Maskinininlärning i datorseende är ett kopplat genombrott som fortsätter att underblåsa nyfikenheten hos grundare av nystartade företag, datavetare och ingenjörer i årtionden. Den är inriktad på olika tillämpningsområden för att lösa kritiska problem i verkligheten och baserar sin algoritm på människans biologiska syn.
Dessa problem i verkligheten håller oss i schack eftersom den syftar till att tillhandahålla lösningar med hjälp av datorseende. Datorseende i sig är dock redan ett komplext område. Till exempel är vissheten om vilka algoritmer som ska användas redan en stor utmaning och det är också en stor utmaning att hitta rätt resurser för datorseende.
För att besvara alla dessa utmaningar ska vi först få en introduktion till datorseende. Låt oss sedan förstå förhållandet mellan datorseende och maskininlärning.
Vad är datorseende?
Datorseende är processen att förstå digitala bilder och videor med hjälp av datorer. Den syftar till att automatisera uppgifter som mänsklig syn kan utföra. Det handlar om metoder för att förvärva, bearbeta, analysera och förstå digitala bilder och utvinning av data från den verkliga världen för att producera information. Den har också underområden som objektigenkänning, videospårning och rörelseuppskattning och har därmed tillämpningar inom medicin, navigering och objektsmodellering.
För att uttrycka det enkelt arbetar datorseende med en enhet som använder en kamera för att ta bilder eller videor och sedan utföra en analys. Målet med datorseende är att förstå innehållet i digitala bilder och videor. Dessutom extrahera något användbart och meningsfullt från dessa bilder och videor för att lösa varierande problem. Sådana exempel är system som kan kontrollera om det finns mat i kylskåpet, kontrollera hälsostatusen hos prydnadsväxter och komplexa processer som till exempel katastrofhämtningsoperationer.
Vad är maskininlärning?
Maskinininlärning är studiet av algoritmer och statistiska modeller, vilket är en delmängd av artificiell intelligens. System använder det för att utföra en uppgift utan explicita instruktioner och förlitar sig i stället på mönster och slutsatser. Det är således tillämpligt på datorseende, programvaruteknik och mönsterigenkänning.
Maskininlärning utförs av datorer med minimal hjälp av programvaruprogrammerare. Den använder data för att fatta beslut och gör att den kan användas på intressanta sätt inom en mängd olika branscher. Det kan klassificeras som övervakad inlärning, semiövervakad inlärning och oövervakad inlärning.
Låt oss fokusera på övervakad inlärning.
Övervakad inlärning
Övervakad inlärning är en maskininlärningsuppgift som kartlägger varje inmatningsobjekt till det önskade utdatavärdet. Datorn tränas att associera ett objekt med det önskade utfallet. Det finns ett brett utbud av algoritmer för olika problem med övervakad inlärning.
Användningar inom datorseende med maskininlärning växer exponentiellt med åren, där samhället är den enda som gynnas. Denna strävan möjliggörs av våra så kallade hjältar inom tekniksektorn – de utvecklare och entreprenörer som arbetar tillsammans och som är förtjusta i dessa teknikers egenskaper.
Kombinationen av dessa två tekniker behöver diskuteras på djupet.
Relationen mellan maskininlärning och datorseende
Tekniken upphör aldrig att efterlikna den mänskliga hjärnan, vilket gör att AI vinner stort intresse under årtionden. För att visa färdplanen för dessa genombrott ska vi diskutera förhållandet mellan AI, maskininlärning och datorseende. AI är paraplyet för dessa områden, maskininlärning är en delmängd av AI, där datorseende också är en delmängd av maskininlärning. Datorseende kan dock betraktas som en direkt delmängd av AI.
Maskininlärning och datorseende är två områden som har blivit nära besläktade med varandra. Maskininlärning har förbättrat datorseende när det gäller igenkänning och spårning. Det erbjuder effektiva metoder för insamling, bildbehandling och objektfokusering som används inom datorseende. Datorseende har i sin tur breddat tillämpningsområdet för maskininlärning. Det handlar om en digital bild eller video, en avkänningsanordning, en tolkningsanordning och tolkningsfasen. Maskininlärning används i datorseende i tolkningsanordningen och tolkningsstadiet.
Relativt sett är maskininlärning det bredare området, och detta är uppenbart i de algoritmer som kan tillämpas på andra områden. Ett exempel är analysen av en digital inspelning, som görs med hjälp av principer för maskininlärning. Datorseende å andra sidan handlar främst om digitala bilder och videor. Dessutom har den relationer inom områdena informationsteknik, fysik, neurobiologi och signalbehandling.
Hindret som utvecklare och entreprenörer står inför är den enorma klyftan mellan datorseende och biologiskt seende. De områden som är närmast relaterade till datorseende är bildbehandling och bildanalys. Det förtjänar dock en annan intressant artikel för att citera dess släktskap och skillnader. Också bristen på kunskap om huvudmålet med maskininlärning i ett visst projekt är en stor störning bland entreprenörer.
Uppgifter som involverar datorseende
På Full Scale är vårt team besatt av våra kunders framgång. Vi hjälper dig att hitta ingenjörer inom datorseende som kan hjälpa ditt företag med typiska uppgifter som igenkänning och rörelseanalys. Vår pool av expertingenjörer inom maskininlärning kan använda en mängd olika metoder för att förvärva, bearbeta och analysera digitala bilder för att producera korrekt information. Här är några uppgifter som involverar datorseende:
Att känna igen i datorseende
Att känna igen i datorseende innebär objektigenkänning, identifiering och upptäckt. Några specialiserade uppgifter för igenkänning är optisk teckenigenkänning, bildåtervinning och ansiktsigenkänning.
Objektigenkänning – det handlar om att hitta och identifiera objekt i en digital bild eller video. Det tillämpas oftast vid upptäckt och igenkänning av ansikten. Objektigenkänning kan angripas med hjälp av antingen maskininlärning eller djupinlärning.
Maskinininlärning – objektigenkänning med hjälp av maskininlärning kräver att funktionerna först definieras innan de klassificeras. Ett vanligt tillvägagångssätt som använder maskininlärning är scale-invariant feature transform (SIFT). SIFT använder nyckelpunkter för objekt och lagrar dem i en databas. När en bild kategoriseras kontrollerar SIFT bildens nyckelpunkter som matchar dem som finns i databasen.
Djupinlärningsmetod – objektigenkänning med hjälp av djupinlärning behöver inte specifikt definierade egenskaper. De vanliga tillvägagångssätten som använder djupinlärning är baserade på konvolutionella neurala nätverk. Ett konvolutionellt neuralt nätverk är en typ av djupt neuralt nätverk som är ett artificiellt neuralt nätverk med flera lager mellan ingång och utgång. Ett artificiellt neuralt nätverk är ett datorsystem som är inspirerat av det biologiska neurala nätverket i hjärnan. Det bästa exemplet på detta är ImageNet. Det är en visuell databas som är utformad för objektigenkänning där prestandan sägs vara nästan likadan som hos människor.
Rörelseanalys
Rörelseanalys inom datorseende innebär att en digital video bearbetas för att producera information. Enkel bearbetning kan upptäcka ett objekts rörelse. Mer komplex behandling spårar ett objekt över tiden och kan bestämma rörelsens riktning. Den har tillämpningar inom rörelsefångst, sport och gånganalys.
Rörelsefångst – innebär att man registrerar objektens rörelse. Markörer bärs i närheten av lederna för att identifiera rörelsen. Det har tillämpningar inom animation, sport, datorseende och gånganalys. Vanligtvis registreras endast skådespelarnas rörelser och det visuella utseendet inkluderas inte.
Gånganalys – är studiet av rörelse och musklernas aktivitet med hjälp av instrument. Det handlar om att kvantifiera och tolka gångmönstret. Flera kameror kopplade till en dator krävs. Försökspersonen bär markörer på olika referenspunkter på kroppen. När personen rör sig beräknar datorn varje markörs bana i tre dimensioner. Det kan tillämpas på idrottsbiomekanik.
Applications of Computer Vision using Machine Learning
Resan med våra kunder börjar med en konsultation, att hitta hjälp och bygga lösningar på verkliga problem med hjälp av datorseende. Här är några av de tillämpningar som vi kan arbeta med när våra experter bedömer de spännande och farliga aspekterna av maskininlärning.
Videospårning – är en process för att lokalisera ett rörligt objekt över tiden. Objektigenkänning används som hjälp vid videospårning. Videospårning kan användas inom sport. Sport innebär mycket rörelse, och denna teknik är idealisk för att spåra spelarnas rörelser.
Autonoma fordon – datorseende används i autonoma fordon, t.ex. en självkörande bil. Kameror är placerade ovanpå bilen och ger ett 360 graders synfält med en räckvidd på upp till 250 meter. Kamerorna hjälper till att hitta körfält, uppskatta vägkurvor, upptäcka hinder, upptäcka trafikskyltar och mycket annat. Datorseende måste genomföra objektdetektering och klassificering.
Sport – datorseende används inom idrotten för att förbättra sändningsupplevelsen, idrottsutbildningen, analysen och tolkningen samt beslutsfattandet. Idrottens biomekanik är en kvantitativ studie och analys av idrottare och idrotter. För att förbättra sändningarna kan virtuella markeringar dras över planen eller banan. När det gäller idrottsutbildningen kan man skapa en skelettmodell av en akrobat och uppskatta massans centrum för att förbättra form och hållning. Slutligen, för idrottsanalys och tolkning, spåras spelare i direktsända matcher vilket ger information i realtid.
Datorseende används för att samla in data för att uppnå basketanalyser. Dessa analyser hämtas med hjälp av videospårning och objektigenkänning genom att spåra spelarnas rörelser. Rörelseanalysmetoder används också för att hjälpa till med rörelsespårning. Djupinlärning med hjälp av konvolutionella neurala nätverk används för att analysera data.
Låt oss till exempel ta Second Spectrum – NBA:s officiella spårningspartner – som vi relaterar till vår mjukvaruutvecklingsprocess. Second Spectrum använder stora data, maskininlärning och datorseende för att tillhandahålla analyser och bygga maskiner som förstår sporten. Man använder optiska spårningsdata och kom fram till att trepoängare och nära skott är mer effektiva än skott på medellång distans. Det konstaterades också att de potentiella rebounds är grupperade nära korgen. Detta liknar den guidade utvecklingsprocessen för Full Scale. Vår pool av experter på datorseende utför undersökningar och rekommenderar allmänt använda algoritmer för att bygga lösningar och i gengäld hjälpa ditt företag att öka sina intäkter.
Lyssna på episod 108 av Startup Hustle Podcast – Computer Vision
Slutsats
Trots skrikandet om AI, maskininlärning och datorseende stod det klart för oss, även om det var korrekt, att datorseendet fortfarande ligger efter det mänskliga biologiska seendet. Detta är den verklighet som både entreprenörer och utvecklare står inför. Bortsett från det faktum att engagera sig i den här typen av företag introducerade otaliga utgifter, begränsningarna av allmänna inlärningsalgoritmer och resursbrist.
Hursomhelst, på Full Scale tror vi på teknik och innovation och hur dessa saker hjälper oss att växa in i framtiden. Vår dedikerade pool av experter inom maskininlärning och datorseende erbjuder kontinuerligt stöd för att uppnå de system och den teknik du behöver för att SKALERA upp din verksamhet.
Kontakta oss nu, så kommer vi att visa vår vilja att engagera oss förskräckligt med våra dedikerade tjänster, och låt oss förverkliga din vision!