Machine Learning in Computer Vision on yhdistetty läpimurto, joka ruokkii startup-yritysten perustajien, tietojenkäsittelytieteilijöiden ja insinöörien uteliaisuutta vuosikymmeniä. Se kohdistuu eri sovellusalueille ratkaisemaan kriittisiä tosielämän ongelmia perustamalla algoritminsa ihmisen biologiseen näkökykyyn.

Nämä tosielämän ongelmat pitävät meidät loitolla, kun se pyrkii tarjoamaan ratkaisuja tietokonenäön avulla. Pelkästään tietokonenäkö on kuitenkin jo monimutkainen ala. Esimerkiksi varmuus käytettävistä algoritmeista on jo nyt valtava haaste, samoin kuin oikeiden tietokonenäköresurssien löytäminen.

Voidaksemme vastata kaikkiin näihin haasteisiin, perehdytään ensin tietokonenäköön. Ymmärretään sitten tietokonenäön ja koneoppimisen välinen suhde.

Mitä on tietokonenäkö?

Tietokonenäkö on prosessi, jossa digitaalisia kuvia ja videoita ymmärretään tietokoneiden avulla. Se pyrkii automatisoimaan tehtäviä, jotka ihmisen näkökyky pystyy suorittamaan. Siihen kuuluvat menetelmät digitaalisten kuvien hankkimiseksi, käsittelemiseksi, analysoimiseksi ja ymmärtämiseksi sekä tietojen poimimiseksi reaalimaailmasta tiedon tuottamiseksi. Sillä on myös osa-alueita, kuten objektien tunnistaminen, videoseuranta ja liikkeen estimointi, joten sillä on sovelluksia lääketieteessä, navigoinnissa ja objektien mallintamisessa.

Yksinkertaistettuna tietokonenäkö toimii laitteella, joka käyttää kameraa kuvien tai videoiden ottamiseen ja sen jälkeen analysointiin. Tietokonenäön tavoitteena on ymmärtää digitaalisten kuvien ja videoiden sisältöä. Lisäksi poimia näistä kuvista ja videoista jotain hyödyllistä ja merkityksellistä erilaisten ongelmien ratkaisemiseksi. Tällaisia esimerkkejä ovat järjestelmät, jotka voivat tarkistaa, onko jääkaapin sisällä ruokaa, tarkistaa koristekasvien terveydentilan ja monimutkaisia prosesseja, kuten katastrofien hakuoperaatio.

Mitä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on algoritmien ja tilastollisten mallien tutkimusta, joka on tekoälyn osa-alue. Järjestelmät käyttävät sitä suorittaakseen tehtävän ilman nimenomaisia ohjeita ja luottavat sen sijaan malleihin ja päättelyyn. Siten sitä sovelletaan tietokonenäköön, ohjelmistotekniikkaan ja hahmontunnistukseen.

Koneoppimista tekevät tietokoneet ohjelmoijien vähäisellä avustuksella. Se käyttää dataa päätösten tekemiseen, ja sen avulla sitä voidaan käyttää mielenkiintoisilla tavoilla monilla eri teollisuudenaloilla. Se voidaan luokitella valvottuun oppimiseen, puolivalvottuun oppimiseen ja valvomattomaan oppimiseen.

Keskitytään valvottuun oppimiseen.

Valvottu oppiminen

Valvottu oppiminen on koneoppimistehtävä, jossa kukin syötekohde kuvataan haluttuun lähtöarvoon. Tietokone koulutetaan yhdistämään objekti haluttuun tuotokseen. Sillä on laaja valikoima algoritmeja erilaisiin valvotun oppimisen ongelmiin.

Tietokonenäön ja koneoppimisen sovellukset kasvavat räjähdysmäisesti vuosien mittaan, jolloin yhteiskunta on ainoa hyötyjä. Tämän pyrkimyksen mahdollistavat niin sanotut sankarimme teknologia-alalla – kehittäjät ja yrittäjät, jotka työskentelevät yhdessä näiden teknologioiden ominaisuuksiin ihastuneina.

Tämän kahden teknologian yhdistäminen vaatii perusteellista keskustelua.

Koneoppimisen ja tietokonenäön suhde

Teknologia ei koskaan lakkaa matkimasta ihmisaivoja, joten tekoäly saa paljon kiinnostusta vuosikymmeniä. Näiden läpimurtojen tiekartan osoittamiseksi keskustellaan tekoälyn, koneoppimisen ja tietokonenäön välisestä suhteesta. Tekoäly on näiden alojen sateenvarjo, koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, ja tietokonenäkö on myös koneoppimisen osajoukko. Konenäköä voidaan kuitenkin pitää tekoälyn suorana alaryhmänä.

Koneoppiminen ja konenäkö ovat kaksi alaa, jotka ovat liittyneet läheisesti toisiinsa. Koneoppiminen on parantanut tietokonenäköä tunnistamisen ja seurannan osalta. Se tarjoaa tehokkaita menetelmiä hankintaan, kuvankäsittelyyn ja kohteen tarkentamiseen, joita käytetään tietokonenäössä. Tietokonenäkö puolestaan on laajentanut koneoppimisen alaa. Siihen kuuluu digitaalinen kuva tai video, havaintolaite, tulkintalaite ja tulkintavaihe. Koneoppimista käytetään tietokonenäössä tulkintalaitteessa ja tulkinnan vaiheessa.

Koneoppiminen on suhteellisesti laajempi ala, ja tämä näkyy algoritmeissa, joita voidaan soveltaa muille aloille. Esimerkkinä voidaan mainita digitaalisen tallenteen analysointi, jossa käytetään koneoppimisen periaatteita. Tietokonenäkö taas käsittelee ensisijaisesti digitaalisia kuvia ja videoita. Sillä on myös yhteyksiä tietotekniikan, fysiikan, neurobiologian ja signaalinkäsittelyn aloihin.

Kehittäjien ja yrittäjien kohtaama este on valtava kuilu tietokonenäön ja biologisen näön välillä. Tietokonenäköön läheisimmin liittyvät alat ovat kuvankäsittely ja kuva-analyysi. Se ansaitsee kuitenkin toisen mielenkiintoisen artikkelin siteeratakseen sen suhdetta ja eroja. Myös tietämättömyys siitä, mikä on koneoppimisen päätavoite tietyssä projektissa, on valtava häiriötekijä yrittäjien keskuudessa.

Tehtävät, joihin liittyy tietokonenäköä

Meillä Full Scale -tiimillämme on pakkomielle asiakkaidemme menestyksestä. Autamme sinua löytämään tietokonenäköinsinöörejä, jotka auttavat yritystäsi tyypillisissä tehtävissä, kuten tunnistuksessa ja liikeanalyysissä. Konenäön asiantuntijainsinöörien joukkomme pystyy käyttämään erilaisia menetelmiä digitaalisten kuvien hankkimiseen, käsittelyyn ja analysointiin oikean tiedon tuottamiseksi. Seuraavassa on joitakin tietokonenäköön liittyviä tehtäviä:

Tunnistaminen tietokonenäössä

Tunnistamiseen tietokonenäössä kuuluu kohteiden tunnistaminen, tunnistaminen ja havaitseminen. Joitakin erikoistuneita tunnistustehtäviä ovat optinen merkintätunnistus, kuvien haku ja kasvojentunnistus.

Objektien tunnistaminen – siinä etsitään ja tunnistetaan kohteita digitaalisesta kuvasta tai videosta. Sitä sovelletaan yleisimmin kasvojen havaitsemiseen ja tunnistamiseen. Objektintunnistusta voidaan lähestyä joko koneoppimisen tai syväoppimisen avulla.

Koneoppimislähestymistapa – koneoppimista käyttävä objektintunnistus edellyttää, että ominaisuudet määritellään ensin ennen luokittelua. Yleinen koneoppimista käyttävä lähestymistapa on skaalainvarianttien piirteiden muunnos (SIFT). SIFT käyttää objektien avainkohtia ja tallentaa ne tietokantaan. Luokitellessaan kuvaa SIFT tarkistaa kuvan avainpisteet, jotka vastaavat tietokannasta löytyviä avainpisteitä.

Syväoppimislähestymistapa – Syväoppimista käyttävä objektien tunnistaminen ei tarvitse erikseen määriteltyjä piirteitä. Yleiset syväoppimista käyttävät lähestymistavat perustuvat konvoluutiohermoverkkoihin. Konvoluutiohermoverkko on eräänlainen syvä neuroverkko, joka on keinotekoinen neuroverkko, jossa on useita kerroksia tulon ja lähdön välillä. Keinotekoinen neuroverkko on laskentajärjestelmä, joka on saanut vaikutteita aivojen biologisesta neuroverkosta. Paras esimerkki tästä on ImageNet. Se on objektien tunnistamiseen suunniteltu visuaalinen tietokanta, jonka suorituskyvyn sanotaan olevan lähes samanlainen kuin ihmisellä.

Liikeanalyysi

Liikeanalyysi tietokonenäkemisessä tarkoittaa digitaalista videokuvaa, jota käsitellään informaation tuottamiseksi. Yksinkertaisella käsittelyllä voidaan havaita kohteen liike. Monimutkaisempi prosessointi seuraa objektia ajan kuluessa ja voi määrittää liikkeen suunnan. Sillä on sovelluksia liikkeenkaappauksessa, urheilussa ja kävelyn analysoinnissa.

Liikkeenkaappaus – tarkoittaa kohteiden liikkeen tallentamista. Merkkejä kannetaan nivelten lähellä liikkeen tunnistamiseksi. Sitä käytetään animaatiossa, urheilussa, tietokonenäössä ja kävelyn analysoinnissa. Tyypillisesti tallennetaan vain näyttelijöiden liikkeet, eikä visuaalista ilmettä oteta mukaan.

Gait analysis – on liikkumisen ja lihasten toiminnan tutkimista instrumenttien avulla. Siihen kuuluu kävelykuvion kvantifiointi ja tulkinta. Tarvitaan useita tietokoneeseen liitettyjä kameroita. Tutkittavalla on merkkiaineita kehon eri vertailupisteissä. Kun koehenkilö liikkuu, tietokone laskee kunkin merkin liikeradan kolmiulotteisesti. Sitä voidaan soveltaa urheilun biomekaniikkaan.

Applications of Computer Vision using Machine Learning

Matkamme asiakkaidemme kanssa alkaa konsultaatiosta, avun etsimisestä ja ratkaisujen rakentamisesta tosielämän ongelmiin tietokonenäön avulla. Tässä muutamia sovelluksia, joiden parissa voimme työskennellä, kun asiantuntijamme arvioivat koneoppimisen jännittäviä ja vaarallisia puolia.

Videoseuranta – on prosessi, jossa liikkuva kohde paikannetaan ajan kuluessa. Videoseurannan apuna käytetään kohteiden tunnistusta. Videoseurantaa voidaan käyttää urheilussa. Urheilussa liikutaan paljon, ja nämä tekniikat soveltuvat erinomaisesti pelaajien liikkeiden seuraamiseen.

Autonomiset ajoneuvot – tietokonenäköä käytetään autonomisissa ajoneuvoissa, kuten itseohjautuvassa autossa. Kamerat on sijoitettu auton päälle ja ne tarjoavat 360 asteen näkökentän jopa 250 metrin etäisyydelle. Kamerat auttavat kaistan löytämisessä, tien kaarevuuden arvioinnissa, esteiden havaitsemisessa, liikennemerkkien havaitsemisessa ja monissa muissa tehtävissä. Tietokonenäön on toteutettava kohteiden havaitseminen ja luokittelu.

Urheilu – tietokonenäköä käytetään urheilussa lähetyskokemuksen parantamiseen, urheilijoiden harjoitteluun, analysointiin ja tulkintaan sekä päätöksentekoon. Urheilubiomekaniikka on urheilijoiden ja urheilun kvantitatiivista tutkimusta ja analysointia. Lähetysten parantamiseksi kentän tai kentän poikki voidaan piirtää virtuaalisia merkkejä. Urheilijoiden harjoittelussa akrobaatin luurankomallin luominen ja massakeskipisteen arvioiminen mahdollistaa muodon ja asennon parantamisen. Lopuksi urheilun analysointia ja tulkintaa varten pelaajia seurataan suorissa peleissä, mikä mahdollistaa reaaliaikaisen tiedon saamisen.

Tietokonenäköä käytetään tietojen hankkimiseen koripalloanalytiikan saavuttamiseksi. Nämä analyysit haetaan videoseurannan ja kohteiden tunnistuksen avulla seuraamalla pelaajien liikkeitä. Myös liikeanalyysimenetelmiä käytetään apuna liikkeen seurannassa. Syväoppimista käyttäen konvolutiivisia neuroverkkoja käytetään datan analysointiin.

Otetaan esimerkiksi Second Spectrum – NBA:n virallinen seurantayhteistyökumppani – liittyen ohjelmistokehitysprosessiimme. Second Spectrum käyttää big dataa, koneoppimista ja tietokonenäköä tarjotakseen analytiikkaa ja rakentaakseen koneita, jotka ymmärtävät urheilua. Se käyttää optista seurantatietoa ja sai selville, että kolmen pisteen heitot ja lähilaukaukset ovat tehokkaampia kuin keskimatkan heitot. Lisäksi havaittiin, että potentiaaliset levypallot ovat keskittyneet lähelle koria. Tämä muistuttaa Full Scalen ohjattua kehitysprosessia. Tietokonenäköasiantuntijapoolimme suorittaa tutkimuksia ja suosittelee laajalti käytettyjä algoritmeja ratkaisujen rakentamiseksi ja vastineeksi auttaa yritystäsi saamaan liikevaihtoa.

Kuuntele Startup Hustle Podcastin jakso 108 – Tietokonenäkö

Johtopäätös

Tekoälystä, koneoppimisesta ja tietokonenäkemyksestä käytävästä huutelusta huolimatta meille oli selvää, vaikkakin tarkkaan ottaen selvää, että tietokoneen visio on edelleen jäljessä biologisesta ihmisen näöstä. Tämä on todellisuus, jonka sekä yrittäjät että kehittäjät kohtaavat. Sen lisäksi, että tällaiseen yritykseen ryhtyminen toi mukanaan valtavat kulut, yleisten oppimisalgoritmien rajoitukset ja resurssien niukkuuden.

Me Full Scale -yrityksessä uskomme kuitenkin teknologiaan ja innovointiin ja siihen, miten nämä asiat auttavat meitä kasvamaan tulevaisuuteen. Oma asiantuntijapoolimme koneoppimisen ja tietokonenäön alalla tarjoaa jatkuvaa tukea, jotta saavutamme järjestelmät ja teknologiat, joita tarvitset SCALE UP -liiketoimintaasi varten.

Ota yhteyttä nyt, niin osoitamme halukkuutemme sitoutua kauhistuttavasti omistautuneisiin palveluihimme ja toteutamme visiosi!