Что такое технология распознавания изображений?
Распознавание изображений (некоторые также называют «компьютерным зрением») это технология, которая создана получать, обрабатывать, анализировать, и понимать изображения реального мира, с целью предоставить цифровую или символьную информацию.
Что вы сказали?
Не беспокойтесь. Мы понимаем, что это сложно. Позвольте перефразировать: когда вы загружаете свою фотографию, или фотографию ваших друзей на Facebook, все лица будут распознаны и пользователи будут автоматически отмечены: это и называется распознаванием изображений.
Хорошо, это звучит намного понятнее
Прекрасно! Потому что сейчас будет еще сложнее… Компьютерное зрение – очень широкая область компьютерных наук, так как сюда вовлечено множество аспектов, таких как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, расширение базы знаний, распознавание шаблонов, и другие. Исследования в данной области привели к технологиям, которые имитируют человеческое зрение. И для того, чтобы создать программное обеспечение, способное видеть, вам для начала понадобится пара линз.
Что вы имеете в виду?
Я имею в виду, что для того, чтобы обработать изображение, вам для начала нужно его снять с помощью камеры. Затем, программное обеспечение извлекает из него необходимую информацию, и после этого, совершает действия, основываясь на полученных данных. До недавних пор, цифровые камеры были неприлично дорогими, имели очень низкое разрешение, и распознавание изображений было невозможно совершать в режиме реального времени. Но с приходом мобильных телефонов и высокоскоростных камер, возможности стали безграничны. Например, знали ли вы, что несколько лет назад Японская компания создала робота, который мог играть в «камень, ножницы, бумага» и побеждать в 10 из 10 случаях.
Это невозможно…
Я так не думаю. Вот ссылка на это видео. Робот использует высокоскоростные камеры для распознавания движения руки человека. Анализируя шаблоны движения руки со скоростью 500 кадров в секунду, робот способен немедленно реагировать в ответ, и в результате выигрывать. Чтобы этого добиться, камера захватывает изображение очертаний руки, формирует объект и отравляет информацию программному обеспечению, которое распознает шаблон и генерирует реакцию робота в ответ. Объект руки человека формируется 60 мс, и затем робот выполняет все вышеперечисленное за 1 мс.
Хорошо, но я думал, что речь пойдет о мобильных …
Не беспокойтесь, мы дойдем и до этого. Одной из самых вызывающих и перспективных областей является обработка и распознавание изображений для имитации человеческого зрения: восприятия изображения, обработки и дальнейшей реакции. Это именно то, что делает робот на предыдущем примере: он воспринимает изображение путем захвата картинки, понимает, что делает человек, и реагирует, выполняя ответный ход. Конечно, мы, разработчики программного обеспечения, более заинтересованы в той части программы, где происходит распознавание шаблона. Так как же воспринимающая часть на самом деле работает? Ответ весьма прост — «математика».
Самое важное направление в алгоритмах распознавания шаблонов — вероятностная классификация. Когда изображение сравнивается с набором других сохраненных изображений, задается значение (вероятность) для каждого другого изображения, с которым оно совпадает. Комбинируя несколько алгоритмов вероятностных классификаций, которые применяются к тому же набору изображений, называемых «ансамблем», предоставляется итоговая оценка для каждого изображения, которая затем используется программой для предположения, на какие изображение это похоже.
Как вы могли представить, это довольно сложно для мобильного устройства. Вы можете подумать, что мощность процессора является проблемой. Так и есть! И самое тонкое место — база данных изображений, с которыми сравнивается оригинал. На примере робота, о котором уже говорилось, Вы можете иметь только ограниченное количество изображений (камень, ножницы, бумага), с которыми можно работать, но в примере с распознаванием изображений в Facebook, невозможно сохранять лица каждого человека, кто зарегистрирован в социальной сети на мобильном устройстве (это не совсем тот способ, по которому работает данная функция; Facebook сохраняет уникальный хэш для каждого человека, используя определенные характеристики лица как основу, но пример был предоставлен исключительно для того, чтоб объяснить идею).
Чтоб решить эту и другие проблемы, распознавание изображений обычно выполняется на стороне сервера, где процессорная мощность, либо место для хранения данных не представляет проблем. Мобильные устройства могут просто отправлять изображение, и нейронная сеть или оборудование обработают запрос.
Одну минуту! Я видел, как это работает на мобильных устройствах без соединения с интернетом
Да, но тут только часть правды. Мобильному устройству все еще необходимо отправлять изображения на сервер, также как и серверу необходимо хранить их. Как только изображения окажутся там, сервер обработает изображение, сгенерирует намного меньший хэш, и вернет обратно в приложение. И затем, к примеру, вы можете зайти в режим полета и увидеть изображение на камере телефона, сравнение будет сделано в режиме оффлайн.
Спасибо за все эти объяснения. Теперь поговорим о деле
А, так вы хотите знать, как применить распознавание изображений на деле? Конечно, для вас не станет сюрпризом, что у распознавания изображений есть потенциал произвести революцию во всем мире. В области здравоохранения, например, IBM начали использовать технологию распознавания изображений для обработки большого количества медицинских данных. Это может помочь врачам диагностировать болезни быстрее и с большей точностью. Baidu разработали прототип DuLight: продукт для распознавания объектов, который поможет слепым «видеть» с помощью снимков всего, что их окружает и передавая обработанные данные через наушник. Однако, на продукцию в области искусственного интеллекта обычно налагаются этические и законодательные ограничения. Возьмем, к примеру, автомобильную индустрию и беспилотные автомобили от Google. Технология готова, но предстоит еще долгий процесс, прежде чем эти машины появятся на рынке.
Хорошо, но я не планирую строить беспилотный автомобиль – что может технология распознавания изображений дать моему бизнесу?
Честно говоря, многое! Существует множество мелкомасштабных методов применения технологии распознавания изображений для получения преимуществ. Так как мы говорим о мобильных устройствах, давайте рассмотрим некоторые примеры использования технологии распознавания изображений в мобильной связи. Одним из крупнейших игроков в этой области является Blippar: платформа для визуального обнаружения, которая позволяет пользователям сканировать объекты и получать их описание, что делает физический мир интерактивным игровым полем. Для любителей растений существует LeafSnap, для любителей вина — Delectable.
Но существуют и такие маркетинговые компании, такие как Makeup Genius, TrackMyMaccas, и SnapFindShop, на которые стоит взглянуть. Эти брэнды применяют распознавание изображений для изучения социального обмена и привлечения пользователей.
Так вы говорите, что технология распознавания изображений может помочь мне привлечь клиентов?
Так как мы говорим о мобильных технологиях, слово «привлечение» так или иначе, всплыло бы в течение разговора. Мир приложений вращается вокруг привлечения пользователей: если вы не преуспели в этом, то есть шанс, что пользователь просто никогда не вернется к использованию вашего приложения. Распознавание изображений даст вашему приложению огромные возможности для расширения, поскольку технология позволит Вам выйти за пределы мобильного устройства в физический мир пользователя. Ваше приложение сможет предоставить что-то более материальное, что позволит создать сильную эмоциональную связь. И так как эмоции тесно связаны с памятью, у вас есть шанс создать незабываемое впечатление о Вашем бизнесе.
http://www.softacom.ru/ru_imagesrecognition
Добавить комментарий