Strojové učení v počítačovém vidění je spojený průlom, který po desetiletí nepřestává vzbuzovat zvědavost zakladatelů startupů, počítačových vědců a inženýrů. Zaměřuje se na různé oblasti použití k řešení kritických problémů reálného života, přičemž svůj algoritmus zakládá na lidském biologickém vidění.

Tyto problémy reálného života nás drží v šachu, protože se snaží poskytnout řešení pomocí počítačového vidění. Samotné počítačové vidění je však již složitým oborem. Například jistota algoritmů, které je třeba použít, je již velkou výzvou, stejně jako nalezení správných prostředků pro počítačové vidění.

Abychom mohli odpovědět na všechny tyto výzvy, pojďme si nejprve udělat úvod do počítačového vidění. Poté pochopíme vztah mezi počítačovým viděním a strojovým učením.

Co je počítačové vidění?

Počítačové vidění je proces porozumění digitálním obrazům a videím pomocí počítačů. Snaží se automatizovat úlohy, které dokáže lidský zrak. Zahrnuje metody získávání, zpracování, analýzy a porozumění digitálním obrazům a extrakci dat z reálného světa za účelem získání informací. Má také dílčí oblasti, jako je rozpoznávání objektů, sledování videa a odhadování pohybu, a má tak uplatnění v medicíně, navigaci a modelování objektů.

Zjednodušeně řečeno, počítačové vidění pracuje se zařízením, které pomocí kamery pořizuje snímky nebo videa a poté provádí jejich analýzu. Cílem počítačového vidění je porozumět obsahu digitálních obrázků a videí. Dále z těchto obrázků a videí extrahovat něco užitečného a smysluplného pro řešení různorodých problémů. Takovými příklady jsou systémy, které dokáží zkontrolovat, zda se v ledničce nachází nějaké jídlo, zkontrolovat zdravotní stav okrasných rostlin a složité procesy, jako je například operace vyhledávání katastrof.

Co je strojové učení?

Strojové učení je studium algoritmů a statistických modelů, které je podmnožinou umělé inteligence. Systémy jej používají k provádění úkolu bez explicitních instrukcí a místo toho se spoléhají na vzory a odvozování. Uplatňuje se tedy v počítačovém vidění, softwarovém inženýrství a rozpoznávání vzorů.

Strojové učení provádějí počítače s minimální pomocí programátorů. Využívá data k rozhodování a umožňuje jejich zajímavé využití v nejrůznějších odvětvích. Lze jej rozdělit na učení s dohledem, učení s částečným dohledem a učení bez dohledu.

Zaměřme se na učení s dohledem.

Učení s dohledem

Učení s dohledem je úloha strojového učení, která mapuje každý vstupní objekt na požadovanou výstupní hodnotu. Počítač je vycvičen k přiřazení objektu k požadovanému výstupu. Má širokou škálu algoritmů pro různé problémy učení pod dohledem.

Aplikace v oblasti počítačového vidění se strojovým učením v průběhu let exponenciálně rostou, přičemž jediným příjemcem je společnost. Toto úsilí je možné díky našim takzvaným hrdinům v technologickém odvětví – vývojářům a podnikatelům, kteří společně pracují nadšeni vlastnostmi těchto technologií.

Kombinace těchto dvou technologií vyžaduje důkladnou diskusi.

Vztah mezi strojovým učením a počítačovým viděním

Technologie nepřestává napodobovat lidský mozek, a tak si umělá inteligence získává po desetiletí velký zájem. Abychom ukázali plán těchto průlomových objevů, probereme vztah mezi umělou inteligencí, strojovým učením a počítačovým viděním. Umělá inteligence zastřešuje tyto obory, strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, přičemž počítačové vidění je rovněž podmnožinou strojového učení. Počítačové vidění však lze považovat za přímou podmnožinu UI.

Strojové učení a počítačové vidění jsou dva obory, které spolu úzce souvisejí. Strojové učení zlepšilo počítačové vidění o rozpoznávání a sledování. Nabízí účinné metody získávání, zpracování obrazu a zaměřování objektů, které se používají v počítačovém vidění. Počítačové vidění zase rozšířilo oblast strojového učení. Zahrnuje digitální obraz nebo video, snímací zařízení, interpretační zařízení a fázi interpretace. Strojové učení se v počítačovém vidění používá ve fázi interpretačního zařízení a interpretace.

Relativně je strojové učení širším oborem, což je patrné z algoritmů, které lze použít v jiných oblastech. Příkladem je analýza digitálního záznamu, která se provádí s využitím principů strojového učení. Počítačové vidění se naproti tomu zabývá především digitálními obrázky a videi. Má také vztah k oborům informačního inženýrství, fyziky, neurobiologie a zpracování signálů.

Překážkou, se kterou se vývojáři a podnikatelé potýkají, je obrovská propast mezi počítačovým a biologickým viděním. Obory, které mají k počítačovému vidění nejblíže, jsou zpracování obrazu a analýza obrazu. Zaslouží si však další zajímavý článek, který uvede jejich příbuznost a rozdíly. Také neznalost hlavního cíle strojového učení v konkrétním projektu je mezi podnikateli velkou překážkou.

Zadání zahrnující počítačové vidění

V našem týmu Full Scale jsme posedlí úspěchem našich klientů. Pomůžeme vám najít inženýry počítačového vidění, kteří pomohou vaší firmě s typickými úlohami, jako je rozpoznávání a analýza pohybu. Naše skupina expertních inženýrů v oblasti strojového učení je schopna používat různé metody pro získávání, zpracování a analýzu digitálních obrazů s cílem získat správné informace. Zde jsou některé úlohy zahrnující počítačové vidění:

Rozpoznávání v počítačovém vidění

Rozpoznávání v počítačovém vidění zahrnuje rozpoznávání, identifikaci a detekci objektů. Některé specializované úlohy rozpoznávání jsou optické rozpoznávání znaků, vyhledávání obrázků a rozpoznávání obličejů.

Rozpoznávání objektů – zahrnuje vyhledávání a identifikaci objektů v digitálním obrazu nebo videu. Nejčastěji se používá při detekci a rozpoznávání obličejů. K rozpoznávání objektů lze přistupovat pomocí strojového učení nebo hlubokého učení.

Přístup strojového učení – rozpoznávání objektů pomocí strojového učení vyžaduje, aby byly nejprve definovány rysy a teprve poté klasifikovány. Běžným přístupem, který využívá strojové učení, je transformace měřítkově invariantních rysů (SIFT). SIFT využívá klíčové body objektů a ukládá je do databáze. Při kategorizaci obrázku SIFT kontroluje klíčové body obrázku, které odpovídají bodům nalezeným v databázi.

Přístup hlubokého učení – rozpoznávání objektů pomocí hlubokého učení nepotřebuje specificky definované rysy. Běžné přístupy využívající hluboké učení jsou založeny na konvolučních neuronových sítích. Konvoluční neuronová síť je typ hluboké neuronové sítě, což je umělá neuronová síť s více vrstvami mezi vstupem a výstupem. Umělá neuronová síť je výpočetní systém inspirovaný biologickou neuronovou sítí v mozku. Nejlepším příkladem je síť ImageNet. Jedná se o vizuální databázi určenou k rozpoznávání objektů, u které se říká, že její výkon je téměř podobný výkonu člověka.

Analýza pohybu

Analýza pohybu v počítačovém vidění zahrnuje digitální video, které se zpracovává za účelem získání informací. Jednoduchým zpracováním lze zjistit pohyb objektu. Složitější zpracování sleduje objekt v čase a může určit směr pohybu. Má využití v oblasti snímání pohybu, sportu a analýzy chůze.

Snímání pohybu – zahrnuje záznam pohybu objektů. K identifikaci pohybu se v blízkosti kloubů nosí značky. Má využití v animaci, sportu, počítačovém vidění a analýze chůze. Obvykle se zaznamenávají pouze pohyby aktérů a není zahrnut vizuální vzhled.

Analýza chůze – je studium lokomoce a činnosti svalů pomocí přístrojů. Zahrnuje kvantifikaci a interpretaci vzoru chůze. Je zapotřebí několik kamer propojených s počítačem. Subjekt nosí značky na různých referenčních bodech těla. Jak se subjekt pohybuje, počítač vypočítá trajektorii každé značky ve třech rozměrech. Lze jej použít ve sportovní biomechanice.

Aplikace počítačového vidění pomocí strojového učení

Cesta s našimi klienty začíná konzultací, hledáním pomoci a vytvářením řešení reálných problémů pomocí počítačového vidění. Zde jsou některé z aplikací, na kterých můžeme pracovat, protože naši odborníci posuzují vzrušující a nebezpečné aspekty strojového učení.

Sledování obrazu – je proces lokalizace pohybujícího se objektu v čase. Při sledování videa se používá rozpoznávání objektů. Sledování videa lze využít ve sportu. Při sportu dochází k velkému pohybu a tyto technologie jsou ideální pro sledování pohybu hráčů.

Autonomní vozidla – počítačové vidění se používá v autonomních vozidlech, jako je například samořídící automobil. Kamery jsou umístěny na střeše vozu a poskytují 360stupňové zorné pole s dosahem až 250 metrů. Kamery pomáhají při vyhledávání jízdních pruhů, odhadu zakřivení vozovky, detekci překážek, detekci dopravních značek a mnoha dalších. Počítačové vidění má implementovat detekci a klasifikaci objektů.

Sport – počítačové vidění se používá ve sportu ke zlepšení zážitku z vysílání, tréninku sportovců, analýze a interpretaci a rozhodování. Sportovní biomechanika je kvantitativní studium a analýza sportovců a sportů. Pro zlepšení vysílání lze přes hřiště nebo kurt kreslit virtuální značky. Pokud jde o trénink sportovců, vytvoření modelu kostry akrobata a odhad středu hmotnosti umožňuje zlepšit formu a držení těla. A konečně, pro sportovní analýzu a interpretaci jsou hráči sledováni v živých zápasech, což umožňuje získávat informace v reálném čase.

Počítačové vidění se používá k získávání dat pro dosažení basketbalové analýzy. Tyto analýzy se získávají pomocí sledování videa a rozpoznávání objektů sledováním pohybu hráčů. Ke sledování pohybu se používají také metody analýzy pohybu. K analýze dat se používá hluboké učení pomocí konvolučních neuronových sítí.

Podívejme se například na Second Spectrum – oficiálního partnera NBA pro sledování – jak to souvisí s naším procesem vývoje softwaru. Second Spectrum využívá velká data, strojové učení a počítačové vidění k poskytování analýz a k vytváření strojů, které rozumí sportu. Využívá data z optického sledování a zjistilo, že střely za tři body a střely zblízka jsou účinnější než střely ze střední vzdálenosti. Také bylo zjištěno, že potenciální doskoky jsou seskupeny v blízkosti koše. To se podobá řízenému procesu vývoje Full Scale. Naše skupina odborníků na počítačové vidění provádí šetření a doporučuje široce používané algoritmy k vytvoření řešení a na oplátku pomáhá vašemu podnikání získat příjmy.

Poslechněte si 108. díl Startup Hustle Podcast – Počítačové vidění

Závěr

Přes křiklavé názory na umělou inteligenci, strojové učení a počítačové vidění nám bylo jasné, i když přesné, že počítačové vidění stále zaostává za lidským biologickým viděním. To je realita, se kterou se potýkají podnikatelé i vývojáři. Nehledě na to, že zapojení do tohoto druhu podnikání přineslo tantamount nákladů, omezení obecných algoritmů učení a nedostatek zdrojů.

Ve společnosti Full Scale však věříme v technologie a inovace a v to, jak nám tyto věci pomáhají růst do budoucnosti. Naše specializovaná skupina odborníků na strojové učení a počítačové vidění nabízí nepřetržitou podporu pro dosažení systémů a technologií, které potřebujete pro SCALE UP vašeho podnikání.

Kontaktujte nás nyní a my vám prokážeme naši ochotu věnovat se apaticky našim specializovaným službám a pojďme realizovat vaši vizi!

.