ИИ для распознавания изображений: что это такое, как работает и примеры

Люди обладают врождённой способностью различать и точно идентифицировать объекты, людей, животных и места на фотографиях. Искусственный интеллект — это базовая технология, лежащая в основе распознавания изображений, позволяющая компьютерам анализировать и интерпретировать визуальные данные. Однако компьютеры не обладают способностью классифицировать изображения. Однако их можно научить интерпретировать визуальную информацию с помощью приложений компьютерного зрения и технологий распознавания изображений.

Будучи ответвлением искусственного интеллекта и компьютерного зрения, распознавание изображений сочетает в себе методы глубокого обучения, обеспечивая множество практических применений. Для точного восприятия мира ИИ опирается на компьютерное зрение. Визуальное распознавание — это более широкий технологический процесс, позволяющий компьютерам интерпретировать цифровые изображения и визуальный контент, обеспечивая расширенный анализ и понимание в различных приложениях.

Без технологии распознавания изображений модель компьютерного зрения не может обнаруживать, идентифицировать и классифицировать изображения. Поэтому программное обеспечение для распознавания изображений на основе ИИ должно быть способно декодировать изображения и выполнять предиктивный анализ. Для этого модели ИИ обучаются на больших наборах данных для получения точных прогнозов.

По данным Fortune Business Insights, объем мирового рынка технологий распознавания изображений в 23.8 году оценивался в 2019 миллиарда долларов. Ожидается, что эта цифра вырастет до до 86.3 млрд долларов США к 2027 году, увеличившись на 17.6% в год за указанный период. Лидеры отрасли стимулируют внедрение технологий визуального ИИ и компьютерного зрения в таких секторах, как здравоохранение, электронная коммерция и беспилотные автомобили, ускоряя рост рынка.

Что такое распознавание изображений?

Распознавание изображений использует технологии и методы, позволяющие компьютерам идентифицировать, маркировать и классифицировать интересующие элементы изображения. Технология работает за счёт обнаружения ключевых особенностей и визуальных особенностей изображений, которые необходимы для точного поиска и распознавания изображений на основе их содержания.

В то время как люди довольно легко обрабатывают изображения и классифицируют объекты на них, машина не может сделать то же самое, если она специально не обучена этому. Модели глубокого обучения обучаются анализировать изображения, извлекая и интерпретируя ключевые особенности и визуальные особенности. Результатом распознавания изображений является точная идентификация и классификация обнаруженных объектов по различным заранее определённым категориям с помощью технологий глубокого обучения.

Как работает распознавание изображений AI?

Как люди интерпретируют визуальную информацию?

Наши естественные нейронные сети помогают нам распознавать, классифицировать и интерпретировать изображения, основываясь на нашем прошлом опыте, приобретённых знаниях и интуиции. Аналогичным образом искусственные нейронные сети помогают машинам распознавать и классифицировать изображения. Но сначала их нужно обучить распознавать объекты на изображении.

Эффективный сбор данных и подготовка высококачественных маркированных изображений являются важнейшими этапами обучения моделей ИИ точному распознаванию и классификации изображений.

Для работы метода обнаружения объектов модель необходимо сначала обучить на различных наборах изображений с использованием методов глубокого обучения. Для обеспечения надёжного обучения модели важно использовать разнообразные обучающие наборы данных и применять тщательную маркировку изображений, что способствует лучшему обобщению модели и повышению её точности.

В отличие от МО, где входные данные анализируются с помощью алгоритмов, глубокое обучение использует многоуровневую нейронную сеть. В ней задействованы три типа слоев — входной, скрытый и выходной. 

• Входной слой: Получает исходные данные изображения (пиксели).
• Скрытый слой(и): Обрабатывает информацию на нескольких этапах, извлекая признаки.
• Выходной слой: Формирует окончательный результат классификации или идентификации.

Поскольку слои взаимосвязаны, каждый уровень зависит от результатов предыдущего слоя. Поэтому для обучения нейронной сети необходим огромный набор данных, чтобы система глубокого обучения склонялась к имитации процесса человеческого мышления и продолжала учиться.

[Также Читайте: Полное руководство по аннотации изображений]

Как ИИ обучается распознавать изображение?

Компьютер воспринимает и обрабатывает изображение совершенно иначе, чем человек. Изображение для компьютера — это всего лишь набор пикселей, будь то векторное или растровое. В растровых изображениях каждый пиксель организован в виде сетки, тогда как в векторном изображении они организованы в виде многоугольников разных цветов. Для решения конкретных задач распознавания изображений пользователи могут использовать пользовательскую модель или даже обучить свою собственную, что обеспечивает большую гибкость и точность, когда стандартных моделей недостаточно.

В процессе организации данных каждое изображение категоризируется и из него извлекаются физические характеристики. Наконец, геометрическое кодирование преобразуется в метки, описывающие изображения. Этот этап — сбор, организация, маркировка и аннотирование изображений — критически важен для эффективности моделей компьютерного зрения. Маркировка и идентификация изображений критически важны для задач распознавания и обнаружения объектов, гарантируя, что модели смогут точно категоризировать и локализовать объекты на изображениях.

После того, как наборы данных для глубокого обучения разработаны правильно, алгоритмы распознавания изображений начинают извлекать из них закономерности. Обнаружение изображений включает в себя определение местоположения объектов на изображении с помощью одной или нескольких ограничивающих рамок, что позволяет проводить анализ изображений, распознавать и редактировать их, предоставляя пространственную информацию об обнаруженных объектах.

Эти процессы способствуют повышению точности и улучшению пользовательского опыта в приложениях распознавания изображений.

Распознавание лиц:

Искусственный интеллект обучен распознавать лица, отображая черты лица человека и выполняя анализ лица для определения его личности, эмоций и демографических характеристик, а затем сравнивая их с изображениями в базе данных глубокого обучения, чтобы установить соответствие.

Распознавание лиц широко используется в интеллектуальных устройствах и системах безопасности для проверки личности и контроля доступа.

Современные системы используют видеосигнал с цифровых камер и веб-камер для обнаружения и анализа лиц в режиме реального времени.

Идентификация объекта:

Технология распознавания изображений помогает находить интересующие вас объекты на выбранной части изображения, используя распознавание для идентификации и классификации предметов. В промышленных условиях идентификация объектов используется для автоматизации и контроля качества, позволяя роботам эффективно сканировать, извлекать и сортировать предметы. Визуальный поиск в первую очередь заключается в идентификации объектов на изображении и сравнении их с изображениями в интернете. Камеры видеонаблюдения также используют идентификацию объектов для видеонаблюдения в режиме реального времени и обнаружения угроз.

Обнаружение текста:

Система распознавания изображений также помогает распознавать текст на изображениях и преобразовывать его в машиночитаемый формат с помощью оптического распознавания символов. Приложение для распознавания изображений может включать распознавание текста в качестве основной функции, позволяя пользователям извлекать и обрабатывать текстовую информацию из фотографий или отсканированных документов.

Важность экспертной аннотации изображений в разработке ИИ

Разметка и маркировка данных — это трудоёмкий процесс, требующий значительных человеческих усилий. Размеченные данные имеют решающее значение, поскольку они составляют основу способности алгоритма машинного обучения понимать и воспроизводить человеческое зрительное восприятие. Высококачественная аннотация особенно важна для решений по распознаванию изображений, которые зависят от точности размеченных данных для достижения надёжных результатов. Хотя некоторые модели распознавания изображений на основе ИИ могут работать без размеченных данных, используя машинное обучение без учителя, они часто имеют существенные ограничения. Для создания алгоритма распознавания изображений, обеспечивающего точные и детальные прогнозы, необходимо сотрудничать с экспертами в области аннотации изображений.

В сфере искусственного интеллекта аннотирование данных подразумевает тщательную маркировку набора данных, часто содержащего тысячи изображений, путём присвоения каждому изображению значимых тегов или отнесения его к определённому классу. Большинство организаций, разрабатывающих программное обеспечение и модели машинного обучения, не располагают ресурсами и временем для выполнения этой кропотливой работы собственными силами. Передача этой работы на аутсорсинг — разумная и экономичная стратегия, позволяющая компаниям эффективно выполнять работу, не тратя время на обучение и содержание собственной команды специалистов по маркировке. Аннотированные данные также можно легко интегрировать с существующими системами, расширяя их функциональность и способствуя эффективному внедрению решений на основе искусственного интеллекта.

Точная аннотация не только способствует обучению моделей, но и позволяет системам искусственного интеллекта обрабатывать визуальные входные данные и анализировать визуальный контент в различных приложениях, включая фильтрацию нежелательных изображений для модерации контента и улучшения пользовательского опыта.

Проблемы распознавания изображений с помощью ИИ

• Низкое качество данных: Модели нуждаются в больших и разнообразных наборах данных. Без достаточного разнообразия прогнозы могут быть предвзятыми или неточными.
• Реальная сложность мира: Освещение, углы обзора и загроможденный фон затрудняют точную идентификацию объектов ИИ.
• Аннотация, требующая много времени: Маркировка изображений для обучения — медленный и затратный процесс, но он необходим для получения точных моделей.
• Ограниченная гибкость: Модели ИИ, обученные для одной задачи, часто с трудом адаптируются к новым приложениям.
• Вопросы конфиденциальности: Опасения по поводу неправомерного использования, например, для слежки и распознавания лиц, поднимают этические вопросы.
• Безопасность: Небольшие изменения в изображениях могут обмануть системы искусственного интеллекта, что приведет к неверным результатам.
• Высокие затраты: Обучение ИИ требует мощного оборудования и значительных затрат энергии, что может быть дорогостоящим.
• Отсутствие прозрачности: модели ИИ часто работают как «черные ящики», что затрудняет понимание их решений.