Функции и задачи компьютерного зрения

Компьютерное зрение как современная технология представляет собой одно из основных направлений в области искусственного интеллекта (ИИ). Технология позволяет компьютерам распознавать и понимать текст, изображения и видео, как это делает человеческий глаз, но с применением высокоэффективных вычислительных алгоритмов и моделей.

Компьютерное зрение: определение и краткий обзор

Компьютерное зрение (CV, от англ. Computer Vision) — это область информатики и искусственного интеллекта, занимающаяся автоматизацией обработки и анализа изображений или видео. 

Основная задача компьютерного зрения — обучить компьютерные системы «видеть» и понимать визуальные данные так же, как это делают люди. Технологии CV проводят распознавание объектов, классификацию изображений, сегментацию (разделение изображения на отдельные объекты), слежение за движущимися объектами, а также реконструкцию 3D-сцен из 2D-изображений. Например, с помощью компьютерного зрения можно идентифицировать лица на фотографиях, анализировать снимки медицинских исследований или управлять автономными транспортными средствами.

Для решения этих задач используются различные методы, включая машинное обучение и глубокие нейронные сети. Алгоритмы обучаются на больших наборах данных, что позволяет им со временем повышать точность распознавания и анализа.

Благодаря разнообразию методов и функций компьютерное зрение востребовано в различных областях: в промышленности, здравоохранении, безопасности, робототехнике, сельском хозяйстве, развлечениях и других сферах. Технологии CV играют важную роль в развитии автономных систем и помогают автоматизировать многие процессы, для которых раньше требовалось участие человека.

Особенности Computer Vision

Компьютерное зрение имеет ряд уникальных особенностей, которые позволили ему оформиться в самостоятельную научно-техническую область:

• Использование нейронных сетей.

Современные достижения в области CV во многом связаны с развитием глубокого обучения нейронных сетей, в частности сверточных нейронных сетей (CNN). Эти модели имитируют работу человеческого мозга, анализируя изображения через множество слоев обработки, что позволяет им извлекать сложные признаки из массива данных. Нейросети обучаются на огромных объемах визуальной информации, что значительно повышает их способность к точному распознаванию и анализу объектов на изображениях.

• Реализация в реальном времени.

Одна из главных особенностей технологий компьютерного зрения — способность обрабатывать изображения и видео в реальном времени. Это стало возможным благодаря быстрому развитию аппаратного обеспечения, включая мощные графические процессоры (GPU) и специализированные устройства для обработки ИИ — тензорные процессоры (TPU). В настоящее время такие задачи, как распознавание лиц, идентификация объектов или отслеживание движений, могут выполняться с минимальной задержкой.

• Автономные системы.

Применение компьютерного зрения в автономных транспортных системах (беспилотных автомобилях, роботах, дронах) необходимо  для ориентации систем в пространстве, обнаружения препятствий, навигации и принятия решений без участия человека. Например, автомобили применяют компьютерное зрение для распознавания дорожных знаков, пешеходов и других транспортных средств.

• Интеграция с другими технологиями ИИ.

Computer Vision часто интегрируется с другими технологиями искусственного интеллекта, например обработкой естественного языка (NLP), чтобы предоставлять более комплексные решения. Так, в системах видеонаблюдения данные с камер могут анализироваться с использованием компьютерного зрения для идентификации событий, а затем описываться текстом или голосом.

Основные задачи и функции компьютерного зрения

Технологии компьютерного зрения предлагают богатый функционал для разнообразных областей человеческой деятельности. Среди основных функций CV:

• Обработка изображений и видео: фильтрация, преобразование, улучшение качества изображений для дальнейшего анализа.

• Извлечение признаков: выделение ключевых характеристик объектов, таких как контуры, формы, текстуры, цвет и др.

• Распознавание и классификация: идентификация объектов и их классификация компьютерным зрением по заданным категориям.

• Сегментация и разметка: разделение изображений на логические или физические компоненты для дальнейшего анализа.

• Анализ пространственных и временных данных: слежение за объектами и их движениями во времени, а также анализ глубины и объемов на основе 2D-изображений.

Расскажем подробнее, какие задачи решает компьютерное зрение при помощи перечисленных функций. Эти задачи можно разделить на несколько категорий, каждая из которых имеет свое практическое применение.

1. Классификация изображений.

Классификация компьютерным зрением изображений заключается в определении, к какому классу принадлежит объект на картинке или видеокадре. Например, система может определить, что на изображении изображен автомобиль, человек или кошка. Классификация используется в распознавании лиц, автоматизированном контроле качества на производственных линиях, анализе медицинских изображений и других приложениях.

2. Распознавание объектов.

Распознавание объектов включает не только определение того, какие объекты присутствуют на изображении, но и нахождение их точных координат. Это применяется, например, в автономных транспортных средствах, системах видеонаблюдения, робототехнике и промышленной автоматизации.

3. Сегментация изображений.

Сегментация — это процесс разделения изображения на логически обособленные области. Основная задача компьютерного зрения в данном случае зависит от типа применяемой сегментации. Существуют такие типы, как:

• Семантическая сегментация — разделение изображения на области, соответствующие конкретным объектам или категориям объектов.

• Сегментация экземпляров — выделяет каждый объект в пределах одного класса как отдельный. Например, если на изображении несколько машин, каждая будет сегментирована как отдельная сущность.

• Паноптическая сегментация — совмещает в себе первые два метода. Различает на изображении различные классы объектов и отдельные экземпляры внутри классов. Представляет собой самый современный метод сегментации.

4. Слежение за объектами.

Слежение за объектами (трекинг) — это задача отслеживания положения движущихся объектов во времени на видеоизображении. Трекинг применяется, например, в системах безопасности для наблюдения за перемещениями людей или транспортных средств, в спорте для анализа движения спортсменов и в других областях.

5. Оценка позы.

Оценка позы — это задача определения положения и ориентации тела человека или частей тела на изображении или видео. При оценке не распознается личность человека, а только ориентация его тела в пространстве.  Технология востребована в спортивном анализе, анимации, медицинской диагностике и реабилитации.

6. Реконструкция 3D-сцен.

Эта задача связана с восстановлением трехмерной формы объектов и их пространственного положения на основе двумерных изображений или видео. Применяется в 3D-моделировании, робототехнике, виртуальной и дополненной реальности.

7. Анализ движений и жестов.

Компьютерное зрение может анализировать движение объектов или людей в видеопотоке. Это позволяет, например, распознавать жесты или действия людей, что используется в интерфейсах для управления без касаний, в игровых приложениях и в системах безопасности.

Методы и средства компьютерного зрения

От задач, решаемых при помощи Computer Vision, мы можем перейти к конкретным методам и средствам, которые применяет компьютерное зрение при их выполнении.

Обработка изображений. 

Технология является фундаментом компьютерного зрения. Основные методы включают предварительную обработку (например, фильтрацию шума, повышение контраста), преобразования (изменение масштаба, повороты) и детектирование краев. Это помогает улучшить качество изображения и выделить важные признаки для дальнейшего анализа.

Распознавание объектов. Методы распознавания включают такие, как:

• Template matching (шаблонное распознавание). Основано на сопоставлении изображений с заранее заданными шаблонами.

• OCR (optical character recognition или оптическое распознавание символов). Распознавание на изображении символов и его преобразование в машинописный текст.

• Гистограммы ориентированных градиентов (HOG). Используются для выделения признаков объектов, таких как формы и границы.

• Сверточные нейронные сети (CNN). Глубокие нейронные сети, автоматически выделяющие признаки объектов из изображений и обеспечивающие высокую точность распознавания.

Сегментация изображений. Методы компьютерного зрения для сегментации включают:

• Пороговая сегментация. Разделение изображения на основе уровней яркости. Лучше всего подходит для бинарных (двухцветных) изображений.

• Кластеризация (например, метод k-средних). Группировка пикселей на основе их характеристик.

• U-Net. Архитектура глубокого обучения для сегментации изображений, широко используемая в медицинской визуализации.

Слежение за объектами (трекинг). Методы слежения включают:

• Алгоритмы Калмана. Используются для предсказания положения движущихся объектов.

• Фильтрация частиц. Помогает отслеживать объекты, даже если они временно исчезают из поля зрения.

3D-реконструкция. Методы трехмерной реконструкции включают:

• Стереозрение. Применение двух изображений с разных ракурсов для определения глубины.

• SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Одновременное построение карты и определение положения камеры в пространстве.

Также перечислим популярные в настоящее время технические и программные средства компьютерного зрения, которые востребованы для работы с ним:

• OpenCV. Одна из наиболее популярных библиотек для компьютерного зрения, предоставляющая инструменты для обработки изображений, распознавания объектов, машинного обучения и других задач.

• TensorFlow и PyTorch. Фреймворки для машинного обучения, часто используемые для построения нейронных сетей, включая задачи компьютерного зрения.

• YOLO (You Only Look Once). Модель для распознавания объектов в реальном времени.

• Detectron2. Библиотека от Facebook AI Research для сегментации и детектирования объектов.

Новые средства и инструменты продолжают разрабатываться, открывая новые перспективы для обучения, развития и применения Computer Vision.

Применение компьютерного зрения в современном мире и перспективы развития

Технологии CV используются в различных областях жизнедеятельности, в том числе:

• в автомобильной индустрии — для систем автономного вождения и помощи водителю.

• в здравоохранении — для диагностики заболеваний на основе медицинских изображений.

• в безопасности — для распознавания лиц, анализа видеонаблюдения.

• в промышленности — для автоматизированного контроля качества продукции.

Технологии CV продолжают развиваться, улучшая возможности машин понимать визуальные данные на уровне человека и автоматизировать сложные задачи.

Исследования направлены на улучшение точности моделей, их способность к обучению на небольших наборах данных, а также на снижение энергопотребления и улучшение эффективности вычислений. Большое внимание уделяется также созданию более интуитивных и «понятных» для человека алгоритмов средств компьютерного зрения, способных объяснять свои действия и решения.

В будущем можно ожидать дальнейшего распространения Computer Vision в повседневную жизнь — от бытовых устройств до глобальных промышленных решений, что сделает технологии еще более доступными и полезными для человека.