Компьютерное зрение и машинное обучение
Что такое компьютерное зрение и как оно может улучшить нашу жизнь?
Общеизвестно, что орлы обладают лучшим зрением на большие расстояния, в то время как цветовое зрение ястреба не имеет себе равных, а у сов самое мощное ночное зрение. У этих птиц есть необычное оборудование, встроенное в их зрение.
Компьютерное зрение позволяет машинам обнаруживать изображение, анализировать объект и точно определять, что содержит это изображение. Искусственный интеллект — это надежная область, которая помогает оптимизировать производительность во многих отраслях. Ключом к мощной системе ИИ является наличие хорошо обученной модели машинного обучения.
Небольшой список отраслей, использующих Computer Vision:
● Автомобилестроение
● Здравоохранение
● Робототехника
● Производство
● Распознавание лиц
- Автомобилестроение
Сегодня компьютерное зрение является фактором для автономных транспортных средств. Эту технологию можно использовать для распознавания объектов на дороге, создания трехмерных карт, определения линий полосы движения и вождения в условиях низкой освещенности. В 2021 году Tesla объявила, что в своих новых автомобилях будет полагаться на компьютерное зрение, а не на лидар и радар. Главный научный сотрудник компании по искусственному интеллекту заявил, что система глубокого обучения «в сто раз лучше, чем радар».
- Здравоохранение
Отрасль здравоохранения внедрила компьютерное зрение, чтобы улучшить результаты лечения пациентов и повысить эффективность работы. В настоящее время наиболее известным применением компьютерного зрения в здравоохранении является анализ изображений сканов, как для выявления отклонений у человека, так и для выявления закономерностей в тысячах сканирований, которые могут информировать врачей об определенном состоянии. Компьютерное зрение ищет закономерности, которые человеческий глаз не может уловить.
Системы искусственного интеллекта демонстрируют большую точность, чем рентгенологи-люди, при поиске признаков рака на маммограммах, уменьшая количество как ложноположительных, так и ложноотрицательных результатов.
Камера с компьютерным зрением может определить, когда врач забыл стерилизовать инструмент или оставил посторонний предмет в пациенте во время операции, и впоследствии уведомить их об ошибке.
- Производство/робототехника
Камеры, размещенные над производственной линией, могут обнаруживать эти дефекты и предупреждать производственных рабочих в режиме реального времени, что помогает обеспечить соблюдение стандартов качества. Amazon Scout — это электрическая система доставки, которая безопасно доставляет посылки клиентам с помощью автономных устройств доставки. Scout начал тестирование в округе Снохомиш, штат Вашингтон. Система Scout расширилась до Атланты, Джорджия, и Франклина, Теннесси.
- Лицо Распознавание
Распознавание лиц работает путем ввода изображения в базу данных до того, как оно будет готово к использованию. После обработки изображение преобразуется в аналог и сохраняется в базе данных.
Анализ лица — это метод, при котором наносятся на карту черты лица, такие как длина носа, губ, размер межбровья, размер лба, в основном все черты лица.
Эти функции записываются и сохраняются в системе. Как только база данных сохраняет изображение, оно обнаруживается камерой.
Система должна видеть изображение раньше и сохранять его в базе данных, иначе она не распознает человека.
История
● Компьютерное зрение
● Нейронные сети
● Глубокое обучение
Нейронные сети
В 1944 году Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс перебрались из Чикагского университета в Массачусетский технологический институт в 1952 году в качестве основателей того, что иногда называют первым отделом когнитивных наук. Нейронные сети, описанные Маккалоу и Питтсом в 1944 году, имели пороги и веса, но не были организованы в слои, и исследователи не указали какой-либо механизм обучения. Маккалоу и Питтс продемонстрировали, что нейронная сеть может вычислять любую функцию, которую может выполнять цифровой компьютер. Результатом стала неврология, а не информатика. Открытие предполагает, что человеческий мозг можно рассматривать как вычислительное устройство.
Глубокое обучение
1958 Франк Розенблатт изобрел первую искусственную нейронную сеть. Названный Perceptron, он был предназначен для моделирования того, как человеческий мозг обрабатывает визуальные данные и учится распознавать объекты.
Компьютерное зрение
Лоуренса Робертса принято считать отцом компьютерного зрения. В своей докторской диссертации в 1963 году в Массачусетском технологическом институте. Было получено распознавание образов и преобразование размеров (2-D, 3-D, 4-D).
