Поиск
Компьютерное зрение: что это, где применяется
Технологии компьютерного зрения позволяют людям создавать системы, которые способны в прямом смысле «видеть» объекты, классифицировать их и принимать решения. Одна из самых масштабных систем, которая использует такую технологию ― это распознавание лиц в московском метро для выявления преступников, находящихся в розыске. Расскажем подробно, как работает эта технология.
Что такое компьютерное зрение простыми словами
Компьютерное зрение (Computer Vision, сокращенно CV) — это технология, которая помогает компьютерам анализировать визуальную информацию: распознавать объекты, лица, жесты, текст и даже эмоции.
Компьютер получает изображение или видео с камеры, сканера или другого устройства. Изображение преобразуется в цифровую форму (пиксели), чтобы компьютер мог его анализировать. С помощью алгоритмов машинного обучения компьютер ищет на изображении объекты, узоры или другие важные элементы. На основе анализа компьютер делает выводы: например, определяет, что на фото изображена кошка, или находит лицо человека в толпе.
Компьютерное зрение использует сверточные нейронные сети, которые обучаются на огромных наборах данных, например, миллионах фотографий, чтобы научиться распознавать объекты, лица и другие элементы.
Если вас интересуют модели компьютерного зрения, то обратите внимание на облачные решения от Рег.ру. Здесь вы сможете найти инфраструктуру, с помощью которой можно создать и запустить модели компьютерного зрения для работы в вашем продукте.
Задачи компьютерного зрения
- Классификация изображений
Определение категории или метки для всего изображения. Например, распознавание, является ли изображение портретом или пейзажем. - Детектирование объектов
Нахождение и обозначение границ объектов на изображении, например, выделение автомобилей, людей или животных на улице. - Сегментация изображений
Разбиение изображения на семантические области (пиксельная классификация). Например, выделение каждого пикселя изображения, принадлежащего человеку, дороге или небу. - Распознавание лиц
Идентификация или верификация лиц на изображениях, например, разблокировка смартфона по лицу пользователя. - Оценка позы человека
Определение положения частей тела человека на изображении, например, определение координат рук, ног и головы. - Генерация изображений
Создание новых изображений или модификация существующих. Например, преобразование карандашного рисунка в цветное изображение. - Видеоанализ
Анализ последовательности кадров для выявления событий или трендов. Например, распознавание действий человека: бег, прыжок. - 3D-восстановление
Создание трехмерной модели объекта или пространства на основе изображений, например, создание 3D-модели здания по фотографиям. - Отслеживание объектов
Отслеживание движения объекта во времени, например, отслеживание мяча на футбольном поле, чтобы автоматически переводить на него видеокамеру. - Распознание текста
Распознавание текста на изображениях, например, сканирование документов или номерных знаков. - Сравнение изображений
Определение схожести между двумя или более изображениями, например, проверка подлинности документов. - Постановка ключевых точек
Определение важных точек на объекте, например, глаза, нос, колени для создания анимированных аватаров.
Для чего бизнесу компьютерное зрение
Компьютерное зрение — это мощный инструмент, который помогает бизнесу автоматизировать процессы, улучшать качество услуг, снижать затраты и повышать эффективность.
- Автоматизация рутинных задач. С помощью компьютерного зрения компании могут снизить свои затраты на ручной труд.
- Повышение точности. Люди допускают ошибки из-за усталости или плохого состояния здоровья, чего можно избежать с помощью использования компьютерного зрения.
- Улучшение клиентского опыта. Чем более персонализированные предложения будет получать покупатель, тем выше шанс, что он сделает дополнительную покупку.
- Аналитика данных. С помощью компьютерного зрения можно анализировать поведение покупателей, чтобы лучше понять их запросы.
- Конкурентоспособность. Компании, которые будут внедрять технологии компьютерного зрения, смогут ускорить обслуживание, повысить качество и снизить затраты, что поможет им оторваться от конкурентов.
Примеры использования и области применения компьютерного зрения
- Розничная торговля и электронная коммерция
«Монетка» использует компьютерное зрение для создания магазинов без кассиров. Камеры отслеживают, какие товары покупатель берет с полок, и автоматически списывают деньги с его счета. Покупатели могут примерить одежду или аксессуары через приложение с использованием дополненной реальности и компьютерного зрения. - Производство и логистика
Компьютерное зрение автоматически проверяет продукцию на дефекты (например, царапины на деталях или брак на конвейере). Роботы с компьютерным зрением автоматически сортируют, упаковывают и перемещают товары на складах. - Финансы и безопасность
Банки и финансовые учреждения используют компьютерное зрение для верификации клиентов через Face ID или сканирование документов. Камеры в банкоматах или торговых точках анализируют поведение людей и выявляют подозрительные действия в серверах данных. - Здравоохранение
Компьютерное зрение анализирует медицинские изображения (рентген, МРТ, УЗИ) для обнаружения опухолей, переломов и других патологий. Камеры в больницах отслеживают состояние пациентов, например, обнаруживают падения или изменения в поведении. - Автомобильная промышленность
Компьютерное зрение помогает автомобилям видеть дорогу, распознавать препятствия, пешеходов и дорожные знаки. Камеры в кабинах грузовиков или автобусов следят за состоянием водителя, например, могут определить засыпание или отвлечение. - Сельское хозяйство
Дроны с камерами анализируют состояние полей, определяют болезни растений или недостаток воды. Компьютерное зрение автоматически сортирует фрукты и овощи по размеру, цвету и качеству. - Реклама и маркетинг
Камеры в торговых центрах или на мероприятиях анализируют эмоции людей, чтобы понять, как они реагируют на рекламу или продукты. Цифровые рекламные щиты с камерами показывают персонализированные сообщения в зависимости от возраста, пола или поведения человека. - Развлечения и медиа
Приложения вроде Snapchat используют компьютерное зрение для наложения масок, фильтров и эффектов на лица пользователей. Компьютерное зрение помогает автоматически редактировать видео, добавлять субтитры или генерировать анимацию. - Строительство
Дроны с камерами проверяют состояние зданий, мостов или строительных площадок. Компьютерное зрение создает 3D-модели объектов на основе фотографий. - Образование
Камеры следят за студентами во время онлайн-экзаменов, чтобы предотвратить списывание. Приложения с AR и компьютерным зрением помогают студентам визуализировать сложные концепции (например, анатомию или физику).
Проблемы компьютерного зрения
- Проблемы с данными
Для обучения моделей компьютерного зрения требуется огромное количество размеченных данных. В некоторых областях (например, медицина) такие данные могут быть труднодоступными.Если данные не репрезентативны, модель может работать некорректно. Например, система распознавания лиц может хуже работать с людьми определенной расы или возраста, если в данных их было мало. - Технические ограничения
Анализ изображений и видео требует больших вычислительных ресурсов, особенно для задач в реальном времени. Модели могут ошибаться в сложных условиях: плохое освещение, перекрытие объектов, необычные ракурсы. - Проблемы с интерпретацией
Нейронные сети, используемые в компьютерном зрении, часто работают как «черный ящик». Трудно понять, почему модель приняла то или иное решение. В медицине или автономных системах ошибки могут иметь серьезные последствия. Например, неправильное распознавание опухоли на снимке или пешехода на дороге. - Этические и социальные проблемы
Использование камер и распознавания лиц вызывает вопросы о приватности. Люди могут не хотеть, чтобы их лица или действия отслеживались.
Если модель обучена на предвзятых данных, она может дискриминировать определенные группы людей (например, по расовому или гендерному признаку). - Практические сложности
Модели, обученные в одной среде, могут плохо работать в другой. Например, система, обученная на данных из Европы, может не распознавать объекты в Азии. Также разработка и внедрение систем компьютерного зрения требуют значительных инвестиций в оборудование, данные и специалистов. - Ограничения в реальном времени
Для задач в реальном времени (например, автономное вождение) критически важна скорость обработки. Задержки могут привести к ошибкам. Также требуются мощные процессоры и графические карты, что увеличивает стоимость систем.
Главное
- Машинное зрение помогает компьютерам анализировать визуальную информацию: распознавать объекты, лица, жесты, текст и даже эмоции.
- Компьютерное зрение может решать задачи классификации изображений, детектирования объектов, сегментации изображений, распознавания лиц, генерации изображений и многие другие.
- Компьютерное зрение — это инструмент, который помогает бизнесу автоматизировать процессы, улучшать качество услуг, снижать затраты и повышать эффективность.
- Технология компьютерного зрения применяется во многих сферах: торговле, производстве, финансах, здравоохранении.
- Среди проблем компьютерного зрения можно выделить недостаток данных, их низкое качество, технические ограничения, а также дороговизну создания этих систем.
Андрей Лебедев
