Machine learning in Computer Vision è una svolta accoppiata che continua ad alimentare la curiosità di fondatori di startup, informatici e ingegneri per decenni. Si rivolge a diversi domini applicativi per risolvere problemi critici della vita reale basando il suo algoritmo sulla visione biologica umana.
Questi problemi della vita reale ci tengono a bada in quanto mira a fornire soluzioni utilizzando la computer vision. Tuttavia, la sola visione artificiale è già un campo complesso. Per esempio, la certezza degli algoritmi da utilizzare è già una sfida enorme e lo stesso vale per trovare le giuste risorse di computer vision.
Per rispondere a tutte queste sfide, per prima cosa, facciamo un’introduzione alla computer vision. Poi, cerchiamo di capire la relazione tra la visione artificiale e l’apprendimento automatico.
Che cos’è la computer vision?
La computer vision è il processo di comprensione di immagini e video digitali utilizzando i computer. Cerca di automatizzare i compiti che la visione umana può raggiungere. Comprende metodi di acquisizione, elaborazione, analisi e comprensione di immagini digitali, e l’estrazione di dati dal mondo reale per produrre informazioni. Ha anche dei sotto-domini come il riconoscimento degli oggetti, l’inseguimento video e la stima del movimento, avendo così applicazioni nella medicina, nella navigazione e nella modellazione degli oggetti.
Per dirla semplicemente, la computer vision funziona con un dispositivo che utilizza una macchina fotografica per scattare foto o video, quindi eseguire l’analisi. L’obiettivo della computer vision è quello di comprendere il contenuto di immagini e video digitali. Inoltre, estrarre qualcosa di utile e significativo da queste immagini e video per risolvere vari problemi. Tali esempi sono sistemi che possono controllare se c’è del cibo all’interno del frigorifero, controllare lo stato di salute delle piante ornamentali, e processi complessi come le operazioni di recupero dei disastri.
Che cos’è il Machine Learning?
Il Machine Learning è lo studio degli algoritmi e dei modelli statistici, che è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. I sistemi lo usano per eseguire un compito senza istruzioni esplicite e invece si basano su modelli e inferenze. Così, si applica alla visione del computer, all’ingegneria del software e al riconoscimento dei modelli.
L’apprendimento automatico è fatto dai computer con un’assistenza minima da parte dei programmatori di software. Utilizza i dati per prendere decisioni e permette di essere usato in modi interessanti in un’ampia varietà di industrie. Può essere classificato come apprendimento supervisionato, semi-supervisionato e non supervisionato.
Fermiamoci sull’apprendimento supervisionato.
Apprendimento supervisionato
L’apprendimento supervisionato è un compito di apprendimento automatico che mappa ogni oggetto in ingresso al valore di uscita desiderato. Il computer è addestrato ad associare un oggetto all’uscita desiderata. Ha una vasta gamma di algoritmi per diversi problemi di apprendimento supervisionato.
Le applicazioni nella visione artificiale con l’apprendimento automatico crescono esponenzialmente negli anni, dove la società è l’unica beneficiaria. Questo sforzo è reso possibile dai nostri cosiddetti eroi nel settore della tecnologia – gli sviluppatori e gli imprenditori che lavorano insieme innamorati delle caratteristiche di queste tecnologie.
La combinazione di queste due tecnologie ha bisogno di una discussione approfondita.
La relazione tra Machine Learning e Computer Vision
La tecnologia non smette mai di imitare il cervello umano, così l’AI guadagna molto interesse per decenni. Per mostrare la tabella di marcia di queste scoperte, discutiamo la relazione tra AI, apprendimento automatico e visione artificiale. L’IA è l’ombrello di questi campi, l’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’IA, dove la visione artificiale è anche il sottoinsieme dell’apprendimento automatico. Tuttavia, la computer vision può essere considerata come un sottoinsieme diretto dell’IA.
L’apprendimento automatico e la computer vision sono due campi che sono diventati strettamente legati l’uno all’altro. L’apprendimento automatico ha migliorato la computer vision per quanto riguarda il riconoscimento e il tracciamento. Offre metodi efficaci per l’acquisizione, l’elaborazione delle immagini e la messa a fuoco degli oggetti che sono utilizzati nella visione artificiale. A sua volta, la visione artificiale ha ampliato la portata dell’apprendimento automatico. Coinvolge un’immagine digitale o un video, un dispositivo di rilevamento, un dispositivo di interpretazione e la fase di interpretazione. L’apprendimento automatico è usato nella computer vision nel dispositivo di interpretazione e nella fase di interpretazione.
Relativamente, l’apprendimento automatico è il campo più ampio, e questo è evidente negli algoritmi che possono essere applicati ad altri campi. Un esempio è l’analisi di una registrazione digitale, che viene fatta con l’uso di principi di apprendimento automatico. La visione artificiale, d’altra parte, si occupa principalmente di immagini e video digitali. Inoltre, ha relazioni nei campi dell’ingegneria dell’informazione, della fisica, della neurobiologia e dell’elaborazione dei segnali.
L’ostacolo affrontato da sviluppatori e imprenditori è l’enorme divario tra la computer vision e la visione biologica. I campi più strettamente legati alla computer vision sono l’elaborazione delle immagini e l’analisi delle immagini. Tuttavia, merita un altro articolo interessante per citare le sue relazioni e differenze. Inoltre, la mancanza di conoscenza dell’obiettivo principale dell’apprendimento automatico in un particolare progetto è un enorme disturbo tra gli imprenditori.
Compiti che coinvolgono la Computer Vision
A Full Scale, il nostro team è ossessionato dal successo dei nostri clienti. Ti aiuteremo a trovare ingegneri di computer vision per aiutare il tuo business con compiti tipici come il riconoscimento e l’analisi del movimento. Il nostro pool di ingegneri esperti in apprendimento automatico è in grado di utilizzare una varietà di metodi per acquisire, elaborare e analizzare immagini digitali per produrre informazioni corrette. Ecco alcuni compiti che coinvolgono la visione artificiale:
Riconoscimento nella visione artificiale
Il riconoscimento nella visione artificiale comporta il riconoscimento, l’identificazione e il rilevamento degli oggetti. Alcuni compiti specializzati di riconoscimento sono il riconoscimento dei caratteri ottici, il recupero delle immagini e il riconoscimento facciale.
Riconoscimento degli oggetti – comporta la ricerca e l’identificazione degli oggetti in un’immagine digitale o in un video. È più comunemente applicato nel rilevamento e nel riconoscimento dei volti. Il riconoscimento degli oggetti può essere affrontato attraverso l’uso del machine learning o del deep learning.
Approccio di machine learning – il riconoscimento degli oggetti utilizzando il machine learning richiede che le caratteristiche siano definite prima di essere classificate. Un approccio comune che utilizza l’apprendimento automatico è la trasformazione delle caratteristiche invarianti in scala (SIFT). SIFT usa i punti chiave degli oggetti e li memorizza in un database. Quando si categorizza un’immagine, SIFT controlla i punti chiave dell’immagine, che corrispondono a quelli trovati nel database.
Approccio di deep learning – il riconoscimento degli oggetti usando il deep learning non ha bisogno di caratteristiche specificamente definite. Gli approcci comuni che utilizzano l’apprendimento profondo sono basati su reti neurali convoluzionali. Una rete neurale convoluzionale è un tipo di rete neurale profonda che è una rete neurale artificiale con più strati tra l’input e l’output. Una rete neurale artificiale è un sistema di calcolo ispirato alla rete neurale biologica del cervello. Il miglior esempio è ImageNet. Si tratta di un database visivo progettato per il riconoscimento di oggetti in cui si dice che le prestazioni siano quasi simili a quelle degli esseri umani.
Analisi del movimento
L’analisi del movimento nella computer vision coinvolge un video digitale che viene elaborato per produrre informazioni. L’elaborazione semplice può rilevare il movimento di un oggetto. Un’elaborazione più complessa segue un oggetto nel tempo e può determinare la direzione del movimento. Ha applicazioni nel motion capture, nello sport e nell’analisi dell’andatura.
Motion capture – comporta la registrazione del movimento degli oggetti. I marcatori sono indossati vicino alle articolazioni per identificare il movimento. Ha applicazioni nell’animazione, nello sport, nella computer vision e nell’analisi dell’andatura. Tipicamente, solo i movimenti degli attori sono registrati e l’aspetto visivo non è incluso.
Analisi del passo – è lo studio della locomozione e l’attività dei muscoli utilizzando strumenti. Si tratta di quantificare e interpretare il modello di andatura. Sono necessarie diverse telecamere collegate a un computer. Il soggetto indossa dei marcatori in vari punti di riferimento del corpo. Mentre il soggetto si muove, il computer calcola la traiettoria di ogni marcatore in tre dimensioni. Può essere applicato alla biomeccanica sportiva.
Applicazioni di Computer Vision usando il Machine Learning
Il viaggio con i nostri clienti inizia con una consultazione, trovando aiuto e costruendo soluzioni a problemi reali usando la computer vision. Ecco alcune delle applicazioni su cui possiamo lavorare mentre i nostri esperti valutano gli aspetti eccitanti e pericolosi del machine learning.
Video tracking – è un processo di localizzazione di un oggetto in movimento nel tempo. Il riconoscimento degli oggetti è usato per aiutare il video tracking. Il video tracking può essere usato nello sport. Gli sport comportano molto movimento, e queste tecnologie sono ideali per tracciare il movimento dei giocatori.
Veicoli autonomi – la computer vision è usata nei veicoli autonomi come un’auto a guida autonoma. Le telecamere sono posizionate sulla parte superiore dell’auto e forniscono un campo visivo di 360 gradi fino a 250 metri di distanza. Le telecamere aiutano a trovare la corsia, la stima della curvatura della strada, il rilevamento degli ostacoli, il rilevamento dei segnali stradali e molti altri. La computer vision deve implementare il rilevamento e la classificazione degli oggetti.
Sport – la computer vision è usata nello sport per migliorare l’esperienza di trasmissione, l’allenamento degli atleti, l’analisi e l’interpretazione e il processo decisionale. La biomeccanica sportiva è uno studio e un’analisi quantitativa degli atleti e degli sport. Per il miglioramento della trasmissione, i marcatori virtuali possono essere disegnati attraverso il campo o la corte. Per quanto riguarda l’allenamento degli atleti, la creazione di un modello scheletrico di un acrobata e la stima del centro di massa permette di migliorare la forma e la postura. Infine, per l’analisi e l’interpretazione dello sport, i giocatori sono tracciati in partite dal vivo, consentendo informazioni in tempo reale.
La visione computerizzata viene utilizzata per acquisire i dati per ottenere l’analisi del basket. Queste analisi vengono recuperate utilizzando il video tracking e il riconoscimento degli oggetti, tracciando il movimento dei giocatori. I metodi di analisi del movimento sono anche utilizzati per assistere nel tracciamento del movimento. L’apprendimento profondo utilizzando le reti neurali convoluzionali viene utilizzato per analizzare i dati.
Prendiamo ad esempio la Second Spectrum – il partner ufficiale di tracking della NBA – come si riferisce al nostro processo di sviluppo software. Second Spectrum utilizza big data, machine learning e computer vision per fornire analisi e costruire macchine che capiscano lo sport. Utilizza i dati di tracking ottico e ha scoperto che i tiri da tre punti e i tiri ravvicinati sono più efficaci dei tiri dalla media distanza. Inoltre, è stato scoperto che i potenziali rimbalzi sono raggruppati vicino al canestro. Questo è simile al processo di sviluppo guidato del Full Scale. Il nostro pool di esperti di computer vision esegue indagini e raccomanda algoritmi ampiamente utilizzati per costruire soluzioni e, in cambio, aiutare il tuo business a guadagnare entrate.
Ascolta l’episodio 108 dello Startup Hustle Podcast – Computer Vision
Conclusione
Nonostante il clamore di AI, apprendimento automatico e computer vision, ci è stato chiaro, anche se preciso, che la computer vision è ancora dietro la visione biologica umana. Questa è la realtà che devono affrontare sia gli imprenditori che gli sviluppatori. A parte il fatto che impegnarsi in questo tipo di impresa ha introdotto una quantità di spese, le limitazioni degli algoritmi di apprendimento generale e la scarsità di risorse.
Tuttavia, a Full Scale, crediamo nella tecnologia e nell’innovazione e come queste cose ci aiutano a crescere nel futuro. Il nostro pool dedicato di esperti in Machine Learning e Computer Vision offre un supporto continuo per ottenere i sistemi e le tecnologie di cui avete bisogno per SCALARE il vostro business.
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