👋Ребята всем привет!!!
♻️Современный мир "наводнен" различными технологиями и инновациями, распознавание образов и изображений уже не кажется нам чем-то новым и интригующим. За такой технологией стоит большая история и огромный труд многих ученых, инженеров, кострукторов и изобретателей.
♻️Распознавание и определение изображений с помощью идентичной мозгу математической сети – это современная информационная технология, помогающая не только распознавать, но и понимать изображения, сделанные в реальном мире, а также преобразовывать их в цифровой вариант.
♻️Говоря математически: Распознавание образов - научное направление, связанное с разработкой принципов и построением систем, предназначенных для определения принадлежности данного объекта к одному из заранее выделенных классов объектов.
♻️Эта сфера исследования включает в себя много процессов и функций, например расширенную базу данных, цифровое обучение, анализирование данных и непосредственно распознавание изображений и представленных образов. При несистематизированном и ненаправленном поиске «схожих» объектов из множества объектов, их можно перечислять бесконечно долго и не прийти к завершению с конечной вероятностью.
♻️В частных случаях объекты характеризуются такими идентификационными параметрами(признаками), как форма, цвет, положение, подвижность, по отличительным особенностям, их комбинации и т.д. исходя из этого их можно классифицировать. Поэтому ставится задача выделить в поступающем видо-потоке объекты определенного класса.
♻️К чему привели достижения в области распознавания образов? Привычные нам компьютеры, телефоны и другие гаджеты стали иметь практически идентичное с человеком зрение. Многие камеры снимают с ультравысоким разрешение, а потом технологии переводят данные образы в цифровой формат.
🧩Зачем нужно распознавать изображения
🔅Распознавание изображений – одна из самых главных функций современных телефонов, компьютеров и систем видео наблюдения, универсальность может обеспечить огромный набор функций. Например, есть функции личного пользования и коммерческого, такие как:
▶️Производство (оценка качества изготовляемых деталей, качество трубопроводов, бесконтактный анализ состава смесей и жидкостей);
▶️Космос (оценка состояния атмосферы земли по данным многолетних наблюдений, топографическая оценка поверхности планет и анализ состава различных небесных тел: астероиды, комметы, метеоры и т.д.);
▶️Медицина (диагностика онкологических новообразований, анализ ЭКГ, оценка качетва состава в фармакологии, pаспознавание лиц и других биометрических данных (отпечатки пальцев, сетчатки глаз, формы носа, рта, губ, ущей, глаз, формы лица, волос, тона кожи, формы рук, походки и т.д.);
▶️Логистика (оценка качества маршрута следования и оптимизация передвижений технических устройств, выработка преодоления препятствий и системы беспилотной навигации: морской, сухопутной, воздушной);
▶️Управление складскими запасами (автономное размещение складских ресурсов);
▶️Доставка (системы автоновной доставки продуктов);
▶️Инспекция (контроль качества документов, кабелей и линий электро-передач, а также мостов, тонелей и и иных подвесных сооружений);
▶️Cервис (системы анализа диагностики автомобилей и станков);
▶️Cельское хозяйство (контроль качества созревания плодов, положение укладки грунта, состояние плодово-ягодных растений на предмет заболеваний, оценка качества производных продуктов - масло, молоко, сыр, соки; оценка состояния лесных массивов по данным срезов древисины);
▶️Безопасность - анализирование и программирование контента для определенного пользователя, pаспознавание букв и штрих-кодов, pаспознавание автомобильных номеров, номеров на контейнерах и поездах и вагонах;
🔅Это небольшое количество примеров, но они уже дают понять, что в будущем распознавание изображений продвинется очень далеко.
🧩Как устройства распознают предметы на фотографии
〽️Несмотря на все существующие технологии, компьютеры не способны анализировать такой же огромный объем информации, как человеческий мозг. Ученые стараются приблизить данную технологию к человеку. Среди наиболее известных методов распозновая изображения значаться: поиск по шаблонну, поиск по аналитической форме, классификация по положению, цвету.
Методы распознования образов подразделяются на:
🔎Метод перебора - производится сравнение с базой данных, где для каждого вида объектов представлены всевозможные модификации отображения;
🔎Глубокий анализ характеристик образа - это может быть определение различных геометрических характеристик: звуковой образец, в этом случае, подвергается частотному, амплитудному анализу и прочим видам анализа;
🔎Статические классификации описательная характеристика при разложении изучаемого предмета на составляюищие и исследование каждого из них;
🔎Искусственные нейронные сети данный метод требует большого количества примеров задачи распознавания при обучении, либо специальной структуры нейронной сети, учитывающей специфику данной задачи.
〽️Методика отнесения элемента к какому-либо класссу называется решающим правилом, а метрика - способ определения расстояния между элементами универсального множества. Чем меньше это расстояние, тем более похожими являются объекты.
〽️Для того, чтобы обучить сеть распознавать что-либо, ей предлагаются изображения со специальными метками, которые показывают к какому типу можно отнести ту или иную картинку. Задается определённое направление значений, группировка признаков помогает нейронной сети однозначно сказать, с какими изображениями она имеет дело.
〽️При обучении и после важно не переобучить систему, то есть не сильно подстроить ее под определение совокупности признаков и значений. После прохождения обучения НС должна уметь определять и анализировать образы, которые не были ей доступны в период обучения.
〽️Также, необходимо выдавать данные, которые не будут противоречить друг другу, иначе сеть будет определять несколько образов. Создание нейронной сети для распознавания изображений включает в себя несколько этапов:
- сборка огромной базы данных;
- определение типологии образов;
- выбор характеристик и процесса обучения;
- само обучение;
- проверка обучения;
- корректировка при необходимости;
- вербализация.
〽️Таким образом нейронная сеть может проектировать способы распознования образов и масштабировать модели до требуемых величин объединяя в себе огромный поток данных.
🧩Сверточная нейронная сеть
⚜️По какому принципу работает технология сверточной нейронной сети? Принцип заключается в чередовании сверточных и субдискретизирующих слоев. В процессе съемки каждый кадр и каждый предмет свертывается, полученное изображение умножается на матрицу по фрагментам. Далее складывается результат и получается готовое изображение - это очень упрощенное определение.
⚜️Данная операция очень сложна, поэтому она не происходит непосредственно в снимающем устройстве. Даже самый современный и "напичканный" технологиями смартфон не способен проделать эту операцию, поэтому все изображения пересылаются серверу. Уже на сервере происходит обработка образов и изображений. Таким образом, получается, что камера гаджета – это всего лишь глаза, так как обработка информации происходит на сервисном оборудовании, который, в свою очередь, является мозгом.
🧩Обучение нейронной сети
📶Обучение нейронной сети – один из главных плюсов этой технологии, так как не многие искусственные сети имеют такую способность. Правильная и эффективная работа сети, как и человеческого мозга возможна только после долгого обучения. Обучение направленно на определение параметров и характеристик, из которых будет складываться правильный ответ. Обучение бывает разным, каждое из них по-разному строит процесс и использует разные механизмы:
1. Обучение с учителем: При данном виде обучения есть выборка с правильными ответами, что изображено. В этом случае вычитается ошибка, исходя из верного ответа. Сеть будет ошибаться до тех пор, пока не найдет нужный ответ и риск ошибки не исключаться;
2. Обучение без учителя: Здесь сети необходимо самостоятельно найти нужные закономерности и выявить правильные ответы, это сложнее, но такая сеть после обучения сможет распознавать гораздо больше изображений. Сеть старается подбирать схожие данные, анализирует все признаки образцов, собирает их и находит закономерности. Единственный минус такого обучения – сложно отследить точность правильных ответов;
3. Обучение с непостоянным присутствием учителя: Здесь есть данные с правильными ответами и без них. Это хороший способ, когда невозможно разместить метки на всех образцах. Данная модель обучения лучше предыдущей, так как сеть может обучится даже с маленьким числом правильных ответов;
4. Обучение с подкреплением: Здесь сеть получает награду за определенные действия, в нашем случае за правильные ответы.
📶Сейчас у нейронных сетей есть большая перспектива роста и развития во многих областях, например в транспорте, робототехнике, сельском хозяйстве и развлечениях, благодаря развитию видеокарт GPU и технологий обработки изображений.
📶Нейронные сети – одна из самых инновационных, перспективных и эффективных направлений в развитии науки и технологий, так как в ближайшем будущем она будет применяться практически в каждой сфере жизни человека. Нейронные сети способны очень здорово облегчить жизнь людей.
✨🎉🔥⚡️☄️💥🌟❄️🌨☃️✨🎉🔥⚡️☄️💥🌟❄️🌨☃️⚡️☄️💥🌟❄️⚡️☄️
📌Подписывайтесь на наш канал, делитесь новостями со всеми, ставьте лайки поддерживайте наш канал, пишите комментарии. Ваш ВышМат
По вопросам сотрудничества писать на почту - решение задач (математика/высшая математика), контрольных курсовых, репетиторство, подготовка к ЕГЭ - сообщество в контакте: https://vk.com/mironovviyshmat
‼️‼️‼️Также напоминаю что у нас есть еще один интересный канал про GameDev и компьютерные игры его можно посмотреть здесь .
✨🎉🔥⚡️☄️💥🌟❄️🌨☃️✨🎉🔥⚡️☄️💥🌟❄️🌨☃️⚡️☄️💥🌟❄️⚡️☄️
