Što je računalni vid i zašto je to važno?

Kad čovjek gleda scenu ili sliku, razumije ih - koji se predmeti nalaze u njoj i što se događa ako se odvija radnja. S druge strane, računalo obrađuje samo digitalne podatke koji opisuju vrijednost boje svakog piksela. Za čovjeka je prepoznavanje pizze na pretrpanom stolu bez napora. No, donedavno računala nisu mogla obavljati isti zadatak.

Računalni vid ili CV omogućuje računalu da može odabrati važne informacije iz vizualnih unosa i na temelju tih podataka donijeti točna predviđanja i preporuke.

Kako djeluje Computer Vision?

Prije računalnog vida, da bi stvorio program koji prepoznaje određenu sliku, osoba bi morala odraditi sate ručnog rada nogu. Prvo, baza podataka sličnih slika trebala bi se uporediti.

Zatim bi se te slike morale ručno analizirati, izmjeriti i označiti relevantnim podacima da bi istraživač mogao identificirati predmet o kojem se radi (poput boje, mjerenja i oblik). Tek tada se softver mogao koristiti za predviđanje.

S druge strane, računalni vid automatizira čitav taj proces koristeći pristup strojnom učenju poznat kao duboko učenje.

Dubinsko učenje koristi višeslojnu neuronsku mrežu sa stotinama potencijalnih slojeva. U slučaju slika, ovo je obično konvolucijska neuronska mreža (CNN).

Detaljno objašnjenje kako funkcioniraju duboko učenje i neuronske mreže daleko je izvan dosega ovog članka. U osnovi se velike količine podataka unose u neuronsku mrežu. Neuronska mreža neprestano analizira podatke dok ne može stvoriti točne prognoze o njima.

U slučaju CNN-a koji se koristi za zadatak računalnog vida, neuronska mreža podatke uzima u nekoliko koraka. Prvo, skuplja sliku u nekoliko dijelova (pojedinačni pikseli ili skupine piksela koji su prethodno označeni).

Zatim predviđa što se nalazi na različitim dijelovima slike (poput tvrdih rubova ili određenih predmeta). Ponovno provjerava točnost ovih predviđanja i svaki put malo mijenja dijelove algoritma dok ne postane vrlo precizan.

Računala su sada toliko moćna da mogu analizirati sliku puno brže od ljudskog mozga, posebno nakon što su naučili prepoznavati određene obrasce. Na taj je način lako uočiti kako algoritam dubokog učenja može nadmašiti ljudske mogućnosti.

Koje su vrste računalnog vida?

Računalni vid uključuje analizu i razumijevanje slika te izlaz relevantnih predviđanja ili odluka o slikama. Postoje razni zadaci koje će računalni vid koristiti za postizanje tih ciljeva. Neki od njih uključuju:

• Klasifikacija slika: Prepoznaje se vrsta slike. Na primjer, bilo da je riječ o licu, pejzažu ili predmetu osobe. Ova vrsta zadatka može se koristiti za brzo prepoznavanje i klasificiranje slika. Jedna od ovih svrha je automatsko prepoznavanje i blokiranje neprimjerenog sadržaja na društvenim mrežama.
• Prepoznavanje predmeta: Slično klasifikaciji slika, prepoznavanje predmeta može identificirati određeni objekt unutar scene - poput pizze na pretrpanom stolu.
• Otkrivanje rubova: Uobičajena uporaba računalnog vida, i obično prvi korak u otkrivanju predmeta, jest prepoznavanje tvrdih rubova na slici.
• Identifikacija objekta: Ovo je prepoznavanje pojedinačnih primjera predmeta ili slike, poput identificiranja određene osobe, otisaka prstiju ili vozila.
• Otkrivanje predmeta: Otkrivanje je identifikacija određene osobine unutar slike, poput slomljene kosti na X-zraci.
• Segmentacija objekta: Ovo je identifikacija piksela na slici koji pripadaju predmetnom predmetu.
• Praćenje objekata: U video slijedu, nakon što je objekt prepoznat, lako se može pratiti kroz videozapis.
• Obnova slike: Zamagljivanje, šum i drugi artefakti slike mogu se ukloniti preciznim utvrđivanjem mjesta na kojem se nalazi objekt u odnosu na pozadinu.

Primjeri računalnog vida

Umjetna inteligencija je već se koristi u nekoliko industrija sa zapanjujućim učinkom, što vrijedi za računalni vid. Evo nekoliko primjera životopisa koji se već danas koriste.

Prepoznavanje lica

Prepoznavanje lica jedan je od glavnih načina na koji se danas koristi računalni vid. U usporedbi s bazama podataka poznatih lica, algoritmi računalnog vida mogu vrlo precizno identificirati pojedine ljude.

• Društveni mediji analiziraju slike i automatski označavaju korisnike za koje imaju dobar izbor slika.
• Prijenosna računala, telefoni i sigurnosni uređaji mogu identificirati ljude da bi im se omogućio pristup.
• Provođenje zakona koristi prepoznavanje lica u CCTV sustavima za identificiranje osumnjičenih.

Lijek

Računalni vid trenutno se koristi u zdravstvu za pružanje bržih i preciznijih dijagnoza nego što ih stručnjaci mogu postaviti. Mnoge primjene uključuju analizu RTG, CT ili MRI slika za određena stanja, uključujući neurološke bolesti, tumore i slomljene ili slomljene kosti.

Samovozeći automobili

Autonomna vozila moraju razumjeti svoju okolinu voziti sigurno. To znači prepoznavanje cesta, trakova, prometne signalizacije, ostalih vozila, pješaka i još mnogo toga. Svi ovi zadaci koriste sustave računalnog vida u stvarnom vremenu kako bi se izbjegli sudari i sigurno vozili.

Računalna vizija je izazovna

Trenutne primjene računalnog vida već počinju mijenjati način na koji radimo u raznim industrijama. Od mogućnosti otkrivanja neispravne ili pokvarene opreme do preciznog dijagnosticiranja raka, računalni vid ima sposobnost poboljšanja sustava i spašavanja života.

Ali, nije bez izazova. Računalni vid još je uvijek daleko od onoga što je ljudski vid. Imamo tisuće godina evolucije koja nam omogućuje prepoznavanje i razumijevanje gotovo svega što se događa oko nas u stvarnom vremenu. Ali, nemamo pojma kako ljudski mozak izvodi ove zadatke.

Dubinsko učenje ogroman je korak u pravom smjeru, ali svejedno zahtijeva nevjerojatnu količinu rada stvoriti sustav koji može izvršiti zadatak koji ljudi mogu učiniti vrlo lako, poput identificiranja automobila na ceste. To je zato što računala vrlo učinkovito obavljaju ograničene zadatke. Razvoj računala koje može razumjeti ukupnu složenost vizualnog svijeta potpuno je drugačija igra s loptom.

Kako se više istraživanja bude bavilo aplikacijama AI i ljudskom biologijom, vjerojatno ćemo u bliskoj budućnosti vidjeti eksploziju mogućih primjena računalnog vida.

Što su algoritmi strojnog učenja? Evo kako rade

Algoritmi strojnog učenja dizajnirani su da olakšaju život i poboljšaju sustave, ali mogu poći po zlu s lošim posljedicama.

Pročitajte Dalje

O autoru