Machine Learning in Computer Vision ist ein gekoppelter Durchbruch, der die Neugier von Startup-Gründern, Informatikern und Ingenieuren seit Jahrzehnten anheizt. Es zielt auf verschiedene Anwendungsbereiche ab, um kritische reale Probleme zu lösen, indem es seinen Algorithmus auf das biologische Sehen des Menschen stützt.
Diese realen Probleme halten uns in Schach, da es darauf abzielt, Lösungen mithilfe des maschinellen Sehens bereitzustellen. Allerdings ist das Computersehen allein schon ein komplexes Gebiet. So ist zum Beispiel die Sicherheit der zu verwendenden Algorithmen bereits eine große Herausforderung, ebenso wie die Suche nach den richtigen Ressourcen für die Computer Vision.
Um all diese Herausforderungen zu meistern, sollten wir zunächst eine Einführung in die Computer Vision geben. Dann wollen wir die Beziehung zwischen Computer Vision und maschinellem Lernen verstehen.
Was ist Computer Vision?
Computer Vision ist der Prozess des Verstehens digitaler Bilder und Videos mithilfe von Computern. Sie zielt darauf ab, Aufgaben zu automatisieren, die das menschliche Sehen erledigen kann. Dazu gehören Methoden zur Erfassung, Verarbeitung, Analyse und zum Verständnis digitaler Bilder sowie zur Extraktion von Daten aus der realen Welt, um Informationen zu erzeugen. Es gibt auch Unterbereiche wie Objekterkennung, Videoverfolgung und Bewegungsschätzung, die in der Medizin, der Navigation und der Modellierung von Objekten Anwendung finden.
Vereinfacht ausgedrückt, arbeitet die Computer Vision mit einem Gerät, das eine Kamera verwendet, um Bilder oder Videos aufzunehmen und dann eine Analyse durchzuführen. Das Ziel der Computer Vision ist es, den Inhalt von digitalen Bildern und Videos zu verstehen. Außerdem soll aus diesen Bildern und Videos etwas Nützliches und Sinnvolles extrahiert werden, um verschiedene Probleme zu lösen. Solche Beispiele sind Systeme, die prüfen können, ob sich Lebensmittel im Kühlschrank befinden, die den Gesundheitszustand von Zierpflanzen überprüfen und komplexe Prozesse wie die Wiederherstellung von Katastrophenfällen durchführen.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist die Untersuchung von Algorithmen und statistischen Modellen, die eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz ist. Systeme verwenden es, um eine Aufgabe ohne explizite Anweisungen auszuführen und verlassen sich stattdessen auf Muster und Schlussfolgerungen. Daher findet es Anwendung in den Bereichen Computer Vision, Software-Engineering und Mustererkennung.
Maschinelles Lernen wird von Computern mit minimaler Unterstützung durch Softwareprogrammierer durchgeführt. Es nutzt Daten, um Entscheidungen zu treffen, und kann auf interessante Weise in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden. Es kann in überwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen eingeteilt werden.
Konzentrieren wir uns auf überwachtes Lernen.
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Aufgabe des maschinellen Lernens, die jedes Eingabeobjekt dem gewünschten Ausgabewert zuordnet. Der Computer wird darauf trainiert, ein Objekt mit der gewünschten Ausgabe zu assoziieren. Es gibt eine breite Palette von Algorithmen für verschiedene Probleme des überwachten Lernens.
Die Anwendungen des maschinellen Lernens im Bereich des maschinellen Sehens nehmen im Laufe der Jahre exponentiell zu, wovon ausschließlich die Gesellschaft profitiert. Ermöglicht wird dieses Unterfangen durch unsere so genannten Helden im Technologiesektor – die Entwickler und Unternehmer, die begeistert von den Eigenschaften dieser Technologien zusammenarbeiten.
Die Kombination dieser beiden Technologien bedarf einer eingehenden Erörterung.
Die Beziehung zwischen maschinellem Lernen und Computer Vision
Die Technologie hört nie auf, das menschliche Gehirn zu imitieren, weshalb die KI seit Jahrzehnten auf großes Interesse stößt. Um den Weg dieser Durchbrüche aufzuzeigen, lassen Sie uns die Beziehung zwischen KI, maschinellem Lernen und Computer Vision diskutieren. KI ist der Oberbegriff für diese Bereiche, maschinelles Lernen ist eine Teilmenge von KI, und Computer Vision ist ebenfalls eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Allerdings kann das maschinelle Sehen als eine direkte Untergruppe der KI betrachtet werden.
Maschinelles Lernen und maschinelles Sehen sind zwei Bereiche, die eng miteinander verbunden sind. Das maschinelle Lernen hat die Computer Vision in Bezug auf Erkennung und Verfolgung verbessert. Es bietet effektive Methoden zur Erfassung, Bildverarbeitung und Objektfokussierung, die in der Computer Vision eingesetzt werden. Im Gegenzug hat das maschinelle Sehen den Anwendungsbereich des maschinellen Lernens ausgeweitet. Es umfasst ein digitales Bild oder Video, ein Erfassungsgerät, ein Interpretationsgerät und die Interpretationsstufe. Das maschinelle Lernen wird beim maschinellen Sehen im Interpretationsgerät und in der Interpretationsphase eingesetzt.
Relativ gesehen ist das maschinelle Lernen ein breiteres Feld, und das zeigt sich in den Algorithmen, die auf andere Bereiche angewendet werden können. Ein Beispiel ist die Analyse einer digitalen Aufnahme, die mit Hilfe von maschinellen Lernprinzipien durchgeführt wird. Computer Vision hingegen befasst sich in erster Linie mit digitalen Bildern und Videos. Sie hat auch Beziehungen zu den Bereichen Informationstechnik, Physik, Neurobiologie und Signalverarbeitung.
Das Hindernis, mit dem Entwickler und Unternehmer konfrontiert sind, ist die große Kluft zwischen Computer Vision und biologischem Sehen. Die mit dem Computersehen am engsten verwandten Gebiete sind die Bildverarbeitung und die Bildanalyse. Es verdient jedoch einen weiteren interessanten Artikel, um die Beziehung und die Unterschiede aufzuzeigen. Auch der Mangel an Wissen über das Hauptziel des maschinellen Lernens in einem bestimmten Projekt ist eine große Störung unter Unternehmern.
Aufgaben, die Computer Vision beinhalten
Bei Full Scale ist unser Team besessen vom Erfolg unserer Kunden. Wir helfen Ihnen, Computer-Vision-Ingenieure zu finden, die Ihr Unternehmen bei typischen Aufgaben wie der Erkennung und Bewegungsanalyse unterstützen. Unser Pool von Experten im Bereich des maschinellen Lernens ist in der Lage, eine Vielzahl von Methoden für die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von digitalen Bildern zu verwenden, um korrekte Informationen zu produzieren. Hier sind einige Aufgaben, die mit Computer Vision zu tun haben:
Erkennung in der Computer Vision
Die Erkennung in der Computer Vision umfasst die Objekterkennung, Identifizierung und Detektion. Einige spezielle Aufgaben der Erkennung sind die optische Zeichenerkennung, die Bildsuche und die Gesichtserkennung.
Objekterkennung – sie beinhaltet das Auffinden und die Identifizierung von Objekten in einem digitalen Bild oder Video. Sie wird am häufigsten bei der Gesichtserkennung angewendet. Die Objekterkennung kann mit Hilfe von maschinellem Lernen oder Deep Learning erfolgen.
Maschinelles Lernen: Bei der Objekterkennung mit maschinellem Lernen müssen zunächst die Merkmale definiert werden, bevor sie klassifiziert werden. Ein gängiger Ansatz, bei dem maschinelles Lernen zum Einsatz kommt, ist die Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). SIFT verwendet Schlüsselpunkte von Objekten und speichert sie in einer Datenbank. Bei der Kategorisierung eines Bildes prüft SIFT die Schlüsselpunkte des Bildes, die mit denen in der Datenbank übereinstimmen.
Ansatz des tiefen Lernens – Die Objekterkennung mit tiefem Lernen benötigt keine speziell definierten Merkmale. Die gebräuchlichen Ansätze, die Deep Learning verwenden, basieren auf konvolutionellen neuronalen Netzen. Ein neuronales Faltungsnetzwerk ist eine Art von tiefem neuronalem Netzwerk, das ein künstliches neuronales Netzwerk mit mehreren Schichten zwischen dem Eingang und dem Ausgang ist. Ein künstliches neuronales Netz ist ein Computersystem, das sich an das biologische neuronale Netz im Gehirn anlehnt. Das beste Beispiel dafür ist das ImageNet. Dabei handelt es sich um eine visuelle Datenbank zur Objekterkennung, deren Leistung der des Menschen sehr ähnlich sein soll.
Bewegungsanalyse
Bewegungsanalyse in der Computer Vision beinhaltet ein digitales Video, das verarbeitet wird, um Informationen zu erzeugen. Eine einfache Verarbeitung kann die Bewegung eines Objekts erkennen. Eine komplexere Verarbeitung verfolgt ein Objekt über die Zeit und kann die Richtung der Bewegung bestimmen. Sie findet Anwendung in der Bewegungserfassung, im Sport und in der Ganganalyse.
Bewegungserfassung – umfasst die Aufzeichnung der Bewegung von Objekten. Marker werden in der Nähe der Gelenke getragen, um die Bewegung zu identifizieren. Es findet Anwendung in der Animation, im Sport, in der Computer Vision und in der Ganganalyse. In der Regel werden nur die Bewegungen der Akteure aufgezeichnet, das visuelle Erscheinungsbild bleibt unberücksichtigt.
Ganganalyse – ist die Untersuchung der Fortbewegung und der Aktivität der Muskeln mit Hilfe von Instrumenten. Es geht darum, das Gangbild zu quantifizieren und zu interpretieren. Es werden mehrere Kameras benötigt, die mit einem Computer verbunden sind. Die Versuchsperson trägt Markierungen an verschiedenen Referenzpunkten des Körpers. Während sich die Person bewegt, berechnet der Computer die Flugbahn jedes Markers in drei Dimensionen. Es kann in der Sportbiomechanik eingesetzt werden.
Anwendungen von Computer Vision mit maschinellem Lernen
Die Reise mit unseren Kunden beginnt mit einer Beratung, der Suche nach Hilfe und der Entwicklung von Lösungen für reale Probleme mit Hilfe von Computer Vision. Hier sind einige der Anwendungen, an denen wir arbeiten können, während unsere Experten die spannenden und gefährlichen Aspekte des maschinellen Lernens bewerten.
Videoverfolgung – ist ein Prozess der Lokalisierung eines sich bewegenden Objekts im Laufe der Zeit. Die Objekterkennung wird zur Unterstützung der Videoverfolgung eingesetzt. Video-Tracking kann im Sport eingesetzt werden. Sport ist mit viel Bewegung verbunden, und diese Technologien sind ideal für die Verfolgung der Bewegungen von Spielern.
Autonome Fahrzeuge – Computer Vision wird in autonomen Fahrzeugen wie einem selbstfahrenden Auto eingesetzt. Die Kameras sind auf der Oberseite des Fahrzeugs angebracht und bieten ein 360-Grad-Sichtfeld mit einer Reichweite von bis zu 250 Metern. Die Kameras helfen bei der Fahrspurerkennung, der Einschätzung von Straßenkrümmungen, der Erkennung von Hindernissen, der Erkennung von Verkehrsschildern und vielem mehr. Computer Vision muss die Objekterkennung und -klassifizierung implementieren.
Sport – Computer Vision wird im Sport eingesetzt, um die Übertragung, das Training der Athleten, die Analyse und Interpretation sowie die Entscheidungsfindung zu verbessern. Die Sportbiomechanik ist eine quantitative Untersuchung und Analyse von Sportlern und Sportarten. Zur Verbesserung der Übertragung können virtuelle Markierungen über das Spielfeld oder den Platz gezogen werden. Was das Training von Sportlern anbelangt, so können durch die Erstellung eines Skelettmodells eines Akrobaten und die Schätzung des Massenschwerpunkts Form und Haltung verbessert werden. Für die Sportanalyse und -interpretation schließlich werden Spieler in Live-Spielen verfolgt, um Informationen in Echtzeit zu erhalten.
Computer-Vision wird zur Erfassung der Daten für die Basketball-Analyse eingesetzt. Diese Analysen werden mit Hilfe von Video-Tracking und Objekterkennung durch Verfolgung der Bewegungen der Spieler gewonnen. Methoden der Bewegungsanalyse werden ebenfalls zur Unterstützung der Bewegungsverfolgung eingesetzt. Zur Analyse der Daten wird Deep Learning unter Verwendung von Faltungsneuronalen Netzen eingesetzt.
Nehmen wir zum Beispiel Second Spectrum – den offiziellen Tracking-Partner der NBA – als Beispiel für unseren Softwareentwicklungsprozess. Second Spectrum nutzt Big Data, maschinelles Lernen und Computer Vision, um Analysen zu erstellen und Maschinen zu bauen, die den Sport verstehen. Es nutzt optische Tracking-Daten und fand heraus, dass Dreipunktwürfe und Schüsse aus der Nähe effektiver sind als Schüsse aus der Mitte. Außerdem wurde herausgefunden, dass sich die potenziellen Abpraller in der Nähe des Korbes häufen. Dies ähnelt dem geführten Entwicklungsprozess des Full Scale. Unser Pool von Computer-Vision-Experten führt Untersuchungen durch und empfiehlt weit verbreitete Algorithmen, um Lösungen zu entwickeln und im Gegenzug Ihrem Unternehmen zu mehr Umsatz zu verhelfen.
Hören Sie sich Episode 108 des Startup Hustle Podcasts – Computer Vision
Fazit
Trotz des Geschreis um KI, maschinelles Lernen und Computer Vision war uns klar, dass die Computer Vision immer noch hinter der menschlichen biologischen Vision zurückliegt. Das ist die Realität, mit der sowohl Unternehmer als auch Entwickler konfrontiert sind. Abgesehen von der Tatsache, dass das Engagement in dieser Art von Unternehmen mit hohen Kosten, den Beschränkungen allgemeiner Lernalgorithmen und Ressourcenknappheit verbunden ist.
Allerdings glauben wir bei Full Scale an Technologie und Innovation und wie diese Dinge uns helfen, in die Zukunft zu wachsen. Unser engagierter Pool von Experten für maschinelles Lernen und Computer Vision bietet kontinuierliche Unterstützung, um die Systeme und Technologien zu erreichen, die Sie benötigen, um Ihr Unternehmen zu SCALE UP.
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