Распознавание визуальных образов

Знакомство с распознаванием образов

Распознавание образов - это способность машин идентифицировать закономерности в данных, а затем использовать эти закономерности для принятия решений или предсказаний с использованием компьютерных алгоритмов. Это жизненно важный компонент современных систем искусственного интеллекта (ИИ).

В эпоху цифровых камер, когда люди ежедневно обмениваются миллиардами фотографий и видео, управлять контентом вручную невозможно. Поэтому потребность в автоматизации визуального распознавания быстро возросла, пропорционально появлению социальных сетей.

Распознавание изображений может использоваться в многочисленных задачах, таких как фильтрация явного содержимого, маркировка содержимого изображений метатегами и выполнение поиска содержимого изображений. Помимо социальных сетей, визуальное распознавание может использоваться в различных других областях: здоровье, для отслеживания видимых симптомов у пациентов и внесения вклада в диагностику, окружающая среда, для выявления проблемных зон, дорожное движение, для предотвращения аварий и создания самоуправляемых автомобилей и многие другие.

Но, хотя распознавание изображений кажется простой задачей для людей, для выполнения этой задачи компьютеру требуется глубокое машинное обучение. IBM Watson, лидер в области когнитивных вычислений, предлагает сервис распознавания изображений в виде API и использует алгоритмы глубокого обучения для анализа изображений, чтобы получить представление о визуальном контенте.

Что такое распознавание образов?

Распознавание образов анализирует входящие данные и пытается идентифицировать шаблоны. Выявление закономерностей в данных затем может быть использовано для составления прогнозов, классификации информации и улучшения процессов принятия решений.

В то время как исследовательское распознавание образов направлено на выявление шаблонов данных в целом, описательное распознавание образов начинается с классификации обнаруженных шаблонов. Следовательно, распознавание образов имеет дело с обоими этими сценариями, и применяются различные методы распознавания образов в зависимости от варианта использования и формы данных.

Следовательно, распознавание образов - это не одна техника, а скорее широкий набор часто слабо связанных знаний и методик. Способность распознавания образов часто является необходимым условием для интеллектуальных систем.

В основе системы распознавания образов лежат компьютерные алгоритмы, предназначенные для анализа и интерпретации данных. Вводимыми данными могут быть слова или тексты, изображения или аудиофайлы. Следовательно, распознавание образов шире по сравнению с компьютерным зрением, которое фокусируется на распознавании изображений.

Автоматическое и машинное распознавание, описание, классификация и группировка шаблонов являются важными проблемами в различных инженерных и научных дисциплинах, включая биологию, психологию, медицину, маркетинг, компьютерное зрение и искусственный интеллект. 

Технология распознавания образов

Учитывая шаблон, его распознавание и классификация могут состоять из одной из следующих двух задач:

• Контролируемая классификация идентифицирует входной шаблон как член предопределенного класса. (Описательный)
• Неконтролируемая классификация присваивает входной шаблон доселе неопределенному классу. (Ознакомительный)

Проблема распознавания обычно ставится либо как задача классификации, либо как категоризация. Классы либо определяются разработанной системой (контролируемая классификация), либо изучаются на основе сходства шаблонов (при неконтролируемой классификации). Мы рекомендуем ознакомиться с нашей статьей об обучении под присмотром и без присмотра.

Распознавание образов постоянно развивается, чему способствуют новые приложения, которые не только сложны, но и требуют больше вычислительных ресурсов.

Какова цель распознавания образов?

Цель распознавания образов основана на идее, что процесс принятия решений человеком в какой-то степени связан с распознаванием паттернов. Например, следующий ход в шахматной партии основан на текущей схеме игры на доске, а покупка или продажа акций определяется сложной схемой финансовой информации.

Следовательно, целью распознавания образов является прояснение этих сложных механизмов процессов принятия решений и автоматизация этих электронных функций с помощью компьютеров.  

Как работает распознавание образов?

Исторически сложилось так, что двумя основными подходами к распознаванию образов являются

• Статистическое распознавание образов (или теоретическое принятие решений)
• Распознавание синтаксических образов (или структурных).
• Распознавание нейронных образов.

Ни одна технология не всегда является оптимальным решением для данной задачи распознавания образов. Часто рассматриваются все три или гибридные методы для решения данной проблемы распознавания образов.

Компоненты системы распознавания образов

Система распознавания образов состоит из нескольких компонентов, включая сбор данных, выделение признаков, классификацию и последующую обработку.

• Сбор данных включает в себя сбор необработанных входных данных или сигнальных данных, которые будут проанализированы.
• Извлечение признаков включает в себя идентификацию наиболее релевантных признаков или шаблонов в этих данных.
• Классификация - это процесс присвоения ярлыков данным на основе шаблонов или функций, которые были идентифицированы.
• Постобработка включает в себя уточнение выходных данных классификации для повышения точности и уменьшения ошибок.

Преимущества распознавания образов

Методы распознавания образов предоставляют различные преимущества в зависимости от приложения. В целом, поиск закономерностей в данных помогает анализировать и прогнозировать будущие тенденции или разрабатывать системы раннего предупреждения на основе конкретных индикаторов закономерностей.

Дополнительные преимущества включают:

• Идентификация: Обнаруженные шаблоны помогают идентифицировать объекты под разными углами и на разных расстояниях (например, при глубоком обучении на основе видео) или идентифицировать опасные события. Распознавание образов используется для идентификации людей с помощью видео-глубокого обучения с использованием распознавания лиц или анализа движений. Недавно новые системы искусственного интеллекта могут идентифицировать людей по их походке, измеряя их походку или характер ходьбы.
• Открытие: алгоритмы распознавания образов позволяют “мыслить нестандартно” и обнаруживать экземпляры, которые люди не увидели бы или не заметили. Шаблоны алгоритмов могут обнаруживать очень тонкие изменения в данных или корреляции между факторами в огромном объеме данных. Это очень важно для случаев медицинского применения; например, модели глубокого обучения используются для диагностики опухолей головного мозга с помощью изображений магнитно-резонансной томографии. В информационной безопасности и ИТ популярным примером распознавания образов является использование сопоставления шаблонов с системой обнаружения вторжений (IDS) для мониторинга компьютерных сетей или систем на предмет вредоносной активности или нарушений политики.
• Прогнозирование: прогнозирование данных и составление прогнозов относительно будущих событий играют важную роль во многих проектах распознавания образов, например, на торговых рынках для прогнозирования цен на акции и других инвестиционных возможностей или для выявления тенденций в маркетинговых целях.
• Принятие решений: Современные методы машинного обучения предоставляют высококачественную информацию на основе шаблонов, обнаруженных практически в режиме реального времени. Это позволяет осуществлять процессы принятия решений на основе надежных данных. Критическим фактором является скорость современных систем распознавания образов с искусственным интеллектом, которые превосходят традиционные методы и позволяют создавать новые приложения. Например, распознавание медицинских образов для определения параметров риска в данных, быстрого предоставления врачам важной информации.
• Анализ больших данных: с помощью нейронных сетей стало возможным обнаруживать закономерности в огромных объемах данных. Это позволило использовать варианты, которые были бы невозможны при использовании традиционных статистических методов. Распознавание образов жизненно важно в области медицины, особенно для судебно-медицинского анализа и секвенирования ДНК. Например, оно использовалось для разработки вакцин для борьбы с коронавирусом COVID-19.  

В заключение

Распознавание образов - увлекательная и быстро развивающаяся область, лежащая в основе разработок в таких областях, как компьютерное зрение, обработка текста и документов, а также другие сети. С ее помощью анализ данных достигнет дальнейшего прогресса, и мы все сможем воспользоваться преимуществами ее приложений в быстро развивающихся областях. Как вы можете видеть из нашей статьи, распознавание образов - это многогранная технология, поэтому ее стоит внедрить в свой бизнес, если вы хотите получать награды.

Алгоритмы распознавания образов могут применяться к различным типам цифровых данных, включая изображения, тексты или видео. Поиск шаблонов позволяет классифицировать результаты для принятия обоснованных решений. Распознавание образов может использоваться для полной автоматизации и решения сложных аналитических задач.