[Машинное обучение, Читальный зал, Научно-популярное] Как работает компьютерное зрение (перевод)
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Если я попрошу вас посмотреть на картинку выше и перечислить некоторые объекты, которые вы видите в кадре, какие это будут объекты? Вы, вероятно, не задумываясь, написали бы длинный список объектов, которые видели. В него могут входить автомобили, различные красочные рекламные щиты, яркие магазины или столбики на дороге, высокие здания или растения в горшках вдоль дороги и многое другое.
Если я попрошу вас описать картину, которую вы видели, всего одним предложением, вы, вероятно, скажете: «Это Нью-Йорк, Таймс-сквер!», снова не задумываясь. Эти задачи были очень просты для вас, так как даже человек с уровнем интеллекта и понимания ниже среднего или шестилетний ребенок может сделать то же самое. Однако знаете ли вы, как вы это сделали? «За кулисами» происходит очень сложный процесс. Человеческое зрение — это очень сложный сегмент органической технологии, который охватывает наши глаза и зрительную кору. Оно вовлекает мысленные модели объектов и наше абстрактное понимание концепций. Также учитывается и наш личный опыт, полученный в результате бесчисленных взаимодействий с окружающим миром. Сегодня мы видим, что цифровые устройства уже могут делать снимки с разрешением, превосходящим человеческое зрение. Компьютеры также могут с большой точностью обнаруживать объекты вместе с их цветом.Что такое «компьютерное зрение»?В технических терминах это означает область информатики, которая сосредоточена на изучении того, как компьютеры видят и понимают цифровые изображения. Компьютерное зрение охватывает видение, или восприятие зрительного раздражителя, а также понимание и извлечение сложной информации. Извлечённые данные можно использовать в других процессах.В этой междисциплинарной области моделируются и автоматизируются элементы систем человеческого зрения с помощью датчиков и алгоритмов машинного обучения. Оно образует ядро, лежащее в основе систем искусственного интеллекта. Такие системы получают способность видеть и понимать окружающую их среду с помощью компьютерного зрения.Вдохновение черпается из системы человеческого зрения, позволяя компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео так же, как это делают люди.Как цифровое устройство интерпретирует изображение?Компьютер видит изображение не так, как мы. В отличие от нас он интерпретирует всё изображение в терминах чисел. Для компьютера изображение — это лишь двумерная матрица чисел, где каждая запись представляет интенсивность света или цвета для заданного положения, или так называемых пикселей. Для изображения в оттенках серого числа в пикселях варьируются от 0 до 255 согласно интенсивности цвета.
Что мы видим в сравнении с тем, что считывает компьютерНапример, у нас есть изображение в оттенках серого написанной от руки цифры 8, которое представлено в виде матрицы 28*28 с 784 пикселями. На первом изображении показано то, как мы видим цифру 8, а на втором и третьем — то, как компьютер считывает изображение цифры 8 в терминах пикселей. Здесь 0 обозначает полностью чёрную часть, а промежуточные числа показывают оттенки между чёрным и белым в соответствии с изображением (обратите внимание на границу цифры). По мере продвижения к максимальному числу 255 мы смещаемся в сторону более белой части изображения. Вся матрица будет выровнена (преобразована в одномерный массив): все строки объединяются одна за другой, как показано на рисунке ниже:
Формирование одномерного массива пикселейВторая строка прикрепляется к первой, а третья — ко второй, таким образом создаётся единый одномерный массив пикселей который подаётся скрытому слою свёрточной нейронной сети. Также можно сказать, что изображение — это просто массив пикселей.Любой цвет можно представить в виде комбинации трёх цветов: КРАСНОГО, СИНЕГО и ЗЕЛЁНОГО. Если изображение цветное, то это RGB-изображение а не в оттенках серого. Мы можем его представить как три двумерные матрицы, сложенные друг на друга. Каждая из этих трёх матриц соответствует одному каналу цвета: Red (красный), Green (зелёный) и Blue (синий). Таким образом, у нас одна матрица — для красного цвета, другая — для зелёного и третья — для синего цвета, и они преобразуются в соответствующие одномерные массивы. Это означает, что конечное цветное изображение представляет собой комбинацию этих массивов, образующих единый трёхмерный массив, как показано ниже:
RGB-изображениеКаковы области применения компьютерного зрения?1. Распознавание лицЭто мощный инструмент обеспечения безопасности, используемый в наши дни, чтобы «видеть» тех, кто пытается получить доступ к ценным ресурсам. Пример: блокировка экрана мобильного устройства. Алгоритмы компьютерного зрения обнаруживают черты лица на изображениях и сравнивают их с базой данных профилей, в которых хранятся оцифрованные лица. Правоохранительные органы также используют технологию распознавания лиц для идентификации преступников в видеопотоках.2. Автономный транспортСамоуправляемым автомобилям требуется информация о своём окружении, чтобы решить, как себя вести. Камеры снимают видео окружения автомобиля с разных углов. Это видео подаётся в программное обеспечение компьютерного зрения. Изображения обрабатываются в режиме реального времени для поиска границ дорог, дорожных знаков, а также для обнаружения других транспортных средств, объектов и пешеходов. Затем автономный автомобиль может двигаться по своему пути и, надеюсь, без аварий.3. Поиск изображений и распознавание объектовТеория компьютерного зрения используется для идентификации объектов на изображениях, поиска по каталогам изображений и извлечения информации из изображений.4. РобототехникаБольшинству роботизированных машин (часто на производстве) необходимо видеть своё окружение, чтобы выполнять свои задачи.5. В области медицинских технологийАлгоритмы компьютерного зрения позволяют обнаружить злокачественные родинки на коже. Это может быть полезно при использовании рентгеновских лучей и МРТ-сканирования. Это также может помочь точно диагностировать заболевания, своевременно выявлять болезни и интенсифицировать лечебные процессы.ЗаключениеЭто была всего лишь элементарная информация о компьютерном зрении. Теория компьютерного зрения — это обширная тема, которая достигла больших высот благодаря революции в области искусственного интеллекта и достижениям в сфере глубокого обучения и нейронных сетей. В последнее время в этой области произошли большие изменения. Компьютеры успешно превзошли людей во многих задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.
Узнайте, как прокачаться в других специальностях или освоить их с нуля:
Другие профессии и курсыПРОФЕССИИ
- Профессия Fullstack-разработчик на Python
- Профессия Java-разработчик
- Профессия QA-инженер на JAVA
- Профессия Frontend-разработчик
- Профессия Этичный хакер
- Профессия C++ разработчик
- Профессия Разработчик игр на Unity
- Профессия Веб-разработчик
- Профессия iOS-разработчик с нуля
- Профессия Android-разработчик с нуля
КУРСЫ
- Курс по Machine Learning
- Курс "Machine Learning и Deep Learning"
- Курс "Математика для Data Science"
- Курс "Математика и Machine Learning для Data Science"
- Курс "Python для веб-разработки"
- Курс "Алгоритмы и структуры данных"
- Курс по аналитике данных
- Курс по DevOps
===========
Источник:
habr.com
===========
===========
Автор оригинала: Sanskruti Dube
===========Похожие новости:
- [Математика, Научно-популярное] Матричное умножение. Медленное достижение мифической цели (перевод)
- [Учебный процесс в IT, Развитие стартапа, Карьера в IT-индустрии, Читальный зал] Пол Грэм: Пишите просто (перевод)
- [Научно-популярное, Космонавтика] Спустя двадцать лет после сведения с орбиты наследие «Мира» живет в современных космических проектах (перевод)
- [Математика, Научно-популярное] Когда прокурор и адвокат в разных метрических пространствах. Случай в Манхэттене
- [Nginx, Машинное обучение, DevOps, Микросервисы, Flask] Развертывание ML модели в Docker с использованием Flask (REST API) + масштабирование нагрузки через Nginx балансер
- [Научно-популярное, Мозг, Здоровье] Выгорание — норма? Часть 3. Моя история выгораний и обучения в процессе
- [Научно-популярное, Астрономия] Что прячет Энцелад в темных водах своего океана? (перевод)
- [Научно-популярное, Мозг] Как я людей на типы делил
- [Информационная безопасность, Учебный процесс в IT] Хакеры быстрого приготовления
- [Big Data, Accessibility, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Дискриминация в алгоритмах ML существует — и нет, это не либеральные сказки
Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_chitalnyj_zal (Читальный зал), #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_skillfactory, #_blog_kompanii_skillfactory (
Блог компании SkillFactory
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_chitalnyj_zal (
Читальный зал
), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:05
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Если я попрошу вас посмотреть на картинку выше и перечислить некоторые объекты, которые вы видите в кадре, какие это будут объекты? Вы, вероятно, не задумываясь, написали бы длинный список объектов, которые видели. В него могут входить автомобили, различные красочные рекламные щиты, яркие магазины или столбики на дороге, высокие здания или растения в горшках вдоль дороги и многое другое. Если я попрошу вас описать картину, которую вы видели, всего одним предложением, вы, вероятно, скажете: «Это Нью-Йорк, Таймс-сквер!», снова не задумываясь. Эти задачи были очень просты для вас, так как даже человек с уровнем интеллекта и понимания ниже среднего или шестилетний ребенок может сделать то же самое. Однако знаете ли вы, как вы это сделали? «За кулисами» происходит очень сложный процесс. Человеческое зрение — это очень сложный сегмент органической технологии, который охватывает наши глаза и зрительную кору. Оно вовлекает мысленные модели объектов и наше абстрактное понимание концепций. Также учитывается и наш личный опыт, полученный в результате бесчисленных взаимодействий с окружающим миром. Сегодня мы видим, что цифровые устройства уже могут делать снимки с разрешением, превосходящим человеческое зрение. Компьютеры также могут с большой точностью обнаруживать объекты вместе с их цветом.Что такое «компьютерное зрение»?В технических терминах это означает область информатики, которая сосредоточена на изучении того, как компьютеры видят и понимают цифровые изображения. Компьютерное зрение охватывает видение, или восприятие зрительного раздражителя, а также понимание и извлечение сложной информации. Извлечённые данные можно использовать в других процессах.В этой междисциплинарной области моделируются и автоматизируются элементы систем человеческого зрения с помощью датчиков и алгоритмов машинного обучения. Оно образует ядро, лежащее в основе систем искусственного интеллекта. Такие системы получают способность видеть и понимать окружающую их среду с помощью компьютерного зрения.Вдохновение черпается из системы человеческого зрения, позволяя компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео так же, как это делают люди.Как цифровое устройство интерпретирует изображение?Компьютер видит изображение не так, как мы. В отличие от нас он интерпретирует всё изображение в терминах чисел. Для компьютера изображение — это лишь двумерная матрица чисел, где каждая запись представляет интенсивность света или цвета для заданного положения, или так называемых пикселей. Для изображения в оттенках серого числа в пикселях варьируются от 0 до 255 согласно интенсивности цвета.  Что мы видим в сравнении с тем, что считывает компьютерНапример, у нас есть изображение в оттенках серого написанной от руки цифры 8, которое представлено в виде матрицы 28*28 с 784 пикселями. На первом изображении показано то, как мы видим цифру 8, а на втором и третьем — то, как компьютер считывает изображение цифры 8 в терминах пикселей. Здесь 0 обозначает полностью чёрную часть, а промежуточные числа показывают оттенки между чёрным и белым в соответствии с изображением (обратите внимание на границу цифры). По мере продвижения к максимальному числу 255 мы смещаемся в сторону более белой части изображения. Вся матрица будет выровнена (преобразована в одномерный массив): все строки объединяются одна за другой, как показано на рисунке ниже:  Формирование одномерного массива пикселейВторая строка прикрепляется к первой, а третья — ко второй, таким образом создаётся единый одномерный массив пикселей который подаётся скрытому слою свёрточной нейронной сети. Также можно сказать, что изображение — это просто массив пикселей.Любой цвет можно представить в виде комбинации трёх цветов: КРАСНОГО, СИНЕГО и ЗЕЛЁНОГО. Если изображение цветное, то это RGB-изображение а не в оттенках серого. Мы можем его представить как три двумерные матрицы, сложенные друг на друга. Каждая из этих трёх матриц соответствует одному каналу цвета: Red (красный), Green (зелёный) и Blue (синий). Таким образом, у нас одна матрица — для красного цвета, другая — для зелёного и третья — для синего цвета, и они преобразуются в соответствующие одномерные массивы. Это означает, что конечное цветное изображение представляет собой комбинацию этих массивов, образующих единый трёхмерный массив, как показано ниже:  RGB-изображениеКаковы области применения компьютерного зрения?1. Распознавание лицЭто мощный инструмент обеспечения безопасности, используемый в наши дни, чтобы «видеть» тех, кто пытается получить доступ к ценным ресурсам. Пример: блокировка экрана мобильного устройства. Алгоритмы компьютерного зрения обнаруживают черты лица на изображениях и сравнивают их с базой данных профилей, в которых хранятся оцифрованные лица. Правоохранительные органы также используют технологию распознавания лиц для идентификации преступников в видеопотоках.2. Автономный транспортСамоуправляемым автомобилям требуется информация о своём окружении, чтобы решить, как себя вести. Камеры снимают видео окружения автомобиля с разных углов. Это видео подаётся в программное обеспечение компьютерного зрения. Изображения обрабатываются в режиме реального времени для поиска границ дорог, дорожных знаков, а также для обнаружения других транспортных средств, объектов и пешеходов. Затем автономный автомобиль может двигаться по своему пути и, надеюсь, без аварий.3. Поиск изображений и распознавание объектовТеория компьютерного зрения используется для идентификации объектов на изображениях, поиска по каталогам изображений и извлечения информации из изображений.4. РобототехникаБольшинству роботизированных машин (часто на производстве) необходимо видеть своё окружение, чтобы выполнять свои задачи.5. В области медицинских технологийАлгоритмы компьютерного зрения позволяют обнаружить злокачественные родинки на коже. Это может быть полезно при использовании рентгеновских лучей и МРТ-сканирования. Это также может помочь точно диагностировать заболевания, своевременно выявлять болезни и интенсифицировать лечебные процессы.ЗаключениеЭто была всего лишь элементарная информация о компьютерном зрении. Теория компьютерного зрения — это обширная тема, которая достигла больших высот благодаря революции в области искусственного интеллекта и достижениям в сфере глубокого обучения и нейронных сетей. В последнее время в этой области произошли большие изменения. Компьютеры успешно превзошли людей во многих задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.  Узнайте, как прокачаться в других специальностях или освоить их с нуля: Другие профессии и курсыПРОФЕССИИ
=========== Источник: habr.com =========== =========== Автор оригинала: Sanskruti Dube ===========Похожие новости:
Блог компании SkillFactory ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_chitalnyj_zal ( Читальный зал ), #_nauchnopopuljarnoe ( Научно-популярное ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:05
Часовой пояс: UTC + 5