые ресурсы, необходимые для полного цикла разработки машинного обучения.
Если упростить, то любая система компьютерного зрения при анализе изображения проходит через три этапа:
- Классификация изображения. Компьютер присваивает картинке определенный класс из заранее известных.
- Локализация конкретного объекта. Чем больше объектов на изображении, тем сложнее требуется нейросеть.
- Построение изображения. Программа убирает шум и повышает качество картинки, выделяя доминирующие и малозначительные объекты.
Каждый этап сложен, потому что компьютер не понимает, что на изображении важное, а что нет. Поэтому сначала картинка проходит через внутренние алгоритмы, заложенные разработчиками. Так компьютер получает начальные сведения об изображении. Затем компьютер находит объекты и их границы. Для этого есть разные способы. Например, можно использовать размытие по Гауссу, когда изображение размывают несколько раз, выявляя самые контрастные фрагменты. Эти значимые места в дальнейшем считаются объектами.
Значимые места компьютер при помощи любого из популярных алгоритмов (например, SIFT, SURF или HOG) описывает в числовом виде. Такая запись называется дескриптором. Она позволяет полно и точно сравнить фрагменты изображений, не используя сами фрагменты. Но так как сравнение — это тяжелая вычислительная операция, то дескрипторы кластеризуют: делят на группы. В каждой группе находятся дескрипторы разных изображений, но с общими характеристиками.
Кластеризация и следующее за ним квантование (обобщение) дескрипторов уменьшает объем данных, которые приходится обрабатывать компьютеру. А заодно позволяет быстрее распознавать объекты и сравнивать изображения.
Где используют компьютерное зрение?
Компьютерное зрение имеет множество приложений в различных областях. Например, в бизнесе компьютерное зрение может быть использовано для автоматического распознавания объектов на изображениях или видео, что позволяет компаниям быстро анализировать данные и принимать решения на основе полученной информации.
В области безопасности компьютерное зрение может быть использовано для распознавания лиц или номерных знаков автомобилей. Это позволяет системам безопасности быстро определять подозрительные действия или нарушения.
В области медицины компьютерное зрение может быть использовано для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки или МРТ. Это может помочь врачам принимать более обоснованные решения при лечении пациентов.
Преимущества интеграции компьютерного зрения
Использование компьютерного зрения может принести множество преимуществ. Оно позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как распознавание объектов на изображениях или видео, что экономит время и усилия.
Кроме того, компьютерное зрение может помочь компаниям предоставлять более эффективные услуги и принимать более обоснованные решения на основе анализа данных.
В целом, компьютерное зрение — это мощный инструмент, который может помочь компьютерам распознавать, классифицировать и манипулировать объектами на изображениях и видео. Эта технология имеет множество приложений в различных областях и может принести значительные преимущества тем, кто ее использует.