L’apprentissage machine en vision par ordinateur est une percée couplée qui continue d’alimenter la curiosité des fondateurs de startups, des informaticiens et des ingénieurs depuis des décennies. Il cible différents domaines d’application pour résoudre des problèmes critiques de la vie réelle en basant son algorithme sur la vision biologique humaine.

Ces problèmes de la vie réelle nous tiennent à distance car il vise à fournir des solutions en utilisant la vision par ordinateur. Cependant, la vision par ordinateur est déjà à elle seule un domaine complexe. Par exemple, la certitude des algorithmes à utiliser est déjà un énorme défi et il en est de même pour trouver les bonnes ressources de vision par ordinateur.

Pour répondre à tous ces défis, tout d’abord, ayons une introduction à la vision par ordinateur. Ensuite, comprenons la relation entre la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique.

Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est le processus de compréhension des images et des vidéos numériques à l’aide d’ordinateurs. Elle cherche à automatiser les tâches que la vision humaine peut réaliser. Cela implique des méthodes d’acquisition, de traitement, d’analyse et de compréhension des images numériques, ainsi que l’extraction de données du monde réel pour produire des informations. Elle comporte également des sous-domaines tels que la reconnaissance d’objets, le suivi vidéo et l’estimation de mouvements, ayant ainsi des applications en médecine, en navigation et en modélisation d’objets.

Pour faire simple, la vision par ordinateur fonctionne avec un appareil utilisant une caméra pour prendre des photos ou des vidéos, puis effectuer des analyses. L’objectif de la vision par ordinateur est de comprendre le contenu des images et des vidéos numériques. En outre, extraire quelque chose d’utile et de significatif de ces images et vidéos pour résoudre des problèmes variés. Ces exemples sont des systèmes qui peuvent vérifier s’il y a de la nourriture à l’intérieur du réfrigérateur, vérifier l’état de santé des plantes ornementales, et des processus complexes tels que l’opération de récupération des catastrophes.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est l’étude des algorithmes et des modèles statistiques, qui est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Les systèmes l’utilisent pour effectuer une tâche sans instructions explicites et s’appuient plutôt sur des modèles et des inférences. Ainsi, il s’applique à la vision par ordinateur, à l’ingénierie logicielle et à la reconnaissance des formes.

L’apprentissage automatique est effectué par des ordinateurs avec une assistance minimale des programmeurs de logiciels. Il utilise les données pour prendre des décisions et permet de les utiliser de manière intéressante dans une grande variété d’industries. Il peut être classé en apprentissage supervisé, apprentissage semi-supervisé et apprentissage non supervisé.

Parlons de l’apprentissage supervisé.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est une tâche d’apprentissage automatique qui fait correspondre chaque objet d’entrée à la valeur de sortie souhaitée. L’ordinateur est entraîné à associer un objet à la sortie souhaitée. Il dispose d’un large éventail d’algorithmes pour différents problèmes d’apprentissage supervisé.

Les applications de la vision par ordinateur avec l’apprentissage automatique croissent de manière exponentielle au fil des ans, dans lesquelles la société est l’unique bénéficiaire. Cette entreprise est rendue possible par nos soi-disant héros dans le secteur de la technologie – les développeurs et les entrepreneurs travaillant ensemble énamourés par les caractéristiques de ces technologies.

La combinaison de ces deux technologies nécessite une discussion approfondie.

La relation entre l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur

La technologie ne cesse d’imiter le cerveau humain, ainsi l’IA gagne beaucoup d’intérêt depuis des décennies. Pour montrer la feuille de route de ces percées, discutons de la relation entre l’IA, l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur. L’IA est l’ensemble de ces domaines, l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA, et la vision par ordinateur est également un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Cependant, la vision par ordinateur peut être considérée comme un sous-ensemble direct de l’IA.

L’apprentissage automatique et la vision par ordinateur sont deux domaines qui sont devenus étroitement liés les uns aux autres. L’apprentissage automatique a amélioré la vision par ordinateur au sujet de la reconnaissance et du suivi. Il offre des méthodes efficaces pour l’acquisition, le traitement des images et la mise au point des objets qui sont utilisés dans la vision par ordinateur. À son tour, la vision par ordinateur a élargi le champ d’application de l’apprentissage automatique. Elle implique une image ou une vidéo numérique, un dispositif de détection, un dispositif d’interprétation et l’étape d’interprétation. L’apprentissage automatique est utilisé dans la vision par ordinateur dans le dispositif d’interprétation et l’étape d’interprétation.

Relativement, l’apprentissage automatique est le domaine le plus large, et cela est évident dans les algorithmes qui peuvent être appliqués à d’autres domaines. Un exemple est l’analyse d’un enregistrement numérique, qui se fait avec l’utilisation de principes d’apprentissage automatique. La vision par ordinateur, quant à elle, traite principalement des images et des vidéos numériques. Aussi, elle a des relations dans les domaines de l’ingénierie de l’information, de la physique, de la neurobiologie et du traitement du signal.

L’obstacle auquel sont confrontés les développeurs et les entrepreneurs est l’énorme écart entre la vision par ordinateur et la vision biologique. Les domaines les plus étroitement liés à la vision par ordinateur sont le traitement et l’analyse des images. Cependant, cela mérite un autre article intéressant pour citer ses relations et ses différences. En outre, le manque de connaissances sur l’objectif principal de l’apprentissage automatique dans un projet particulier est une énorme perturbation parmi les entrepreneurs.

Tâches impliquant la vision par ordinateur

À Full Scale, notre équipe est obsédée par le succès de nos clients. Nous vous aiderons à trouver des ingénieurs en vision par ordinateur pour aider votre entreprise dans des tâches typiques telles que la reconnaissance et l’analyse des mouvements. Notre pool d’ingénieurs experts en apprentissage automatique est capable d’utiliser une variété de méthodes pour acquérir, traiter et analyser les images numériques afin de produire des informations correctes. Voici quelques tâches impliquant la vision par ordinateur :

Reconnaissance en vision par ordinateur

La reconnaissance en vision par ordinateur implique la reconnaissance, l’identification et la détection d’objets. Certaines tâches spécialisées de la reconnaissance sont la reconnaissance optique de caractères, la récupération d’images et la reconnaissance faciale.

La reconnaissance d’objets – elle consiste à trouver et à identifier des objets dans une image numérique ou une vidéo. Elle est le plus souvent appliquée dans la détection et la reconnaissance des visages. La reconnaissance d’objets peut être abordée par l’utilisation de l’apprentissage automatique ou de l’apprentissage profond.

Approche d’apprentissage automatique – la reconnaissance d’objets utilisant l’apprentissage automatique nécessite que les caractéristiques soient d’abord définies avant d’être classées. Une approche courante qui utilise l’apprentissage automatique est la transformation des caractéristiques invariantes à l’échelle (SIFT). SIFT utilise les points clés des objets et les stocke dans une base de données. Lors de la catégorisation d’une image, SIFT vérifie les points clés de l’image, qui correspondent à ceux trouvés dans la base de données.

Approche d’apprentissage profond – la reconnaissance d’objets utilisant l’apprentissage profond n’a pas besoin de caractéristiques spécifiquement définies. Les approches courantes qui utilisent l’apprentissage profond sont basées sur les réseaux neuronaux convolutifs. Un réseau neuronal convolutif est un type de réseau neuronal profond qui est un réseau neuronal artificiel avec plusieurs couches entre l’entrée et la sortie. Un réseau neuronal artificiel est un système informatique inspiré du réseau neuronal biologique du cerveau. Le meilleur exemple en est ImageNet. Il s’agit d’une base de données visuelle conçue pour la reconnaissance d’objets dans laquelle les performances seraient presque similaires à celles des humains.

Analyse de mouvement

L’analyse de mouvement en vision par ordinateur implique une vidéo numérique qui est traitée pour produire des informations. Un traitement simple permet de détecter le mouvement d’un objet. Un traitement plus complexe suit un objet dans le temps et peut déterminer la direction du mouvement. Elle a des applications dans la capture de mouvement, les sports et l’analyse de la démarche.

Capture de mouvement – consiste à enregistrer le mouvement des objets. Des marqueurs sont portés près des articulations pour identifier le mouvement. Elle a des applications dans l’animation, les sports, la vision par ordinateur et l’analyse de la démarche. Généralement, seuls les mouvements des acteurs sont enregistrés et l’aspect visuel n’est pas inclus.

L’analyse de la démarche – est l’étude de la locomotion et de l’activité des muscles à l’aide d’instruments. Elle consiste à quantifier et à interpréter le schéma de la démarche. Plusieurs caméras reliées à un ordinateur sont nécessaires. Le sujet porte des marqueurs à différents points de référence du corps. Lorsque le sujet se déplace, l’ordinateur calcule la trajectoire de chaque marqueur en trois dimensions. Il peut être appliqué à la biomécanique sportive.

Applications de la vision par ordinateur à l’aide de l’apprentissage automatique

Le voyage avec nos clients commence par une consultation, la recherche d’aide et la construction de solutions à des problèmes réels à l’aide de la vision par ordinateur. Voici quelques-unes des applications sur lesquelles nous pouvons travailler alors que nos experts évaluent les aspects passionnants et dangereux de l’apprentissage automatique.

Le suivi vidéo – est un processus de localisation d’un objet en mouvement dans le temps. La reconnaissance des objets est utilisée pour aider au suivi vidéo. Le suivi vidéo peut être utilisé dans les sports. Les sports impliquent beaucoup de mouvements, et ces technologies sont idéales pour suivre le mouvement des joueurs.

Véhicules autonomes – la vision par ordinateur est utilisée dans les véhicules autonomes tels qu’une voiture à conduite autonome. Les caméras sont placées sur le dessus de la voiture fournissant un champ de vision de 360 degrés jusqu’à 250 mètres de portée. Les caméras aident à trouver la voie, à estimer la courbure de la route, à détecter les obstacles, les panneaux de signalisation, etc. La vision par ordinateur doit mettre en œuvre la détection et la classification des objets.

Sports – la vision par ordinateur est utilisée dans les sports pour améliorer l’expérience de diffusion, l’entraînement des athlètes, l’analyse et l’interprétation, et la prise de décision. La biomécanique sportive est une étude et une analyse quantitative des athlètes et des sports. Pour améliorer la diffusion, des marqueurs virtuels peuvent être dessinés sur le terrain ou le court. Quant à l’entraînement des athlètes, la création d’un modèle de squelette d’un acrobate et l’estimation du centre de masse permettent d’améliorer la forme et la posture. Enfin, pour l’analyse et l’interprétation des sports, les joueurs sont suivis en direct lors des matchs permettant d’obtenir des informations en temps réel.

La vision par ordinateur est utilisée pour acquérir les données permettant de réaliser des analyses de basket-ball. Ces analyses sont récupérées en utilisant le suivi vidéo et la reconnaissance d’objets en suivant le mouvement des joueurs. Des méthodes d’analyse du mouvement sont également utilisées pour aider au suivi du mouvement. L’apprentissage profond utilisant des réseaux neuronaux convolutifs est utilisé pour analyser les données.

Prenons par exemple le Second Spectrum – le partenaire officiel de suivi de la NBA – en relation avec notre processus de développement logiciel. Second Spectrum utilise le big data, l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour fournir des analyses et construire des machines qui comprennent les sports. Elle utilise des données de suivi optique et a découvert que les tirs à trois points et les tirs rapprochés sont plus efficaces que les tirs à mi-distance. Il a également été constaté que les rebonds potentiels sont regroupés près du panier. Ce processus est similaire au processus de développement guidé de l’échelle complète. Notre pool d’experts en vision par ordinateur effectue des enquêtes et recommande des algorithmes largement utilisés pour construire des solutions et, en retour, aider votre entreprise à gagner des revenus.

Écoutez l’épisode 108 du Startup Hustle Podcast – Computer Vision

Conclusion

Malgré la clameur de l’IA, de l’apprentissage automatique et de la vision par ordinateur, il était clair pour nous, bien que précis, que la vision par ordinateur est toujours derrière la vision biologique humaine. C’est la réalité à laquelle sont confrontés les entrepreneurs et les développeurs. Outre le fait que s’engager dans ce type d’entreprise introduisait tant de dépenses, les limites des algorithmes d’apprentissage général et la rareté des ressources.

Cependant, à Full Scale, nous croyons en la technologie et l’innovation et comment ces choses nous aident à grandir dans le futur. Notre pool dédié d’experts en apprentissage automatique et en vision par ordinateur offre un soutien continu pour atteindre les systèmes et les technologies dont vous avez besoin pour SCALER votre entreprise.

Contactez-nous maintenant, et nous vous démontrerons notre volonté d’engager effroyablement nos services dédiés, et réalisons votre vision !

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