Machine learning in Computer Vision is een gekoppelde doorbraak die nog steeds de nieuwsgierigheid van startup oprichters, computer wetenschappers, en ingenieurs voor decennia te voeden. Het richt zich op verschillende toepassingsgebieden om kritieke problemen in het echte leven op te lossen, waarbij het algoritme wordt gebaseerd op de menselijke biologische visie.

Deze problemen in het echte leven houden ons op afstand, omdat het de bedoeling is oplossingen te bieden met behulp van computer vision. Echter, computer vision alleen is al een complex gebied. Bijvoorbeeld, de zekerheid van algoritmen te gebruiken is al een enorme uitdaging en zo is het vinden van de juiste computer vision middelen.

Om al deze uitdagingen te beantwoorden, laten we eerst een inleiding tot computer vision hebben. Laten we vervolgens de relatie tussen computervisie en machinaal leren begrijpen.

Wat is computervisie?

Computervisie is het proces van het begrijpen van digitale afbeeldingen en video’s met behulp van computers. Het is de bedoeling taken te automatiseren die het menselijke gezichtsvermogen kan uitvoeren. Het gaat om methoden voor het verwerven, verwerken, analyseren en begrijpen van digitale beelden, en het extraheren van gegevens uit de echte wereld om informatie te produceren. Het heeft ook subdomeinen zoals objectherkenning, videotracking en bewegingsschatting, en kent dus toepassingen in de geneeskunde, navigatie en objectmodellering.

Eenvoudig gezegd werkt computervisie met een apparaat dat een camera gebruikt om foto’s of video’s te maken, en vervolgens analyses uit te voeren. Het doel van computervisie is om de inhoud van digitale beelden en video’s te begrijpen. Verder iets nuttigs en zinvols uit deze beelden en video’s halen om uiteenlopende problemen op te lossen. Voorbeelden hiervan zijn systemen die kunnen controleren of er voedsel in de koelkast ligt, het controleren van de gezondheidstoestand van sierplanten, en complexe processen zoals het terugvinden van rampen.

Wat is Machine Learning?

Machine-leren is de studie van algoritmen en statistische modellen, die een subset is van kunstmatige intelligentie. Systemen gebruiken het om een taak uit te voeren zonder expliciete instructies en vertrouwen in plaats daarvan op patronen en gevolgtrekkingen. Het is dus van toepassing op computer vision, software engineering, en patroonherkenning.

Machine learning wordt gedaan door computers met minimale hulp van software programmeurs. Het gebruikt gegevens om beslissingen te nemen en kan op interessante manieren worden gebruikt in een grote verscheidenheid van industrieën. Het kan worden geclassificeerd als supervised learning, semi-supervised learning, en unsupervised learning.

Laten we ons richten op supervised learning.

Supervised Learning

Supervised learning is een machine leertaak die elk input object in kaart brengt met de gewenste output waarde. De computer wordt opgeleid om een object met de gewenste output te associëren. Er bestaat een breed scala van algoritmen voor verschillende problemen op het gebied van leren onder toezicht.

Toepassingen in computer vision met machine learning groeien in de loop der jaren exponentieel, waarbij de samenleving de enige begunstigde is. Dit streven wordt mogelijk gemaakt door onze zogenaamde helden in de technologiesector – de ontwikkelaars en ondernemers die samen werken en gecharmeerd zijn van de kenmerken van deze technologieën.

De combinatie van deze twee technologieën behoeft diepgaande bespreking.

De relatie tussen Machine Learning en Computer Vision

Technologie houdt nooit op het menselijk brein na te bootsen, waardoor AI al decennia lang veel belangstelling krijgt. Om de routekaart van deze doorbraken te tonen, laten we de relatie tussen AI, machinaal leren en computervisie bespreken. AI is de paraplu van deze gebieden, machine learning is een subset van AI, terwijl computervisie ook een subset is van machine learning. Computer vision kan echter worden beschouwd als een directe subset van AI.

Machine learning en computer vision zijn twee gebieden die nauw met elkaar verbonden zijn geraakt. Machine learning heeft computervisie verbeterd op het gebied van herkenning en tracking. Het biedt effectieve methoden voor acquisitie, beeldverwerking en objectfocus die in computervisie worden gebruikt. Op zijn beurt heeft computervisie het toepassingsgebied van machinaal leren verruimd. Het gaat om een digitaal beeld of video, een detectieapparaat, een interpreteerapparaat, en de interpretatiefase. Machine learning wordt in computer vision gebruikt in het interpreteerapparaat en de interpretatiefase.

Relatief gezien is machine learning het bredere gebied, en dit blijkt duidelijk uit de algoritmen die op andere gebieden kunnen worden toegepast. Een voorbeeld is de analyse van een digitale opname, die wordt gedaan met behulp van machine learning-principes. Computer vision houdt zich daarentegen hoofdzakelijk bezig met digitale beelden en video’s. Het heeft ook relaties op het gebied van informatie-engineering, natuurkunde, neurobiologie en signaalverwerking.

Het obstakel waarmee ontwikkelaars en ondernemers worden geconfronteerd, is de enorme kloof tussen computervisie en biologische visie. De gebieden die het nauwst verwant zijn met computervisie zijn beeldverwerking en beeldanalyse. Het verdient echter nog een interessant artikel om het verband en de verschillen aan te halen. Ook het gebrek aan kennis over het belangrijkste doel van machine learning in een bepaald project is een enorme verstoring onder ondernemers.

Taken waarbij Computer Vision

Bij Full Scale, is ons team geobsedeerd door het succes van onze klanten. Wij zullen u helpen vinden computervisie ingenieurs om uw bedrijf te helpen met typische taken, zoals herkenning en bewegingsanalyse. Onze pool van deskundige ingenieurs in machine learning is in staat om met behulp van een verscheidenheid van methoden voor het verwerven, verwerken en analyseren van digitale beelden om de juiste informatie te produceren. Hier zijn enkele taken waarbij computervisie betrokken is:

Herkenning in computervisie

Herkenning in computervisie omvat objectherkenning, -identificatie, en -detectie. Enkele gespecialiseerde taken van herkenning zijn optische tekenherkenning, het terugvinden van afbeeldingen, en gezichtsherkenning.

Objectherkenning – het gaat om het vinden en identificeren van objecten in een digitale afbeelding of video. Het wordt het meest toegepast bij gezichtsdetectie en -herkenning. Objectherkenning kan worden benaderd door gebruik te maken van machine learning of deep learning.

Machine learning benadering – objectherkenning met behulp van machine learning vereist dat de kenmerken eerst worden gedefinieerd voordat ze worden geclassificeerd. Een veelgebruikte benadering die gebruik maakt van machinaal leren is de scale-invariant feature transform (SIFT). SIFT gebruikt sleutelpunten van objecten en slaat die op in een database. Bij het categoriseren van een afbeelding controleert SIFT de sleutelpunten van de afbeelding, die overeenkomen met die in de database.

Deep learning benadering – objectherkenning met behulp van deep learning heeft geen specifiek gedefinieerde kenmerken nodig. De gemeenschappelijke benaderingen die deep learning gebruiken, zijn gebaseerd op convolutionele neurale netwerken. Een convolutioneel neuraal netwerk is een type diep neuraal netwerk dat een kunstmatig neuraal netwerk is met meerdere lagen tussen de input en output. Een kunstmatig neuraal netwerk is een computersysteem dat is geïnspireerd op het biologische neurale netwerk in de hersenen. Het beste voorbeeld hiervan is het ImageNet. Het is een visuele databank die is ontworpen voor objectherkenning en waarvan wordt gezegd dat de prestaties bijna gelijk zijn aan die van mensen.

Motion Analysis

Motion Analysis in computer vision omvat een digitale video die wordt verwerkt om informatie te produceren. Eenvoudige verwerking kan de beweging van een object detecteren. Meer complexe verwerking volgt een object in de tijd en kan de richting van de beweging bepalen. Het heeft toepassingen in motion capture, sport en loopanalyse.

Motion capture – omvat het registreren van de beweging van voorwerpen. Markers worden gedragen in de buurt van gewrichten om de beweging te identificeren. Het heeft toepassingen in animatie, sport, computervisie, en loopanalyse. Gewoonlijk worden alleen de bewegingen van de acteurs geregistreerd en wordt de visuele verschijning niet meegenomen.

Gait analysis – is de studie van de motoriek en de activiteit van de spieren met behulp van instrumenten. Het gaat om het kwantificeren en interpreteren van het looppatroon. Meerdere camera’s verbonden met een computer zijn nodig. De proefpersoon draagt markers op verschillende referentiepunten van het lichaam. Terwijl de proefpersoon beweegt, berekent de computer het traject van elke marker in drie dimensies. Het kan worden toegepast in de sportbiomechanica.

Toepassingen van Computer Vision met behulp van Machine Learning

De reis met onze klanten begint met een consult, het vinden van hulp, en het bouwen van oplossingen voor echte problemen met behulp van computer vision. Hier zijn enkele van de toepassingen waar we aan kunnen werken als onze experts de spannende en gevaarlijke aspecten van machine learning beoordelen.

Video tracking – is een proces van het lokaliseren van een bewegend object in de tijd. Object herkenning wordt gebruikt om te helpen bij video tracking. Video tracking kan worden gebruikt in de sport. Sporten brengen veel beweging met zich mee, en deze technologieën zijn ideaal voor het volgen van de bewegingen van spelers.

Autonome voertuigen – computervisie wordt gebruikt in autonome voertuigen, zoals een zelfrijdende auto. Camera’s worden geplaatst op de top van de auto die 360 graden gezichtsveld tot 250 meter bereik. De camera’s helpen bij het vinden van rijstroken, het inschatten van de kromming van de weg, het detecteren van obstakels, het detecteren van verkeersborden en nog veel meer. Computer vision moet objectdetectie en -classificatie implementeren.

Sport – computer vision wordt in de sport gebruikt om de uitzendervaring, de training van atleten, de analyse en interpretatie, en de besluitvorming te verbeteren. Sportbiomechanica is een kwantitatieve studie en analyse van atleten en sporten. Om uitzendingen te verbeteren kunnen virtuele markers over het veld of de baan worden getrokken. Wat de training van atleten betreft, kan door een skeletmodel van een acrobaat te maken en het massamiddelpunt te schatten, de vorm en de houding worden verbeterd. Ten slotte worden voor sportanalyse en -interpretatie spelers gevolgd in live wedstrijden, waardoor real-time informatie kan worden verkregen.

Computer vision wordt gebruikt om de gegevens te verkrijgen om basketbalanalyses te maken. Deze analyses worden verkregen met behulp van video tracking en object herkenning door het volgen van de beweging van de spelers. Bewegingsanalysemethoden worden ook gebruikt om te helpen bij het volgen van bewegingen. Deep learning met behulp van convolutionele neurale netwerken wordt gebruikt om de gegevens te analyseren.

Laten we als voorbeeld Second Spectrum nemen – de officiële trackingpartner van de NBA – als we betrekking hebben op ons softwareontwikkelingsproces. Second Spectrum gebruikt big data, machine learning en computer vision om analyses te maken en machines te bouwen die de sport begrijpen. Het gebruikt optische tracking data en ontdekte dat driepunters en close shots effectiever zijn dan mid-range shots. Ook werd ontdekt dat de potentiële rebounds dicht bij de basket zijn geclusterd. Dit is vergelijkbaar met het begeleide ontwikkelingsproces van de Full Scale. Onze pool van computervisiespecialisten voert onderzoeken uit en beveelt veelgebruikte algoritmen aan om oplossingen te bouwen en in ruil daarvoor uw bedrijf aan inkomsten te helpen.