სურათის ანალიზი: რა არის და როგორ გამოვიყენოთ იგი
გამოსახულების ანალიზი არის მძლავრი ინსტრუმენტი სურათებიდან ინფორმაციის მოსაპოვებლად.
ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მიზნებისთვის, გარემოში ცვლილებების თვალყურის დევნებიდან სახის ამოცნობამდე და სამედიცინო სურათების ანალიზამდე.
ამ სტატიაში ჩვენ მოგაწვდით მოკლე შესავალს გამოსახულების ანალიზს და როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ იგი. ჩვენ გავაშუქებთ გამოსახულების ანალიზის განმარტებას, ხელმისაწვდომ სხვადასხვა ტექნიკასა და ხელსაწყოებს და გამოსახულების ანალიზის პოტენციურ აპლიკაციებს.
ამ პოსტში ჩვენ განვიხილავთ:
გამოსახულების ანალიზის განმარტება
გამოსახულების ანალიზი არის ინსტრუმენტი, რომელიც გამოიყენება ინფორმაციის მისაღებად ციფრული სურათები. იგი ჩვეულებრივ გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა მედიცინა, სამეცნიერო კვლევა, მეთვალყურეობა, გამოსახულების დამუშავება და მრავალი სხვა.
არსებითად, ეს არის სურათიდან მონაცემების შეგროვების პროცესი და მონაცემების ანალიზი სურათის შინაარსის შესახებ ინფორმაციის მისაღებად. გამოსახულების ანალიზი გვეხმარება ინფორმაციის მოწოდებაში გამოსახულების ხარისხის ან მახასიათებლების შესახებ, როგორიცაა მისი ზომა, ფორმა, ინტენსივობა/ნათება, ფერი კომპოზიცია ან მისი იატაკის გეგმა.
არსებობს რამდენიმე ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება გამოსახულების ანალიზში, როგორიცაა სივრცითი ტრანსფორმაციის ტექნიკა, როგორიცაა ქვესურათის ამოღება და ბლოკის დამუშავება; ამოღების ტექნიკის მახასიათებლები, რომლებიც პოულობენ პუნქტებს ან ინტერესის ზონებს კიდეების დეტექტორების ან საზღვრების მიკვლევის ალგორითმების გამოყენებით; კლასიფიკაციის ტექნიკა, რომელიც ანაწილებს ობიექტებს კატეგორიებად; სეგმენტაციის ტექნიკა, რომელიც აანალიზებს ობიექტებს ფონიდან; და ნიმუშის ამოცნობის ალგორითმები, რომლებიც ამოიცნობენ ობიექტებს სტატისტიკური მეთოდების გამოყენებით.
გამოსახულების ანალიზის ხელსაწყოების გამოყენებით ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა ობიექტების ამოცნობა და სახის ამოცნობა, მას შეუძლია გააუმჯობესოს მომხმარებლის გამოცდილება ციფრული მედიის გამოყენებისას. ასევე შესაძლებელია გამოვიყენოთ ანალიზი სამეცნიერო კვლევისთვის, რათა შეფასდეს კორელაციები განსაზღვრულ საზღვრებს შორის ერთი ან სურათების ჯგუფში. და ბოლოს, ამ ტექნოლოგიას ასევე მნიშვნელოვნად იყენებენ სამედიცინო პროფესიონალები სხვადასხვა სპეციალობებში, მათ შორის რადიოლოგიისა და პათოლოგიის ჩათვლით, სხვადასხვა მდგომარეობის დიაგნოსტიკისთვის პაციენტებისგან გადაღებული სკანირებული სურათების საფუძველზე.
გამოსახულების ანალიზის სახეები
გამოსახულების ანალიზი არის მნიშვნელოვანი ინფორმაციის ამოღება ციფრული სურათებიდან. ეს არის ძალიან ფართო ტერმინი, რომელიც მოიცავს სურათთან დაკავშირებულ მრავალ სხვადასხვა სახის ამოცანებს, მათ შორის ობიექტების ამოცნობა და იდენტიფიკაცია, ფორმის გაზომვა, ნიმუშის ამოცნობა, სცენის ანალიზი და კლასიფიკაცია.
არსებობს მრავალი სახის გამოსახულების ანალიზის ტექნიკა; ზოგიერთი უფრო გავრცელებული მოიცავს:
-Pixel-დაფუძნებული/სივრცითი ანალიზი - ამ ტიპის ანალიზი გულისხმობს ცალკეული პიქსელების ან პიქსელების კლასტერის ხელით დათვლას არეების (ზომა, ფორმა) და სიმკვრივის (განაწილების) გასაზომად.
- სტატისტიკური ანალიზი - ეს მიდგომა იყენებს სტატისტიკურ მეთოდებს გამოსახულების რეგიონებთან დაკავშირებული მახასიათებლების შესაფასებლად, როგორიცაა კონტრასტი ან სიკაშკაშე.
-მანქანური სწავლება/ხელოვნური ინტელექტი – ხელოვნური ინტელექტის (AI) ალგორითმები იძლევა მძლავრი ავტომატური გამოსახულების დამუშავების ამოცანებს, როგორიცაა ობიექტების აღმოჩენა ან სემანტიკური სეგმენტაცია კონვოლუციური ნერვული ქსელების (CNNs) გამოყენებით.
ტექსტურის ანალიზი - ეს ტექნიკა ზომავს, თუ როგორ არის განაწილებული სურათის ელემენტები ერთმანეთთან შედარებით ტექსტურის თვალსაზრისით - ნაცრისფერი დონის ან ფერების ცვალებადობა დიდ ფართობზე.
- ჰისტოგრამის ანალიზი - ჰისტოგრამის ანალიზი, როგორც წესი, მოიცავს სურათის შიგნით სტატისტიკური განაწილების გაზომვას, როგორიცაა კონტრასტი, სიკაშკაშე, ელფერი და გაჯერება.
- ფილტრაციის ტექნიკა - ფილტრაციის ტექნიკა მოიცავს მათემატიკურ ოპერაციებს მთელ დამუშავებულ ინტენსივობის მასივზე, რომელიც ცვლის მასივის გარკვეულ ნაწილებს, ხოლო სხვების შენარჩუნებას. ფილტრები ხშირად გამოიყენება კიდეების გასაძლიერებლად ან გამოსახულების ხმაურის მოსაშორებლად ამ არასასურველი უბნების გასწორებით.
-ფურიეს ტრანსფორმაციის ტექნიკა - ეს მეთოდი იყენებს ფურიეს გარდაქმნებს, რომლებიც ანაწილებენ სურათებს რამდენიმე კომპონენტად, სიხშირის დიაპაზონის და/ან ორიენტაციის საფუძველზე, რომელიც იმყოფება შეყვანის ჩარჩოში. ეს საშუალებას იძლევა გამოყოს ნაწილები და ობიექტები, რომლებსაც შეიძლება ჰქონდეთ კონკრეტული მახასიათებლები სხვა კომპონენტებთან მიმართებაში, საერთო იერსახეს ჩარჩოში – როგორიცაა ტექსტურის ან ფორმის განსხვავებები – რაც შესაძლებელს გახდის ობიექტების უფრო ადვილად ამოცნობას სეგმენტაციის პროცესების დროს.
გამოსახულების ანალიზის უპირატესობები
გამოსახულების ანალიზი არის ფასდაუდებელი ინსტრუმენტი ციფრული სურათების შესახებ ინფორმაციის მოსაპოვებლად. იგი გამოიყენება შაბლონების ამოცნობისთვის, ობიექტების იდენტიფიცირებისთვის და მედიიდან მნიშვნელოვანი ინფორმაციის ამოსაღებად. სამედიცინო კვლევებიდან სახის ამოცნობამდე, გამოსახულების ანალიზმა შეიძლება სასარგებლო იყოს ინდუსტრიების ფართო სპექტრისთვის. აქ ჩვენ განვიხილავთ გამოსახულების ანალიზის უპირატესობებს და როგორ შეიძლება მისი გამოყენება სხვადასხვა სფეროს გასაუმჯობესებლად.
გაუმჯობესებული მომხმარებლის გამოცდილება
გამოსახულების ანალიზს შეუძლია დაეხმაროს მომხმარებელთა გამოცდილების გაუმჯობესებაში, რაც კომპანიებს საშუალებას აძლევს სწრაფად და ზუსტად გაიგონ მომხმარებლის პრეფერენციები. გამოსახულების ანალიზის ტექნიკის დანერგვით, ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს მონაცემები სურათებიდან, როგორიცაა დემოგრაფიული მონაცემები, მდებარეობები და ემოციური პასუხები, რათა უკეთ მიზანმიმართოს მათი რეკლამა ან მოახდინოს კონტენტის პერსონალიზაცია მომხმარებლებისთვის. ამ მონაცემების გამოყენებამ შეიძლება გამოიწვიოს კლიენტებთან ურთიერთობის გაუმჯობესება და კომპანიის გაყიდვების გაზრდა.
გამოსახულების ანალიზი ასევე ეხმარება ბიზნესებს უკეთ გაიგონ მათი სურათების კონტექსტი. მაგალითად, ფერების ამოცნობის ტექნოლოგია კომპანიებს საშუალებას აძლევს ამოიცნონ ფერები სურათზე და დაადგინონ, თუ როგორ არის ისინი დაკავშირებული პროდუქტებთან ან სერვისებთან. ეს ინფორმაცია შეიძლება დაეხმაროს ბიზნესს გაიგონ მომხმარებელთა ქცევები კონკრეტულ სერვისსა თუ პროდუქტთან დაკავშირებით. გარდა ამისა, ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს ობიექტების ამოცნობის ტექნოლოგია გამოსახულების ობიექტების იდენტიფიცირებისთვის და უკეთესად გაიგოს მომხმარებელთა პრეფერენციები მათთვის სასურველი ობიექტების საფუძველზე.
დაბოლოს, გამოსახულების ანალიზი საშუალებას აძლევს ბიზნესს შეაგროვოს მონაცემები უფრო სწრაფად და ამავდროულად შეინარჩუნოს სიზუსტე პროცესში. კომპანიებს აღარ სჭირდებათ ასობით სურათის ხელით გადახედვა მომხმარებელთა პრეფერენციების დადგენის მცდელობისას; უფრო მეტიც, მათ შეუძლიათ ამ პროცესის ავტომატიზირება გამოსახულების ანალიზის ტექნიკის გამოყენებით, რაც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ეფექტურობას, მაგრამ მაინც იღებენ ზუსტ შედეგებს მისი სურათების ანალიზიდან. ეს ნიშნავს, რომ მომხმარებლები უფრო სწრაფად იღებენ წვდომას პერსონალიზებულ რეკლამაზე, ვიდრე ოდესმე, რაც საშუალებას აძლევს კომპანიებს უზრუნველყონ უკეთესი საერთო მომხმარებლის გამოცდილება თავიანთი მომხმარებლებისთვის.
გაზრდილი სიზუსტე და ეფექტურობა
გამოსახულების ანალიზი უამრავ სარგებელს იძლევა ბიზნესისთვის, მათ შორის გაზრდილი სიზუსტისა და ეფექტურობის ჩათვლით. სურათების გაანალიზებით, ხელით ან ტექსტზე დაფუძნებულ მეთოდებზე დაყრდნობის ნაცვლად, გამოსახულების ანალიზს შეუძლია მნიშვნელოვნად შეამციროს მონაცემთა შეყვანის შეცდომები და დააჩქაროს მოცემული დავალების დამუშავების დრო.
გამოსახულების ანალიზი ასევე გამორიცხავს დიდი რაოდენობით ინფორმაციის ხელით გაცნობის აუცილებლობას. ამის ნაცვლად, ალგორითმს შეუძლია სწრაფად მოძებნოს შესაბამისი მონაცემები და ამოიცნოს ადამიანების მიერ ადვილად ინტერპრეტაციის ნიმუშები. ეს აჩქარებს გადაწყვეტილების მიღების პროცესს და ამცირებს პოტენციურ ძვირადღირებულ შეცდომებს ადამიანური შეცდომის ან ზედამხედველობის გამო.
გარდა ამისა, გამოსახულების ანალიზი აადვილებს შაბლონების სწრაფად იდენტიფიცირებას წარმოუდგენლად დიდ მონაცემთა ნაკრებებში, რომელთა ხელით გადახედვას დასჭირდება ათასობით ადამიანის საათი. ეს მკვეთრად ამცირებს შრომის ხარჯებს, ხოლო ერთდროულად ზრდის სიზუსტეს და ეფექტურობას. გამოსახულების ანალიზი ასევე საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს, რაოდენობრივად განსაზღვრონ ტენდენციები, რომლებიც შეიძლება სხვაგვარად გამოტოვონ ტრადიციული მეთოდებით, რაც ეხმარება მათ უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებაში უფრო სწრაფად, ვიდრე ოდესმე.
გამოსახულების ანალიზის ტექნოლოგიის გამოყენებით, ბიზნესს შეუძლია შეამციროს მონაცემთა შეყვანის შეცდომები და შეამციროს შრომის ხარჯები და გაზარდოს მათი ოპერაციების სიზუსტე და ეფექტურობა. ეს იწვევს გადაწყვეტილების მიღების გაუმჯობესებულ შესაძლებლობებს და უფრო ზუსტ შედეგებს, რომლებიც მიღებულია ბევრად უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრებიდან, ვიდრე მიღწეულია მხოლოდ ტრადიციული მეთოდების გამოყენებით.
გაუმჯობესებული გადაწყვეტილების მიღება
გამოსახულების ანალიზის გამოყენებამ ბიზნესში გადაწყვეტილების მიღებაში დასახმარებლად შეიძლება გამოიწვიოს გაუმჯობესებული ეფექტურობა და დაეხმაროს ორგანიზაციებს უკეთ მართონ თავიანთი რესურსები. ჩართული სხვადასხვა ტექნიკისა და ტექნოლოგიების საშუალებით, ორგანიზაციას აქვს შესაძლებლობა სწრაფად დაამუშავოს და გააანალიზოს სურათები სხვადასხვა წყაროდან. ეს მათ ეხმარება გონივრული გადაწყვეტილებების მიღებაში თითქმის მყისიერად.
გამოსახულების ანალიზს შეუძლია დაეხმაროს ორგანიზაციებს მონაცემების დახარისხებაში, იდენტიფიცირებასა და შეფასებაში ამოცანების ან სტრატეგიული მიზნების პრიორიტეტის დასახვის მიზნით. ის ასევე იძლევა სურათებში რთული შაბლონების სწრაფ ანალიზს, რაც დაზოგავს ძვირფას დროს გადაწყვეტილების მიღების უფრო მაღალი დონის ამოცანებს. გარდა ამისა, გამოსახულების ანალიზს შეუძლია დაეხმაროს კომპანიებს აღმოაჩინონ ტენდენციები ან განმეორებადი საკითხები, რომლებიც სხვაგვარად შეიძლება შეუმჩნეველი დარჩეს.
ორგანიზაციები სულ უფრო მეტად იყენებენ გამოსახულების ანალიზის ტექნოლოგიების ძალას, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი (AI) და მანქანათმცოდნეობის (ML) აპლიკაციები, რათა შექმნან პროგნოზირებადი მოდელები, რომლებიც აძლევენ მათ წარმოდგენას იმის შესახებ, თუ რა მოხდება მომავალში მომხმარებელთა ქცევისა და ბაზრის პირობებში. ამ ეტაპზე, ბაზრის ანალიტიკის გუნდები მუდმივად სკანირებენ სურათებს, რომლებიც მათ შეაგროვეს ისეთი წყაროებიდან, როგორიცაა კონკურენტი ვებსაიტები და ციფრული არხები. სწორი ხელსაწყოებით, ამ გუნდებს შეუძლიათ სწრაფად განსაზღვრონ, თუ როგორ ურთიერთობენ მომხმარებლები ორგანიზაციის პროდუქტებთან ან სერვისებთან, რათა შექმნან ქმედითი შეხედულებები, რომლებიც უზრუნველყოფენ კონკურენტულ უპირატესობას ინდუსტრიაში სხვებთან შედარებით.
გამოსახულების ანალიზი დღეს განუყოფელ როლს ასრულებს ბიზნეს ოპერაციებში, რაც უზრუნველყოფს ორგანიზაციებს წვდომას მონაცემებზე დაფუძნებულ ღირებულ შეხედულებებზე, რაც ზრდის და პროგრესს უფრო სწრაფად, ვიდრე ოდესმე.
როგორ გამოვიყენოთ გამოსახულების ანალიზი
გამოსახულების ანალიზი არის ეფექტური გზა გამოსახულების დიდი რაოდენობით მონაცემების დასამუშავებლად და მისგან სასარგებლო ინფორმაციის მოსაპოვებლად. გამოსახულების ანალიზი მოიცავს კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენებას გამოსახულების მნიშვნელობის დასადგენად. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა ამოცანებისთვის, როგორიცაა ობიექტების ამოცნობა, სახის ამოცნობა და გამოსახულების სეგმენტაცია. ამ განყოფილებაში განვიხილავთ, თუ როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ გამოსახულების ანალიზი და მისი ზოგიერთი გამოყენება.
დაიწყეთ საკუთარი გაჩერების სიუჟეტის დაფებით
გამოიწერეთ ჩვენი ბიულეტენი და მიიღეთ უფასო ჩამოტვირთვა სამი სიუჟეტით. დაიწყეთ თქვენი ისტორიების გაცოცხლებით!
ჩვენ გამოვიყენებთ მხოლოდ თქვენს ელ.ფოსტის მისამართს ჩვენი გაზეთისთვის და პატივს ვცემთ თქვენს კონფიდენციალურობის
გამოსახულების სეგმენტაცია
გამოსახულების სეგმენტაცია არის გამოსახულების დამუშავების ფილიალი, რომელშიც სურათი იყოფა რამდენიმე სეგმენტად ან რეგიონად, რომლებიც ერთად მოიცავს მთელ სურათს. თითოეული სეგმენტი წარმოადგენს გამოსახულების ინტერესის სფეროს და შეიძლება ჩაითვალოს როგორც ცალკეული ობიექტი. სეგმენტაციის მიზანია სურათის წარმოდგენის გამარტივება და/ან შეცვლა უფრო მნიშვნელოვანი და ადვილად გასაანალიზებლად. სეგმენტაციის ტექნიკა გამოიყენება სამედიცინო ვიზუალიზაციაში სხვადასხვა ამოცანებისთვის, დაწყებული ანატომიური სტრუქტურების იდენტიფიცირებიდან დაავადების პროგრესირების მონიტორინგამდე. გარდა ამისა, სეგმენტაციის ალგორითმები არის ძირითადი კომპონენტები ავტომატური სათვალთვალო სისტემებში და შეიძლება გამოყენებულ იქნას რობოტული ნავიგაციის ამოცანებისა და ობიექტების აღმოჩენისთვის.
სეგმენტაციის ალგორითმები ძირითადად ეყრდნობა პიქსელზე დაფუძნებულ მეთოდებს ან კლასიფიკაციაზე დაფუძნებულ მეთოდებს. პიქსელზე დაფუძნებული მეთოდები იყენებს მითითებებს, როგორიცაა ფერი ან ტექსტურა, გამოსახულების ცალკეულ სეგმენტებად დასაყოფად. გარდა ამისა, კლასიფიკაციაზე დაფუძნებული მეთოდები აერთიანებს კატეგორიებს აღწერილ მახასიათებლებზე, როგორიცაა ფორმა ან ტექსტურა, რათა ავტომატურად დაჯგუფდეს პიქსელები შესაბამის სეგმენტებად/ობიექტებად.
პიქსელზე დაფუძნებული სეგმენტაცია, როგორც წესი, მიზნად ისახავს ობიექტების გამიჯვნას მათი ინტენსივობის ან კონტრასტის მნიშვნელობების მიხედვით გლობალური სტატისტიკის (მაგ., საშუალო მნიშვნელობა) გამოთვლით მთელ რეგიონში. კლასიფიკაციაზე დაფუძნებული მიდგომები ხშირად საჭიროებენ ხელით შეყვანას და მარკირებას, სანამ ალგორითმი დაიწყებს მუშაობას; თუმცა, ეს მეთოდები ძალიან მძლავრია, როდესაც საქმე გვაქვს მონაცემთა დიდ ნაკრებებთან ან მონაცემთა უცნობ ტიპებთან, რომელთა წარმატებით გამიჯვნა მხოლოდ პიქსელის მნიშვნელობების გამოყენებით შეუძლებელია.
გამოსახულების კლასიფიკაცია
გამოსახულების კლასიფიკაცია არის კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენების პროცესი მოცემულ სურათზე კლასების პროგნოზირებისთვის და მარკირებისთვის. ამ პროცესში ჩვეულებრივია ეტიკეტირებული ტრენინგის სურათების „კრებულის“ არსებობა, რომელიც სწავლის ალგორითმში შეყვანის ფუნქციას ასრულებს. ამ სასწავლო სურათებზე დაყრდნობით, ისეთი ფუნქციები, როგორიცაა ზომა, ფორმა და ფერი, ამოღებულია სურათიდან და გამოიყენება გამოსახულების კლასიფიკაციისთვის. ეს ტექნიკა საშუალებას იძლევა უფრო ზუსტი შედეგების მიღება ხელით მარკირებასთან შედარებით, სადაც ადამიანებმა შეიძლება დაუშვან შეცდომები არასწორი კლასიფიკაციის ან ეტიკეტირების შეცდომების გამო.
უცნობი გამოსახულების გათვალისწინებით, შეიძლება გამოიყენოს არსებული კლასიფიკატორი, რომელიც შემდეგ ამ კონკრეტულ შეყვანას ანიჭებს გამომავალ კატეგორიას განსხვავებული კლასების წინასწარ განსაზღვრული რაოდენობის მიხედვით. ამ გამოყენების ზოგიერთი მაგალითი მერყეობს ავტონომიური მანქანის მართვის სისტემებიდან, რაც მას აძლევს ობიექტების ამოცნობის შესაძლებლობებს ბიომეტრიულ აპლიკაციებში სახის ამოცნობამდე. გარდა ამისა, ზუსტი ეტიკეტირებული მონაცემების არსებობა გამოსახულების კლასიფიკაციის საშუალებით შეიძლება მნიშვნელოვნად გაამჟღავნოს ჩვენს გარემოში უზარმაზარი სამთავრობო მონაცემთა ნაკრების გამოყენება შემდგომი ანალიზისთვის - განსაკუთრებით ობიექტების ტიპებსა და ბიზნეს აპლიკაციებს შორის, როგორიცაა საცალო ან გასართობი ანალიტიკა.
ნერვული ქსელების განხორციელებიდან GPU ოპტიმიზაციის ტექნიკით, რათა მივიღოთ პარალელური დამუშავება მანქანათმცოდნეობის სხვადასხვა ფორმებამდე – უამრავი გზაა AI მოდელების მომზადება ან გამოსახულების კლასიფიკაციის სფეროში ღრმა სწავლის ტექნიკის გამოყენება; მიუხედავად იმისა, რომ ზედამხედველობის ქვეშ სწავლას ჯერ კიდევ აქვს საკმაოდ გარკვეული დაბრკოლებები, რაც მკვლევარებს არ აძლევს მათ სრულად გამოყენებას მაქსიმალური პოტენციალით, ეს მეთოდები ჯერ კიდევ აქტიურად მიმდინარეობს შესწავლისა და გამოკვლევის პროცესში. ამრიგად, მათი განხორციელების გაგება მოითხოვს კომპიუტერული ხედვის ალგორითმების ყოვლისმომცველ ცოდნას, ასევე ძლიერ ტექნიკურ ცოდნას, რომელიც მოიცავს უკანა საინჟინრო პრაქტიკებს, როგორიცაა სკრიპტის ენები, როგორიცაა Python, იმპლემენტაციის მიზნებისთვის, ასევე ინტიმური ფონზე განვითარებადი ტექნოლოგიების შესახებ, როგორიცაა ბლოკჩეინი ან სერვერის გარეშე ინფრასტრუქტურა. განხორციელებები
ობიექტის გამოვლენა
ობიექტების ამოცნობა არის კომპიუტერზე დაფუძნებული ტექნოლოგია და ტექნიკა გამოსახულების მონაცემთა ანალიზის სიზუსტის უზრუნველსაყოფად. ეს ტექნოლოგია იყენებს სხვადასხვა დახვეწილ ალგორითმს ობიექტების და მათი მახასიათებლების იდენტიფიცირებისთვის ადვილად იდენტიფიცირებულ სურათებში. ის დიდ როლს ასრულებს ბევრ სფეროში, როგორიცაა სასამართლო ექსპერტიზა, სამედიცინო მეცნიერება, სამრეწველო ავტომატიზაცია, სახის იდენტიფიკაცია და ავტომატური შემოწმების სისტემები.
ობიექტების გამოვლენა გულისხმობს მონაცემების ანალიზს ან შეგროვებას გამოსახულების კონკრეტული ობიექტების ზომის, ფორმისა და სხვა თვისებების დასადგენად. ამ ტიპის გამოსახულების ანალიზი შეიძლება მოიცავდეს ობიექტების იდენტიფიკაციას მათი ფერის, ტექსტურის ან თუნდაც იმ ფორმების მიხედვით, რომლებსაც ისინი ქმნიან ერთად მოთავსებისას. მათემატიკური მოდელებისა და სტატისტიკური მეთოდების გამოყენება დღესდღეობით კომპიუტერებს ბევრად აადვილებს ამოცანას.
აქ მთავარი მიზანი არის თითოეული ობიექტის ზუსტად იდენტიფიცირება, რომელიც გამოჩნდება გამოსახულების მონაცემთა ბაზაში, მისი მინიჭებული ატრიბუტების ეტიკეტების გამოყენებით. ალგორითმი წინასწარ უნდა იყოს გაწვრთნილი უამრავი მონაცემით, მათ შორის „კარგი“ მაგალითებით თითოეული სამიზნე ობიექტის მახასიათებლების ზუსტი პროგნოზირებისთვის ტრენინგის დაწყებამდე. ტრენინგის დასრულების და პროგნოზირების წარმატებით დასრულების შემდეგ, მას მოჰყვება ფაზები, როგორიცაა დასკვნა, სადაც მოცემული შეტანის მოსალოდნელი შედეგი მუშაობს ადრინდელი კვლევებიდან მიღებულ შედეგებთან.
ღრმა სწავლების (DL) ალგორითმები, როგორიცაა ღრმა სწავლის (DL) ალგორითმები, საშუალებას გაძლევთ შექმნათ მრავალი ფენა, რომლებიც ერთად მუშაობენ უფრო ზუსტი შედეგების მისაღწევად უფრო მოკლე ვადებში, ვიდრე ტრადიციულ მეთოდებს შეეძლოთ, სანამ ის ხელმისაწვდომი გახდებოდა დღეს გამოყენებული დამუშავების ტექნიკის დაყენების ამ ტიპის ფარგლებში. საბოლოო ჯამში, ეს ხდის ხელოვნური ინტელექტის დამხმარე გზებს, როგორიცაა Deep Learning, უფრო მიმზიდველს, ვიდრე ჩვეულებრივი მიდგომები, რადგან ისინი მნიშვნელოვნად ამცირებენ შეცდომებს, ხოლო უზრუნველყოფენ ობიექტების აღმოჩენის სიზუსტის ეფექტურ მეტრებს, რომლებსაც შეუძლიათ ადვილად წარმოქმნან გამოსავალი რეალურ დროში.
ინსტრუმენტები გამოსახულების ანალიზისთვის
გამოსახულების ანალიზი არის პროცესი, რომელიც მოიცავს სურათებიდან მნიშვნელოვანი ინფორმაციის ამოღებას მისი გამოთვლითი მეთოდოლოგიებით. ეს პროცესი გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა სამედიცინო გამოსახულება, ხელოვნური ინტელექტი და დისტანციური ზონდირება. საბედნიეროდ, არსებობს სხვადასხვა ხელსაწყოები გამოსახულების ანალიზისთვის, რაც ამარტივებს და უფრო ეფექტურს ხდის პროცესს. მოდით შევხედოთ რამდენიმე ხელსაწყოს, რომელიც ხელმისაწვდომია გამოსახულების ანალიზისთვის.
OpenCV
OpenCV არის პროგრამირების ფუნქციების ბიბლიოთეკა, რომელიც ძირითადად მიმართულია რეალურ დროში კომპიუტერულ ხედვაზე. იგი მხარს უჭერს სხვადასხვა Windows, Linux, პლატფორმას და სხვა პროგრამულ პლატფორმებს და ამიტომ ხშირად გამოიყენება გამოსახულების ანალიზისა და გამოსახულების დამუშავების ამოცანებისთვის. OpenCV-ის აპლიკაციის სფეროებია: კომპიუტერული ხედვა, სახის ამოცნობა, ობიექტების იდენტიფიკაცია, მოძრაობის თვალყურის დევნება, სეგმენტაცია და ამოცნობა.
OpenCV გთავაზობთ მძლავრი ინსტრუმენტების ფართო სპექტრს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას რთული ამოცანების შესასრულებლად, როგორიცაა ობიექტების ამოცნობა, სახის ამოცნობა, ფუნქციების ავტომატური ამოღება და სხვა. მას აქვს აქტიური საზოგადოება, რომელიც უზრუნველყოფს მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი გადაწყვეტილებებს საერთო პრობლემებისთვის. ბიბლიოთეკა შექმნილია მრავალი პროგრამირების ენასთან ინტეგრირებისთვის, როგორიცაა C++, Java ან Python. ბიბლიოთეკა დეველოპერებს საშუალებას აძლევს იმუშაონ სურათებთან სასურველ ენებზე, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს განვითარების დროს. OpenCV მხარს უჭერს ნებისმიერი ტიპის მონაცემს (როგორიცაა სურათები 2D და 3D ფორმირებაში), რაც მას ყველაზე მრავალმხრივ ინსტრუმენტად აქცევს დღეს არსებულ ყველა გამოსახულების დამუშავების ბიბლიოთეკებს შორის.
OpenCV-ში შემავალი ინსტრუმენტებია:
- გამოსახულების ფილტრაცია
- ობიექტების სეგმენტაცია
- თვისებები მოპოვება
-ფუნქციების შესატყვისი და კლასიფიკაცია
-ობიექტების თვალყურის დევნება და მოძრაობის ანალიზი
-3D რეკონსტრუქცია შესწავლილი ობიექტებისთვის
მისი ხელსაწყოები ფართოდ გამოიყენება ავტომატური ვიზუალური შემოწმებისთვის სამრეწველო პარამეტრებში მისი ხელსაყრელი მახასიათებლების გამო, როგორიცაა მეხსიერების დაბალი მოხმარება, სწრაფი შესრულება უმეტეს პლატფორმებზე (განსაკუთრებით ჩაშენებულებზე), პორტაბელურობა სტანდარტულ ბიბლიოთეკებს შორის, როგორიცაა OpenMPI/MPI4Py. მისი ღია კოდის ლიცენზია მას კიდევ უფრო მიმზიდველს ხდის მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც სურთ გამოიყენონ იგი ყოველგვარი ჰონორარი გადახდის ან კომპანიების ან ორგანიზაციების ლიცენზიების გარეშე, როგორიცაა მათემატიკის და ა.შ.
TensorFlow
TensorFlow არის ღია კოდის პროგრამული ბიბლიოთეკა, რომელიც გამოიყენება ღრმა სწავლის მოდელების შემუშავებისა და ტრენინგისთვის. ღრმა სწავლის სისტემები, როგორიცაა გამოსახულების ანალიზის მოდელები, აგებულია ნეირონების მრავალი ფენისგან, რომლებიც ამუშავებენ შეყვანის მონაცემებს, როგორიცაა სურათი. TensorFlow საშუალებას აძლევს დეველოპერებს უფრო ადვილად შეიმუშაონ და განათავსონ ღრმა სწავლის თანამედროვე მოდელები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ხედვაში, ბუნებრივი ენის დამუშავებაში და სხვა სფეროებში.
TensorFlow-ის გამოყენების მთავარი უპირატესობა ის არის, რომ ის უზრუნველყოფს მარტივ გზას შექმნას და განათავსოს ძლიერი მანქანათმცოდნეობის მოდელები სწრაფად და ეფექტურად. TensorFlow ასევე მხარს უჭერს აპლიკაციების ფართო სპექტრს MacOS, Windows, Linux და მობილური პლატფორმების მასშტაბით. და რადგან ის ღია წყაროა და აქვს საზოგადოების მდიდარი მხარდაჭერა, შეგიძლიათ გამოიყენოთ არსებული ინსტრუმენტები თქვენი განვითარების პროცესში ბორბლების ხელახლა გამოგონების ან დამატებითი დროის დახარჯვის გარეშე კოდის ნულიდან გამართვაზე.
ახალი მოდელების ნულიდან სწავლების გარდა, TensorFlow ასევე საშუალებას გაძლევთ ხელახლა გამოიყენოთ წინასწარ გაწვრთნილი მოდელები სწავლის გადაცემის ან სრულყოფილად დარეგულირებისთვის კონკრეტულ პრობლემურ კომპლექტებზე. ეს შესაძლებელს ხდის კონკრეტულ პრობლემებზე მორგებული მორგებული გადაწყვეტილებების სწრაფად შექმნას, არსებული ქსელებში ჩაშენებული არსებული ცოდნის გამოყენებისას. ამ მოქნილობის წყალობით, დეველოპერებს შეუძლიათ დაიწყონ ექსპერიმენტები სხვადასხვა არქიტექტურაზე უფრო სწრაფად, ვიდრე ოდესმე - მათი ამოქმედება და გაშვება მაღალი სიზუსტით, უმოკლეს დროში.
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision არის სურათების დამუშავების მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს ბიზნესებს სურათების გაანალიზებაში და ღირებული ინფორმაციის მიღებაში. ის დაფუძნებულია იმავე ტექნოლოგიაზე, რომელსაც იყენებს Google Photos, რაც საიმედოს და მარტივ გამოყენებას ხდის. ღრუბელზე დაფუძნებული ეს ინსტრუმენტი საშუალებას აძლევს ბიზნესებს სწრაფად დაამუშაონ დიდი რაოდენობით სურათები, ამოიცნონ სახეები, ამოიცნონ ობიექტები და ამოიღონ ტექსტი, ეს ყველაფერი თავიდან აიცილონ ხელით სამუშაოს.
Google Cloud Vision-ის კიდევ ერთი შესანიშნავი მახასიათებელია მისი უნარი იდენტიფიცირება ობიექტების ფართო სპექტრიდან, როგორიცაა ცხოველები ან პროდუქტები. „ლოგოს ამოცნობის“ ფუნქციით მომხმარებლებს შეუძლიათ დაუკავშირდნენ ისეთ ბრენდებს, როგორიცაა Facebook ან Instagram, დეტალური თვალთვალის და ანალიზისთვის ინფორმაციის მისაღებად. „ღირშესანიშნაობების ამოცნობის“ ფუნქცია მომხმარებლებს ეხმარება, შეამჩნიონ ღირსშესანიშნაობები მათ ირგვლივ და უკეთ გაიგონ მათი ადგილობრივი კულტურა მყისიერად.
გარდა ობიექტების ამოცნობის შესაძლებლობებისა, Google Cloud Vision მომხმარებლებს ასევე აძლევს სენტიმენტების ანალიზს, ასევე სურათების ავტომატური წარწერის ხელსაწყოს - შესანიშნავია მყისიერი ანალიზისთვის! გარდა ამისა, ეს ინსტრუმენტი გთავაზობთ სახის ამოცნობის შესაძლებლობებს, რომლებიც შესანიშნავია მარკეტინგული მიზნებისთვის, რადგან ისინი მაღალი სიზუსტით ამოიცნობენ ისეთ ატრიბუტებს, როგორიცაა ასაკი და სქესი. დაბოლოს, საკვანძო სიტყვების ამოღების შესაძლებლობები მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად დაასკანირონ შეყვანილი სურათები, ხოლო იპოვონ შესაბამისი საკვანძო სიტყვები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას შემდგომ პროცესებში ან აპლიკაციებში.
დასასრულს, Google Cloud Vision არის შესანიშნავი ვარიანტი, როდესაც ეძებთ გამოსახულების დამუშავების ხელსაწყოს, რომელიც დაეხმარება ბიზნესებს გააანალიზონ თავიანთი სურათები უფრო ეფექტურად, ვიდრე ოდესმე!
დასკვნა
გამოსახულების ანალიზი მძლავრი ინსტრუმენტია ციფრული სურათებიდან ინფორმაციის შესაგროვებლად. მისი გამოყენება შესაძლებელია ბევრ სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა მედიცინა, ავტომობილები და ფოტოგრაფია. გამოსახულების ანალიზის გამოყენების სარგებელი მრავალრიცხოვანია და შეუძლია დაზოგოს დრო, ფული და ძალისხმევა. ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილეთ გამოსახულების ანალიზის საფუძვლები, რა არის ეს და როგორ შეიძლება ის თქვენთვის სასარგებლო იყოს. ჩვენ ასევე განვიხილეთ სხვადასხვა სახის ანალიზი და საუკეთესო პრაქტიკა გამოსახულების წარმატებული ანალიზისთვის. დასკვნის სახით, აშკარაა, რომ გამოსახულების ანალიზი არის ძლიერი ინსტრუმენტი ინფორმაციის შეგროვებისა და მონაცემების საფუძველზე ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად.
შემაჯამებელი
თქვენი ყავისთვის შემწვარი შემწვარი არჩევანი დამოკიდებულია თქვენთვის სასურველ გემოსა და სიძლიერეზე, ასევე თქვენს რეგიონალურ პრეფერენციებზე. სხვადასხვა შემწვარი გვთავაზობს სახელებისა და ფერის კატეგორიების ფართო სპექტრს, მაგრამ ზოგადად, ღია შემწვარს ექნება უფრო რბილი გემო და ოდნავ მაღალი კოფეინის შემცველობა, ხოლო მუქი შემწვარი უფრო მწარეა ნაკლები მჟავიანობით. თითოეული მათგანის პოპულარულ ტიპებს მიეკუთვნება Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans ევროპული ესპრესო ვენური იტალიური ფრანგული. ღია თუ მუქი ყავის მარცვლების მოყვარული ხართ, თუ სადმე მათ შორის, დარწმუნდით, რომ იკითხეთ სანამ იყიდით, რათა მიიღოთ ზუსტად ის, რასაც ეძებთ!
შემდგომი Reading
გამოსახულების ანალიზის გამოყენება გამოსახულების გასაგებად და გამოსახულებებიდან დასკვნების გამოსატანად სულ უფრო პოპულარული ხდება ინდუსტრიების ფართო სპექტრში, ჯანდაცვისგან დაწყებული უსაფრთხოებამდე. თუ გსურთ გაიგოთ მეტი ამ ტექნოლოგიის შესახებ, გაითვალისწინეთ შემდეგი რესურსები:
სტატიები და გაკვეთილები
- "გამოსახულების ანალიზი: რა არის და როგორ გამოვიყენოთ იგი" Oracle-ის მიერ
-"შესავალი გამოსახულების ანალიზში მათთვის, ვინც არაფერი იცის გამოსახულების ანალიზის შესახებ" კენტ ვუდარდი
-"8 ნაბიჯი გამოსახულების ანალიზისა და დამუშავების მანქანურ სწავლებაში გასაგებად" ვიქტორ ჩარპენეი
წიგნები და პუბლიკაციები
-გამოსახულების დამუშავება: პრინციპები და აპლიკაციები მილან სონკას და სხვ.
-კომპიუტერი და მანქანათმცოდნეობა - თეორია, ალგორითმები, პრაქტიკულობები (მე-4 გამოცემა) ER Davies
-ციფრული გამოსახულების დამუშავება OpenCV-ით - ბიბლიოგრაფია (ვერსია 4.1) შედგენილი დევიდ დარდასის ვებინერებისა და პოდკასტების მიერ
-Computer Vision Through Machine Learning ვებინარი, რომელსაც მასპინძლობს Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals პოდკასტი, რომელსაც მასპინძლობს Google Cloud Platform. ასევე არსებობს მრავალი სხვა წიგნი, სტატია, ვებინარი, პოდკასტი, სემინარი და სხვა რესურსები, რომლებიც დაგეხმარებათ უკეთ გაიგოთ გამოსახულების ანალიზის მეთოდოლოგია და როგორ გამოიყენოთ იგი კონკრეტული აპლიკაციებისთვის.
გამარჯობა, მე ვარ კიმი, დედა და stop-motion ენთუზიასტი, მედიის შექმნისა და ვებ-განვითარების გამოცდილება. მე მაქვს დიდი გატაცება ხატვისა და ანიმაციის მიმართ და ახლა პირველივე ჩავყვინთავ სტოპ-მოუშენის სამყაროში. ჩემი ბლოგით მე გიზიარებთ ჩემს ცოდნას.
