Штучний інтелект для розпізнавання зображень: що це таке, як він працює та приклади

Люди мають вроджену здатність розрізняти та точно ідентифікувати об'єкти, людей, тварин та місця на фотографіях. Штучний інтелект – це базова технологія, яка забезпечує розпізнавання зображень, дозволяючи комп'ютерам аналізувати та інтерпретувати візуальні дані. Однак комп'ютери не мають можливості класифікувати зображення. Проте їх можна навчити інтерпретувати візуальну інформацію за допомогою програм комп'ютерного зору та технології розпізнавання зображень.

Як відгалуження штучного інтелекту та комп'ютерного зору, розпізнавання зображень поєднує методи глибокого навчання для багатьох реальних випадків використання. Щоб точно сприймати світ, штучний інтелект залежить від комп'ютерного зору. Візуальне розпізнавання — це ширший технологічний процес, який дозволяє комп'ютерам інтерпретувати цифрові зображення та візуальний контент, що дозволяє проводити поглиблений аналіз та розуміння в різних програмах.

Без допомоги технології розпізнавання зображень модель комп'ютерного зору не може виявляти, ідентифікувати та виконувати класифікацію зображень. Тому програмне забезпечення для розпізнавання зображень на основі штучного інтелекту повинно бути здатним декодувати зображення та виконувати прогнозний аналіз. Для цього моделі штучного інтелекту навчаються на величезних наборах даних для отримання точних прогнозів.

За даними Fortune Business Insights, у 23.8 році розмір ринку глобальної технології розпізнавання зображень оцінювався в 2019 мільярда доларів. Очікується, що ця цифра різко зросте до $ 86.3 мільярда за 2027, зростаючи зі середньорічним темпом зростання 17.6% протягом зазначеного періоду. Лідери галузі стимулюють впровадження технологій візуального штучного інтелекту та комп’ютерного зору в таких секторах, як охорона здоров’я, електронна комерція та автономні транспортні засоби, прискорюючи зростання ринку.

Що таке розпізнавання зображень?

Розпізнавання зображень використовує технології та методи, які допомагають комп'ютерам ідентифікувати, маркувати та класифікувати елементи зображення, що цікавлять їх. Технологія працює шляхом виявлення ключових та візуальних особливостей на зображеннях, які є важливими для точного пошуку та розпізнавання зображень на основі вмісту.

Хоча люди досить легко обробляють зображення та класифікують об'єкти на них, машина не може зробити те саме, якщо її спеціально не навчити цьому. Моделі глибокого навчання навчені аналізувати зображення, вилучаючи та інтерпретуючи ці ключові та візуальні ознаки. Результатом розпізнавання зображень є точна ідентифікація та класифікація виявлених об'єктів за різними заздалегідь визначеними категоріями за допомогою технології глибокого навчання.

Як працює AI Image Recognition?

Як люди інтерпретують візуальну інформацію?

Наші природні нейронні мережі допомагають нам розпізнавати, класифікувати та інтерпретувати зображення на основі нашого минулого досвіду, набутих знань та інтуїції. Так само штучна нейронна мережа допомагає машинам ідентифікувати та класифікувати зображення. Але спочатку їх потрібно навчити розпізнавати об'єкти на зображенні.

Ефективний збір даних та підготовка високоякісних, маркованих зображень є важливими кроками для навчання моделей штучного інтелекту точно розпізнавати та класифікувати зображення.

Щоб метод виявлення об'єктів працював, модель спочатку необхідно навчити на різних наборах даних зображень за допомогою методів глибокого навчання. Для забезпечення надійного навчання моделі важливо використовувати різноманітні навчальні набори даних та застосовувати ретельне маркування зображень, що допомагає моделі краще узагальнюватися та підвищує точність.

На відміну від ML, де вхідні дані аналізуються за допомогою алгоритмів, глибоке навчання використовує багаторівневу нейронну мережу. Існує три типи шарів: вхідний, прихований і вихідний. 

• Вхідний шар: Отримує вихідні дані зображення (пікселі).
• Прихований шар(и): Обробляє інформацію в кілька етапів, витягаючи ознаки.
• Вихідний рівень: Створює кінцевий результат класифікації або ідентифікації.

Оскільки шари пов’язані між собою, кожен шар залежить від результатів попереднього шару. Тому для навчання нейронної мережі необхідний величезний набір даних, щоб система глибокого навчання імітувала процес людських міркувань і продовжувала вчитися.

[Читайте також: Повний посібник із анотації зображень]

Як ШІ навчають розпізнавати зображення?

Комп'ютер бачить та обробляє зображення зовсім інакше, ніж люди. Зображення для комп'ютера – це просто набір пікселів – або як векторне, або як растрове зображення. У растрових зображеннях кожен піксель розташовано у формі сітки, тоді як у векторному зображенні вони розташовані у вигляді багатокутників різних кольорів. Для конкретних завдань розпізнавання зображень користувачі можуть використовувати власну модель або навіть навчати власну модель, що забезпечує більшу гнучкість і точність, коли стандартних моделей недостатньо.

Під час організації даних кожне зображення класифікується та витягуються фізичні ознаки. Зрештою, геометричне кодування перетворюється на мітки, що описують зображення. Цей етап – збір, упорядкування, маркування та анотування зображень – є критично важливим для продуктивності моделей комп’ютерного зору. Маркування зображень та ідентифікація зображень мають вирішальне значення для завдань розпізнавання та виявлення об’єктів, гарантуючи, що моделі можуть точно класифікувати та знаходити об’єкти на зображеннях.

Після того, як набори даних глибокого навчання розроблені точно, алгоритми розпізнавання зображень працюють над виведенням шаблонів із зображень. Виявлення зображень включає визначення місцезнаходження об'єктів на зображенні за допомогою обмежувальної рамки або рамок, що підтримує аналіз зображень, розпізнавання фотографій та редагування зображень, надаючи просторову інформацію про виявлені об'єкти.

Ці процеси сприяють підвищенню точності та покращенню взаємодії з користувачем у програмах розпізнавання зображень.

Розпізнавання обличчя:

Штучний інтелект навчений розпізнавати обличчя, складаючи карту рис обличчя людини та виконуючи аналіз обличчя для визначення ідентичності, емоцій та демографічних показників, а потім порівнюючи їх із зображеннями в базі даних глибокого навчання, щоб знайти збіг.

Розпізнавання облич широко використовується в інтелектуальних пристроях та системах безпеки для перевірки особи та контролю доступу.

Сучасні системи використовують відеопотік з цифрових камер та веб-камер для забезпечення розпізнавання та аналізу облич у режимі реального часу.

Ідентифікація об'єкта:

Технологія розпізнавання зображень допомагає вам знаходити об'єкти, що вас цікавлять, у вибраній частині зображення, використовуючи розпізнавання об'єктів для ідентифікації та класифікації предметів. У промислових умовах ідентифікація об'єктів використовується для автоматизації та контролю якості, що дозволяє роботам ефективно сканувати, витягувати та сортувати предмети. Візуальний пошук працює, перш за все, шляхом ідентифікації об'єктів на зображенні та порівняння їх із зображеннями в Інтернеті. Камери безпеки також використовують ідентифікацію об'єктів для спостереження в режимі реального часу та виявлення загроз.

Виявлення тексту:

Система розпізнавання зображень також допомагає виявляти текст із зображень та перетворювати його у формат, що зчитується машиною, за допомогою оптичного розпізнавання символів. Додаток для розпізнавання зображень може включати розпізнавання тексту як основну функцію, що дозволяє користувачам витягувати та обробляти текстову інформацію з фотографій або відсканованих документів.

Важливість експертних анотацій зображень у розробці ШІ

Маркування та позначання даних – це трудомісткий процес, який вимагає значних людських зусиль. Ці марковані дані є критично важливими, оскільки вони формують основу здатності вашого алгоритму машинного навчання розуміти та відтворювати візуальне сприйняття людини. Високоякісні анотації особливо важливі для рішень з розпізнавання зображень, які залежать від точних маркованих даних для досягнення надійних результатів. Хоча деякі моделі розпізнавання зображень на основі штучного інтелекту можуть працювати без маркованих даних, використовуючи машинне навчання без учителя, вони часто мають суттєві обмеження. Щоб створити алгоритм розпізнавання зображень, який забезпечує точні та нюансовані прогнози, важливо співпрацювати з експертами з анотації зображень.

У штучному інтелекті анотування даних передбачає ретельне маркування набору даних, який часто містить тисячі зображень, шляхом присвоєння змістовних тегів або категоризації кожного зображення в певний клас. Більшість організацій, що розробляють програмне забезпечення та моделі машинного навчання, не мають ресурсів і часу для внутрішнього виконання цього копіткого завдання. Аутсорсинг цієї роботи – це розумна та економічно ефективна стратегія, яка дозволяє компаніям ефективно виконувати роботу без тягаря навчання та утримання власної команди з маркування. Анотовані дані також можна безперешкодно інтегрувати з існуючими системами, розширюючи їхню функціональність та підтримуючи ефективне розгортання рішень ШІ.

Точні анотації не лише підтримують навчання моделі, але й дозволяють системам штучного інтелекту обробляти візуальні вхідні дані та аналізувати візуальний контент у різних програмах, включаючи фільтрацію неприйнятних зображень для модерації контенту та покращення взаємодії з користувачем.

Проблеми розпізнавання зображень за допомогою штучного інтелекту

• Погана якість данихМоделі потребують великих та різноманітних наборів даних. Без достатньої різноманітності прогнози можуть бути упередженими або неточними.
• Реальна складністьОсвітлення, кути та захаращений фон ускладнюють точну ідентифікацію об'єктів штучним інтелектом.
• Анотація, що займає багато часуМаркування зображень для навчання є повільним і дорогим процесом, але важливим для точних моделей.
• Обмежена гнучкістьМоделі штучного інтелекту, навчені для одного завдання, часто мають труднощі з адаптацією до нових застосувань.
• Питання конфіденційностіЗанепокоєння щодо зловживань, таких як стеження та розпізнавання облич, викликають етичні питання.
• Ризики безпекиНевеликі зміни в зображеннях можуть обдурити системи штучного інтелекту, що призведе до неправильних результатів.
• Високі витратиНавчання ШІ вимагає потужного обладнання та значних енерговитрат, що може бути дорогим.
• Відсутність прозорості: моделі штучного інтелекту часто працюють як «чорні ящики», що ускладнює розуміння їхніх рішень.