В
наши дни количество данных непрерывно растет, что существенно усложняет их обработку
и анализ. Чтобы упростить работу человека были разработаны модели компьютерного
зрения. За основу данных моделей был взят человеческий глаз и процесс его
взаимодействия с мозгом.
Компьютерное
зрение (CV) – это область искусственного интеллекта, которая связана с анализом
изображений и видео. Она включает в себя набор методов, которые позволяют
компьютеру находить на них ключевые особенности и делать выводы о том, что на
них изображено.
Данная
технология продолжает стремительно развиваться, а количество областей
применения компьютерного зрения постоянно растет, что делает ее неотъемлемой
частью современной жизни. Наиболее часто эта технология применяется в сферах
ритейла, производства, охраны, безопасности, медицины, но
основной упор в компьютерном зрении делается на
алгоритмическую часть, математику.
Компьютерное зрение складывается из трех основных
компонентов:
Получение – захват изображения с помощью цифровой
камеры с последующим созданием цифрового файла, состоящего из единиц и нулей.
Обработка – определение основных геометрических
элементов для построения изображений из двоичных данных.
Анализ – последний этап компьютерного зрения. На
основе изображений принимаются решения с использованием алгоритмов высокого
уровня.
Основные задачи:
Классификация
изображений – определение класса изображения при помощи анализа признаков.
Распознавание образов –
поиск и выделение по характерным признакам объекта на изображении.
Поиск изображений в
интернете – поиск изображения по текстовому запросу или по схожей картинке.
Распознавание текста –
поиск текста на изображении с его дальнейшим преобразованием в текстовую форму.
Видеоаналитика – анализ
видеозаписи и выделение на нем объектов.
Биометрия –
распознавание людей с выделением характерных особенностей, присущих конкретному
человеку.
Генерация изображений –
создание уникальных изображений без человеческого вмешательства.
3D анализ – создание 3D
объекта, основанное на сделанных с разных ракурсов фотографиях.
Компьютерное зрение в
автомобилях – обработка и анализ данных, полученных с автомобильных датчиков.
Методы обработки
изображений:
Идентификация –
распознавание конкретного экземпляра объекта, относящегося к какому-нибудь
классу.
Сегментация
– это разделение изображения на области, основанное на сходстве
признаков в их точках.
Дилатация – это свертка
изображения или выделенной области с некоторым ядром. В этом случае в ядре
выделяется ключевая позиция, которая сопоставляется с текущим пикселем при
вычислении свертки.
Бинаризация
– это преобразование цветного изображения в черно-белое. Существует множество алгоритмов и
способов бинаризации – от простой ручной, в которой порог задается вручную и в
зависимости от самого изображения, до сложных адаптивных и мульти-методов,
таких как многослойная бинаризация.
Наиболее эффективным является метод Оцу.
Метод Оцу – это алгоритм, позволяющий разделить пиксели
изображения на «полезные» и «фоновые», за счет несложного статистического
анализа изображения, который при разделении пикселей на классы, делает так
чтобы дисперсия внутри одного класса была минимальной.
Проблемы
классификации изображений:
1) Присутствие на одном изображении
объектов нескольких классов.
2) Внешнее отличие объектов, относящихся
к одному классу.
3) Изменение признаков объекта при
изменении ракурса.
4) Изменение характерных признаков объекта с течением времени.
5) Выделение неправильных признаков, которые часто встречаются в большой выборке.
Выводы:
Компьютерное
зрение может оптимизировать рабочий процесс и выполнять ряд функций, таких как:
оценка действия работников, борьба с мошенничеством, контроль качества и складов.
Однако, несмотря на широкий спектр существующих моделей и их активное
применение, универсального решения для задач компьютерного зрения не
существует. Для выполнения каждой конкретной задачи необходим индивидуальный
подход.