Aprendizagem mecânica em Visão por Computador é um avanço acoplado que continua a alimentar a curiosidade dos fundadores, cientistas da computação e engenheiros por décadas. Ele visa diferentes domínios de aplicação para resolver problemas críticos da vida real, baseando seu algoritmo na visão biológica humana.
Estes problemas da vida real nos mantêm à distância, pois visa fornecer soluções usando a visão computacional. No entanto, a visão computacional por si só já é um campo complexo. Por exemplo, a certeza dos algoritmos a usar já é um enorme desafio, assim como encontrar os recursos certos de visão computacional.
Para responder a todos estes desafios, primeiro, vamos ter uma introdução à visão computacional. Depois, vamos entender a relação entre visão computacional e aprendizagem da máquina.
O que é visão por computador?
Visão por computador é o processo de compreensão de imagens e vídeos digitais usando computadores. Ela procura automatizar tarefas que a visão humana pode realizar. Isto envolve métodos de aquisição, processamento, análise e compreensão de imagens digitais, e extração de dados do mundo real para produzir informação. Também possui subdomínios como reconhecimento de objetos, rastreamento de vídeo e estimativa de movimento, tendo assim aplicações em medicina, navegação e modelagem de objetos.
Para simplificar, a visão por computador funciona com um dispositivo usando uma câmera para tirar fotos ou vídeos, e depois realizar análises. O objetivo da visão por computador é compreender o conteúdo de imagens e vídeos digitais. Além disso, extrair algo útil e significativo dessas imagens e vídeos para resolver problemas variados. Tais exemplos são sistemas que podem verificar se há algum alimento dentro da geladeira, verificando o estado de saúde das plantas ornamentais, e processos complexos como a operação de recuperação de desastres.
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é o estudo de algoritmos e modelos estatísticos, que é um subconjunto de inteligência artificial. Os sistemas utilizam-no para realizar uma tarefa sem instruções explícitas e, em vez disso, dependem de padrões e inferências. Assim, aplica-se à visão computacional, engenharia de software e reconhecimento de padrões.
Aprendizagem da máquina é feita por computadores com o mínimo de assistência de programadores de software. Ele usa dados para tomar decisões e permite que ele seja usado de maneiras interessantes em uma grande variedade de indústrias. Pode ser classificado como aprendizagem supervisionada, aprendizagem semi-supervisionada e aprendizagem não supervisionada.
Vamos focar na aprendizagem supervisionada.
Aprendizagem supervisionada
Aprendizagem supervisionada é uma tarefa de aprendizagem de máquina que mapeia cada objecto de entrada para o valor de saída desejado. O computador é treinado para associar um objeto ao valor de saída desejado. Ele tem uma ampla gama de algoritmos para diferentes problemas de aprendizagem supervisionada.
Aplicações em visão computacional com aprendizagem de máquina crescem exponencialmente ao longo dos anos, onde a sociedade é a única beneficiária. Este esforço é possível graças aos nossos chamados heróis no setor de tecnologia – os desenvolvedores e empreendedores que trabalham juntos enamorados com as características destas tecnologias.
A combinação destas duas tecnologias precisa de uma discussão aprofundada.
A Relação entre Aprendizagem Mecânica e Visão por Computador
A tecnologia nunca deixa de imitar o cérebro humano, assim a IA ganha muito interesse por décadas. Para mostrar o roteiro desses avanços, vamos discutir a relação entre IA, aprendizagem de máquina e visão computacional. A IA é o guarda-chuva desses campos, a aprendizagem mecânica é um subconjunto da IA, onde a visão computacional também é o subconjunto da aprendizagem mecânica. Entretanto, a visão computacional pode ser considerada como um subconjunto direto de IA.
Aprendizagem de máquina e visão computacional são dois campos que se tornaram intimamente relacionados um ao outro. A aprendizagem de máquinas melhorou a visão computacional sobre reconhecimento e rastreamento. Ela oferece métodos eficazes para aquisição, processamento de imagem e foco em objetos que são usados em visão computacional. Por sua vez, a visão computacional ampliou o âmbito da aprendizagem com a máquina. Ela envolve uma imagem ou vídeo digital, um dispositivo de sensoriamento, um dispositivo de interpretação, e a fase de interpretação. A aprendizagem mecânica é utilizada na visão computacional na fase de dispositivo de interpretação e interpretação.
Relativamente, a aprendizagem mecânica é o campo mais amplo, e isto é evidente nos algoritmos que podem ser aplicados a outros campos. Um exemplo é a análise de uma gravação digital, que é feita com o uso de princípios de aprendizagem de máquina. A visão computacional, por outro lado, trata principalmente de imagens e vídeos digitais. Além disso, tem relações nas áreas de engenharia da informação, física, neurobiologia e processamento de sinais.
O obstáculo enfrentado pelos desenvolvedores e empreendedores é a enorme lacuna entre visão computacional e visão biológica. Os campos mais relacionados com a visão computacional são o processamento e a análise de imagens. No entanto, merece outro artigo interessante para citar a sua relação e diferenças. Além disso, a falta de conhecimento sobre o objetivo principal da aprendizagem de máquinas em um determinado projeto é uma enorme perturbação entre os empreendedores.
Tarefas envolvendo Visão Computacional
A Full Scale, nossa equipe está obcecada com o sucesso de nossos clientes. Nós o ajudaremos a encontrar engenheiros de visão computacional para ajudar seu negócio com tarefas típicas como reconhecimento e análise de movimento. Nossa equipe de engenheiros especialistas em aprendizagem de máquinas é capaz de usar uma variedade de métodos para aquisição, processamento e análise de imagens digitais para produzir informações corretas. Aqui estão algumas tarefas envolvendo visão computacional:
Recognição em visão computacional
Recognição em visão computacional envolve reconhecimento, identificação e detecção de objetos. Algumas tarefas especializadas de reconhecimento são reconhecimento óptico de caracteres, recuperação de imagens e reconhecimento facial.
Reconhecimento de objetos – envolve encontrar e identificar objetos em uma imagem ou vídeo digital. Ele é mais comumente aplicado na detecção e reconhecimento facial. O reconhecimento de objetos pode ser abordado através do uso de aprendizagem mecânica ou aprendizagem profunda.
Aprendizagem mecânica – o reconhecimento de objetos usando aprendizagem mecânica requer que os recursos sejam definidos primeiro antes de serem classificados. Uma abordagem comum que usa a aprendizagem de máquina é a transformação de características variáveis em escala (SIFT). O SIFT utiliza pontos-chave de objetos e os armazena em um banco de dados. Ao categorizar uma imagem, o SIFT verifica os pontos-chave da imagem, que correspondem àqueles encontrados no banco de dados.
Deep learning approach – reconhecimento de objetos usando aprendizagem profunda não necessita de características especificamente definidas. As abordagens comuns que utilizam aprendizagem profunda são baseadas em redes neurais convolucionais. Uma rede neural convolucional é um tipo de rede neural profunda que é uma rede neural artificial com múltiplas camadas entre a entrada e a saída. Uma rede neural artificial é um sistema de computação inspirado na rede neural biológica do cérebro. O melhor exemplo disso é a ImageNet. É uma base de dados visual projetada para o reconhecimento de objetos na qual o desempenho é quase similar ao dos humanos.
Análise de Movimento
Análise de Movimento em visão computacional envolve um vídeo digital que é processado para produzir informação. O processamento simples pode detectar o movimento de um objeto. Um processamento mais complexo rastreia um objeto ao longo do tempo e pode determinar a direção do movimento. Ele tem aplicações em captura de movimento, esportes e análise de marcha.
Motion capture – envolve a gravação do movimento de objetos. Os marcadores são usados perto das articulações para identificar o movimento. Tem aplicações em animação, esportes, visão computadorizada e análise da marcha. Tipicamente, apenas os movimentos dos actores são registados e a aparência visual não está incluída.
Análise da marcha – é o estudo da locomoção e da actividade dos músculos usando instrumentos. Envolve a quantificação e interpretação do padrão de marcha. São necessárias várias câmaras ligadas a um computador. O sujeito usa marcadores em vários pontos de referência do corpo. À medida que o sujeito se desloca, o computador calcula a trajectória de cada marcador em três dimensões. Pode ser aplicado à biomecânica desportiva.
Aplicações da Visão por Computador usando o Machine Learning
A viagem com os nossos clientes começa com uma consulta, encontrando ajuda, e construindo soluções para problemas da vida real usando a visão por computador. Aqui estão algumas das aplicações em que podemos trabalhar enquanto nossos especialistas avaliam os aspectos excitantes e perigosos da aprendizagem de máquinas.
Rastreamento de vídeo – é um processo de localização de um objeto em movimento ao longo do tempo. O reconhecimento de objetos é usado para auxiliar no rastreamento de vídeo. O rastreamento de vídeo pode ser usado em esportes. O desporto envolve muito movimento, e estas tecnologias são ideais para rastrear o movimento dos jogadores.
Veículos autónomos – a visão por computador é utilizada em veículos autónomos, como um carro auto-conduzido. As câmaras são colocadas no topo do carro, proporcionando um campo de visão de 360 graus até 250 metros de alcance. As câmeras auxiliam na localização de faixas de rodagem, estimativa de curvatura da estrada, detecção de obstáculos, detecção de sinais de trânsito, e muito mais. A visão por computador tem que implementar a detecção e classificação de objetos.
Desporto – a visão por computador é usada em esportes para melhorar a experiência de transmissão, treinamento de atletas, análise e interpretação, e tomada de decisões. A biomecânica do esporte é um estudo e análise quantitativa de atletas e esportes. Para melhorar a transmissão, marcadores virtuais podem ser desenhados em todo o campo ou quadra. Quanto ao treinamento do atleta, criar um modelo de esqueleto de um acrobata e estimar o centro de massa permite a melhoria da forma e da postura. Finalmente, para análise e interpretação esportiva, os jogadores são rastreados em jogos ao vivo permitindo informações em tempo real.
A visão computacional é usada para adquirir os dados para alcançar a análise do basquetebol. Estas análises são recuperadas usando o rastreamento de vídeo e reconhecimento de objetos através do rastreamento do movimento dos jogadores. Os métodos de análise de movimento também são usados para auxiliar no rastreamento do movimento. O aprendizado profundo usando redes neurais convolucionais é usado para analisar os dados.
Vejamos por exemplo o Segundo Espectro – o parceiro oficial de rastreamento da NBA – enquanto nos relacionamos com o nosso processo de desenvolvimento de software. O Second Spectrum usa grandes dados, aprendizado de máquinas e visão computacional para fornecer análises e construir máquinas que entendam os esportes. Ele usa dados de rastreamento ótico e descobriu que três pontos e tiros de perto são mais eficazes do que tiros de médio alcance. Além disso, descobriu-se que os potenciais ressaltos são agrupados perto da cesta. Isto é semelhante ao processo de desenvolvimento guiado da Escala Completa. Nossa equipe de especialistas em visão computacional realiza investigações e recomenda algoritmos amplamente utilizados para construir soluções e, em troca, ajudar seu negócio a ganhar receita.
Ouvir o Episódio 108 do Startup Hustle Podcast – Computer Vision
Conclusão
Embora o clamor da IA, da aprendizagem de máquinas e da visão computacional, ficou claro para nós, embora preciso, que a visão computacional ainda está por trás da visão biológica humana. Esta é a realidade enfrentada tanto por empresários como por desenvolvedores. Além do fato de que o envolvimento nesse tipo de empreendimento introduziu uma quantidade de despesas, as limitações dos algoritmos de aprendizagem geral e a escassez de recursos.
No entanto, em Full Scale, acreditamos na tecnologia e na inovação e em como essas coisas nos ajudam a crescer no futuro. Nosso grupo dedicado de especialistas em Machine Learning e Computer Vision oferece suporte contínuo para alcançar os sistemas e tecnologias que você precisa para ESCALAR o seu negócio.
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