Uczenie maszynowe w Computer Vision jest przełomem, który nadal napędza ciekawość założycieli startupów, informatyków i inżynierów od dziesięcioleci. Jest skierowany do różnych dziedzin aplikacji do rozwiązywania krytycznych problemów życiowych opierając swój algorytm z ludzkiej wizji biologicznej.

Te prawdziwe problemy życiowe trzymać nas na dystans, ponieważ ma na celu zapewnienie rozwiązań przy użyciu wizji komputerowej. Jednak sama wizja komputerowa jest już złożoną dziedziną. Na przykład, pewność algorytmów do wykorzystania jest już ogromnym wyzwaniem, podobnie jak znalezienie odpowiednich zasobów wizji komputerowej.

Aby odpowiedzieć na wszystkie te wyzwania, po pierwsze, miejmy wprowadzenie do wizji komputerowej. Następnie zrozummy związek między widzeniem komputerowym a uczeniem maszynowym.

Co to jest wizja komputerowa?

Wizja komputerowa to proces rozumienia obrazów cyfrowych i filmów przy użyciu komputerów. Dąży do automatyzacji zadań, które może osiągnąć ludzki wzrok. Obejmuje to metody pozyskiwania, przetwarzania, analizowania i rozumienia obrazów cyfrowych oraz ekstrakcji danych ze świata rzeczywistego w celu wytworzenia informacji. Ma również subdziedziny, takie jak rozpoznawanie obiektów, śledzenie wideo i estymacja ruchu, a zatem ma zastosowania w medycynie, nawigacji i modelowania obiektów.

Mówiąc prościej, wizja komputerowa działa z urządzeniem wykorzystującym kamerę do robienia zdjęć lub filmów, a następnie przeprowadzić analizę. Celem wizji komputerowej jest zrozumienie zawartości cyfrowych obrazów i filmów. Ponadto, wyciągnąć coś użytecznego i znaczącego z tych obrazów i filmów, aby rozwiązać różne problemy. Takimi przykładami są systemy, które mogą sprawdzić, czy w lodówce jest jedzenie, sprawdzanie stanu zdrowia roślin ozdobnych i złożone procesy, takie jak operacja odzyskiwania danych w przypadku katastrof.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to nauka o algorytmach i modelach statystycznych, która jest podzbiorem sztucznej inteligencji. Systemy używają go do wykonywania zadań bez wyraźnych instrukcji i zamiast tego polegają na wzorcach i wnioskowaniu. Tak więc, ma zastosowanie do wizji komputerowej, inżynierii oprogramowania i rozpoznawania wzorców.

Uczenie maszynowe jest wykonywane przez komputery z minimalną pomocą programistów oprogramowania. Wykorzystuje dane do podejmowania decyzji i pozwala na wykorzystanie ich w interesujący sposób w wielu różnych branżach. Można je sklasyfikować jako uczenie nadzorowane, uczenie częściowo nadzorowane i uczenie nienadzorowane.

Skupmy się na uczeniu nadzorowanym.

Uczenie nadzorowane

Uczenie nadzorowane jest zadaniem uczenia maszynowego, które mapuje każdy obiekt wejściowy do pożądanej wartości wyjściowej. Komputer jest szkolony, aby skojarzyć obiekt z pożądanym wyjściem. Ma szeroki zakres algorytmów dla różnych problemów uczenia się nadzorowanego.

Aplikacje w wizji komputerowej z uczenia maszynowego rosną wykładniczo na przestrzeni lat, gdzie społeczeństwo jest jedynym beneficjentem. To przedsięwzięcie jest możliwe dzięki naszym tak zwanym bohaterom w sektorze technologicznym – programistom i przedsiębiorcom pracującym razem, zachwyconym cechami tych technologii.

Połączenie tych dwóch technologii wymaga dogłębnej dyskusji.

Związek między uczeniem maszynowym i widzeniem komputerowym

Technologia nigdy nie przestaje naśladować ludzkiego mózgu, dlatego AI zyskuje duże zainteresowanie od dziesięcioleci. Aby pokazać mapę drogową tych przełomowych odkryć, omówmy relacje między AI, uczeniem maszynowym i widzeniem komputerowym. AI jest parasolem tych dziedzin, uczenie maszynowe jest podzbiorem AI, a wizja komputerowa jest również podzbiorem uczenia maszynowego. Jednak wizja komputerowa może być uważana za bezpośredni podzbiór AI.

Uczenie maszynowe i wizja komputerowa to dwie dziedziny, które stały się ściśle związane ze sobą. Uczenie maszynowe poprawiło wizję komputerową w zakresie rozpoznawania i śledzenia. Oferuje skuteczne metody akwizycji, przetwarzania obrazu i skupienia obiektów, które są wykorzystywane w wizji komputerowej. Z kolei wizja komputerowa poszerzyła zakres uczenia maszynowego. Obejmuje on cyfrowy obraz lub wideo, urządzenie wyczuwające, urządzenie interpretujące i etap interpretacji. Uczenie maszynowe jest stosowane w wizji komputerowej w urządzeniu interpretującym i na etapie interpretacji.

Relatywnie, uczenie maszynowe jest szerszą dziedziną, a to jest widoczne w algorytmach, które mogą być stosowane w innych dziedzinach. Przykładem jest analiza zapisu cyfrowego, która odbywa się z wykorzystaniem zasad uczenia maszynowego. Z kolei wizja komputerowa zajmuje się przede wszystkim cyfrowymi obrazami i filmami. Ma również związki z dziedzinami inżynierii informacyjnej, fizyki, neurobiologii i przetwarzania sygnałów.

Przeszkodą, przed którą stają programiści i przedsiębiorcy, jest ogromna przepaść między wizją komputerową a wizją biologiczną. Dziedziny najściślej związane z widzeniem komputerowym to przetwarzanie i analiza obrazów. Jednak przytoczenie ich pokrewieństwa i różnic zasługuje na kolejny ciekawy artykuł. Również brak wiedzy na temat głównego celu uczenia maszynowego w konkretnym projekcie jest ogromnym zaburzeniem wśród przedsiębiorców.

Zadania związane z wizją komputerową

W Full Scale, nasz zespół ma obsesję na punkcie sukcesu naszych klientów. Pomożemy Ci znaleźć inżynierów wizji komputerowej, którzy pomogą Twojej firmie w realizacji typowych zadań, takich jak rozpoznawanie i analiza ruchu. Nasza pula inżynierów ekspertów w uczenia maszynowego jest w stanie korzystać z różnych metod pozyskiwania, przetwarzania i analizowania obrazów cyfrowych do produkcji prawidłowych informacji. Oto niektóre zadania związane z widzeniem komputerowym:

Recognition in Computer Vision

Recognition in computer vision obejmuje rozpoznawanie obiektów, identyfikację i wykrywanie. Niektóre specjalistyczne zadania rozpoznawania to optyczne rozpoznawanie znaków, odzyskiwanie obrazów i rozpoznawanie twarzy.

Rozpoznawanie obiektów – polega na znajdowaniu i identyfikowaniu obiektów na obrazie cyfrowym lub wideo. Najczęściej stosowane jest w detekcji i rozpoznawaniu twarzy. Do rozpoznawania obiektów można podejść poprzez wykorzystanie uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia.

Podejście wykorzystujące uczenie maszynowe – rozpoznawanie obiektów z wykorzystaniem uczenia maszynowego wymaga najpierw zdefiniowania cech przed ich sklasyfikowaniem. Powszechnym podejściem wykorzystującym uczenie maszynowe jest przekształcenie cech niezmienniczych w skali (SIFT). SIFT wykorzystuje kluczowe punkty obiektów i przechowuje je w bazie danych. Podczas kategoryzacji obrazu, SIFT sprawdza kluczowe punkty obrazu, które pasują do tych znalezionych w bazie danych.

Podejście głębokiego uczenia – rozpoznawanie obiektów przy użyciu głębokiego uczenia nie wymaga specyficznie zdefiniowanych cech. Popularne podejścia, które wykorzystują głębokie uczenie, oparte są na konwencjonalnych sieciach neuronowych. Konwolucyjna sieć neuronowa jest rodzajem głębokiej sieci neuronowej, która jest sztuczną siecią neuronową z wieloma warstwami między wejściem a wyjściem. Sztuczna sieć neuronowa to system obliczeniowy inspirowany biologiczną siecią neuronową w mózgu. Najlepszym tego przykładem jest ImageNet. Jest to wizualna baza danych przeznaczona do rozpoznawania obiektów, w której wydajność podobno jest prawie podobna do wydajności człowieka.

Analiza ruchu

Analiza ruchu w wizji komputerowej obejmuje cyfrowe wideo, które jest przetwarzane w celu uzyskania informacji. Proste przetwarzanie może wykryć ruch obiektu. Bardziej złożone przetwarzanie śledzi obiekt w czasie i może określić kierunek ruchu. Ma to zastosowanie w przechwytywaniu ruchu, sporcie i analizie chodu.

Przechwytywanie ruchu – polega na rejestrowaniu ruchu obiektów. Markery są noszone w pobliżu stawów w celu identyfikacji ruchu. Ma zastosowanie w animacji, sporcie, wizji komputerowej i analizie chodu. Zazwyczaj rejestrowane są tylko ruchy aktorów, a wygląd wizualny nie jest uwzględniany.

Analiza chodu – jest badaniem lokomocji i aktywności mięśni za pomocą przyrządów. Polega na ilościowym określeniu i interpretacji wzorca chodu. Wymagane jest zastosowanie kilku kamer połączonych z komputerem. Osoba badana nosi znaczniki w różnych punktach odniesienia ciała. W miarę jak osoba się porusza, komputer oblicza trajektorię każdego markera w trzech wymiarach. Może to być stosowane w biomechanice sportowej.

Applications of Computer Vision using Machine Learning

Podróż z naszymi klientami zaczyna się od konsultacji, znalezienia pomocy i budowania rozwiązań dla rzeczywistych problemów z wykorzystaniem wizji komputerowej. Oto niektóre z aplikacji, nad którymi możemy pracować, gdy nasi eksperci oceniają ekscytujące i niebezpieczne aspekty uczenia maszynowego.

Śledzenie wideo – to proces lokalizowania poruszającego się obiektu w czasie. Rozpoznawanie obiektów jest wykorzystywane do pomocy w śledzeniu wideo. Śledzenie wideo może być wykorzystywane w sporcie. Sporty wiążą się z dużą ilością ruchu, a te technologie są idealne do śledzenia ruchu graczy.

Pojazdy autonomiczne – widzenie komputerowe jest stosowane w pojazdach autonomicznych, takich jak samochód samojezdny. Kamery są umieszczone na górze samochodu, zapewniając 360 stopni pola widzenia do 250 metrów zasięgu. Kamery pomagają w znalezieniu pasa ruchu, oszacowanie krzywizny drogi, wykrywanie przeszkód, wykrywanie znaków drogowych i wiele innych. Wizja komputerowa musi wdrożyć wykrywanie i klasyfikację obiektów.

Sport – wizja komputerowa jest stosowana w sporcie w celu poprawy doświadczenia transmisji, szkolenia sportowców, analizy i interpretacji oraz podejmowania decyzji. Biomechanika sportowa jest ilościowym badaniem i analizą sportowców i sportów. Aby poprawić jakość transmisji, można narysować wirtualne markery na boisku lub korcie. Jeśli chodzi o trening sportowców, stworzenie modelu szkieletu akrobaty i oszacowanie środka masy pozwala na poprawę formy i postawy. Wreszcie, w przypadku analizy sportowej i interpretacji, gracze są śledzeni w grach na żywo, co pozwala na uzyskanie informacji w czasie rzeczywistym.

Wizja komputerowa jest wykorzystywana do pozyskiwania danych w celu uzyskania analityki koszykarskiej. Te analizy są pobierane za pomocą śledzenia wideo i rozpoznawania obiektów poprzez śledzenie ruchu graczy. Metody analizy ruchu są również wykorzystywane do pomocy w śledzeniu ruchu. Głębokie uczenie przy użyciu konwencjonalnych sieci neuronowych jest wykorzystywane do analizy danych.

Przyjmijmy za przykład Second Spectrum – oficjalnego partnera NBA w zakresie śledzenia – jak odnosimy się do naszego procesu rozwoju oprogramowania. Second Spectrum wykorzystuje big data, uczenie maszynowe i wizję komputerową, aby zapewnić analitykę i zbudować maszyny, które rozumieją sport. Wykorzystuje dane śledzenia optycznego i odkryło, że rzuty trzypunktowe i strzały z bliska są bardziej skuteczne niż strzały z połowy dystansu. Stwierdzono również, że potencjalne odbicia są skupione blisko kosza. Jest to podobne do kierowanego procesu rozwoju Pełnej Skali. Nasza pula ekspertów od wizji komputerowej przeprowadza badania i zaleca szeroko stosowane algorytmy do budowania rozwiązań, a w zamian pomaga Twojej firmie uzyskać przychody.

Posłuchaj odcinka 108 Startup Hustle Podcast – Computer Vision

Podsumowanie

Pomimo jazgotu o AI, uczeniu maszynowym i wizji komputerowej, było dla nas jasne, aczkolwiek dokładne, że wizja komputerowa nadal pozostaje w tyle za ludzką wizją biologiczną. Jest to rzeczywistość, z którą muszą się zmierzyć zarówno przedsiębiorcy, jak i deweloperzy. Pomijając fakt, że angażowanie się w tego rodzaju przedsięwzięcie wprowadziło tantamount wydatków, ograniczenia ogólnych algorytmów uczenia się i niedobór zasobów.

Jednakże w Full Scale, wierzymy w technologię i innowacje i jak te rzeczy pomagają nam rozwijać się w przyszłości. Nasza dedykowana pula ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego i wizji komputerowej oferuje ciągłe wsparcie, aby osiągnąć systemy i technologie, których potrzebujesz, aby SCALE UP swojej firmy.

Skontaktuj się z nami teraz, a my zademonstrujemy naszą gotowość do zaangażowania naszych dedykowanych usług i zrealizujmy Twoją wizję!

.