בילד אַנאַליסיס: וואָס איז עס און ווי צו נוצן עס

דורך קים דערהייַנטיקט: יוני קסנומקס, קסנומקס

בילד אַנאַליסיס איז אַ שטאַרק געצייַג פֿאַר עקסטראַקט אינפֿאָרמאַציע פון ​​בילדער.

דאָס קענען זיין געוויינט פֿאַר אַ פאַרשיידנקייַט פון צוועקן, פֿון טראַקינג ענדערונגען אין די סוויווע צו פאַסיאַל דערקענונג צו אַנאַליסיס פון מעדיציניש בילדער.

אין דעם אַרטיקל, מיר וועט געבן איר אַ קורץ הקדמה צו בילד אַנאַליסיס און ווי איר קענען נוצן עס. מיר וועלן דעקן די דעפֿיניציע פון ​​בילד אַנאַליסיס, די פאַרשידענע טעקניקס און מכשירים בנימצא, און די פּאָטענציעל אַפּלאַקיישאַנז פון בילד אַנאַליסיס.

דעפֿיניציע פון ​​בילד אַנאַליסיס

בילד אַנאַליסיס איז אַ געצייַג געניצט צו באַקומען ינסייט אין דיגיטאַל בילדער. עס איז קאַמאַנלי געניצט אין פאַרשידן פעלדער אַזאַ ווי מעדיצין, וויסנשאפטלעכע פאָרשונג, סערוויילאַנס, בילד פּראַסעסינג און פילע אנדערע.

יסענשאַלי, עס איז אַ פּראָצעס פון קאַלעקטינג דאַטן פון אַ בילד און אַנאַלייזינג די דאַטן צו באַקומען אינפֿאָרמאַציע וועגן די אינהאַלט פון די בילד. בילד אַנאַליסיס העלפּס צו צושטעלן אינפֿאָרמאַציע וועגן די קוואַליטעט אָדער פֿעיִקייטן פון אַ בילד אַזאַ ווי גרייס, פאָרעם, ינטענסיטי / לומינאָסיטי, קאָליר זאַץ אָדער זייַן שטאָק פּלאַן.

עס זענען עטלעכע טעקניקס געניצט אין בילד אַנאַליסיס אַזאַ ווי ספּיישאַל טראַנספאָרמאַציע טעקניקס ווי סאַב-בילד יקסטראַקשאַן און בלאָק פּראַסעסינג; שטריך יקסטראַקשאַן טעקניקס וואָס געפֿינען פונקטן אָדער מקומות פון אינטערעס ניצן ברעג דעטעקטאָרס אָדער גרענעץ טרייסינג אַלגערידאַמז; קלאַסאַפאַקיישאַן טעקניקס וואָס קלאַסיפיצירן אַבדזשעקץ אין קאַטעגאָריעס; סעגמענטאַטיאָן טעקניקס אַז פּאַרס אַבדזשעקץ פון דער הינטערגרונט; און מוסטער דערקענונג אַלגערידאַמז וואָס דערקענען אַבדזשעקץ ניצן סטאַטיסטיש מעטהאָדס.

ניצן בילד אַנאַליסיס מכשירים פֿאַר אַפּלאַקיישאַנז ווי אַבדזשעקץ דיטעקשאַן און פאַסיאַל דערקענונג, עס קענען פֿאַרבעסערן באַניצער דערפאַרונג ווען ניצן דיגיטאַל מעדיע. עס איז אויך מעגלעך צו נוצן אַנאַליסיס פֿאַר וויסנשאפטלעכע פאָרשונג אין סדר צו אַססעסס קאָראַליישאַנז צווישן דיפיינד באַונדריז אין אַ איין אָדער גרופּע פון ​​בילדער. לעסאָף, די טעכנאָלאָגיע איז אויך באטייטיק געניצט דורך מעדיציניש פּראָפעססיאָנאַלס אַריבער ספּעשאַלטיז אַרייַנגערעכנט ראַדיאָלאָגי און פּאַטאַלאַדזשי צו דיאַגנאָזירן פאַרשידן טנאָים באזירט אויף סקאַנד בילדער גענומען פון פּאַטיענץ.

טייפּס פון בילד אַנאַליסיס

בילד אַנאַליסיס איז די יקסטראַקשאַן פון מינינגפאַל אינפֿאָרמאַציע פון ​​דיגיטאַל בילדער. עס איז אַ זייער ברייט טערמין וואָס קאָווערס פילע פאַרשידענע מינים פון בילד-פֿאַרבונדענע טאַסקס, אַרייַנגערעכנט אַבדזשעקץ דערקענונג און לעגיטימאַציע, פאָרעם מעזשערמאַנט, מוסטער דערקענונג, סצענע אַנאַליסיס און קלאַסאַפאַקיישאַן.

עס זענען פילע טייפּס פון בילד אַנאַליסיס טעקניקס; עטלעכע פון ​​​​די מערסט פּראָסט אָנעס אַרייַננעמען:
-פּיקסעל- באזירט / ספּיישאַל אַנאַליסיס - דעם טיפּ פון אַנאַליסיס ינוואַלווז מאַניואַלי קאַונטינג יחיד בילדצעלן אָדער קלאַסטערז פון בילדצעלן צו מעסטן געביטן (גרייס, פאָרעם) און דענסאַטיז (פאַרשפּרייטונג).
-סטאַטיסטיש אַנאַליסיס - דער צוגאַנג ניצט סטאַטיסטיש מעטהאָדס צו אַססעסס פֿעיִקייטן פֿאַרבונדן מיט מקומות אין אַ בילד אַזאַ ווי קאַנטראַסט אָדער ברייטנאַס.
-מאַשין לערנען / קינסטלעך סייכל - קינסטלעך סייכל (AI) אַלגערידאַמז געבן שטאַרק אָטאַמייטיד בילד פּראַסעסינג טאַסקס אַזאַ ווי אַבדזשעקץ דיטעקשאַן אָדער סעמאַנטיק סעגמאַנטיישאַן ניצן קאַנוואַלושאַנאַל נעוראַל נעטוואָרקס (CNNs).
- געוועב אַנאַליסיס - די טעכניק מעסטן ווי עלעמענטן אין אַ בילד זענען פונאנדערגעטיילט קאָרעוו צו יעדער אנדערער אין טערמינען פון געוועב - די ווערייישאַן אין גרוי לעוועלס אָדער פארבן איבער אַ גרויס שטח.
-היסטאָגראַם אַנאַליסיס - היסטאָגראַם אַנאַליסיס טיפּיקלי ינוואַלווז מעסטן סטאַטיסטיש דיסטריביושאַנז אין אַ בילד אַזאַ ווי קאַנטראַסט, ברייטנאַס, כיו און זעטיקונג.
- פֿילטרירונג טעקניקס - פֿילטרירונג טעקניקס אַרייַנציען מאַטאַמאַטיקאַל אַפּעריישאַנז אויף אַ גאַנץ פּראַסעסט ינטענסיטי מענגע וואָס מאָדיפיצירן זיכער טיילן פון דער מענגע בשעת פּראַזערווינג אנדערע. פילטערס זענען אָפט געניצט צו פאַרבעסערן עדזשאַז אָדער באַזייַטיקן ראַש פון אַ בילד דורך סמודינג איבער די אַנוואָנטיד געביטן.
-Fourier Transform Techniques - דער אופֿן ניצט פאָוריער טראַנספאָרמאַציע וואָס צעלייגנ בילדער אין עטלעכע קאַמפּאָונאַנץ באזירט אויף אָפטקייַט ריינדזשאַז און / אָדער אָריענטיישאַנז פאָרשטעלן אין די אַרייַנשרייַב ראַם. דאָס אַלאַוז ייסאַלייטינג פּאַרץ און אַבדזשעקץ וואָס קען האָבן באַזונדער קעראַקטעריסטיקס קאָרעוו צו אנדערע קאַמפּאָונאַנץ קוילעלדיק אויסזען אין די ראַם - אַזאַ ווי געוועב אָדער פאָרעם דיפעראַנסיז - וואָס אַלאַוז גרינגער כייפעץ דיטעקשאַן בעשאַס סעגמאַנטיישאַן פּראַסעסאַז.

Benefits פון בילד אַנאַליסיס

בילד אַנאַליסיס איז אַן ינוואַליאַבאַל געצייַג פֿאַר גיינינג ינסייץ פון דיגיטאַל בילדער. עס איז געניצט צו דערקענען פּאַטערנז, ידענטיפיצירן אַבדזשעקץ און עקסטראַקט מינינגפאַל אינפֿאָרמאַציע פון ​​מעדיע. פֿון מעדיציניש פאָרשונג צו פאַסיאַל דערקענונג, בילד אַנאַליסיס קענען נוץ אַ ברייט קייט פון ינדאַסטריז. דאָ מיר וועלן ויספאָרשן די אַדוואַנטידזשיז פון בילד אַנאַליסיס און ווי עס קענען זיין גענוצט צו פאַרבעסערן פאַרשידן פעלדער.

ימפּראָוועד קונה דערפאַרונג

בילד אַנאַליסיס קענען העלפֿן צו פֿאַרבעסערן קונה יקספּיריאַנסיז, אַלאַוינג קאָמפּאַניעס צו פֿאַרשטיין קונה פּרעפֿערענצן געשווינד און אַקיעראַטלי. דורך ימפּלאַמענינג בילד אַנאַליסיס טעקניקס, געשעפטן קענען נוצן דאַטן פון בילדער אַזאַ ווי דעמאָגראַפיקס, לאָוקיישאַנז און עמאָציאָנעל רעספּאָנסעס צו בעסער ציל זייער גאַנצע אָדער פּערסאַנאַלייז אינהאַלט פֿאַר קאַסטאַמערז. ניצן די דאַטן קענען פירן צו ימפּרוווד באַשטעלונג מיט קאַסטאַמערז און געוואקסן פארקויפונג פֿאַר די פירמע.

בילד אַנאַליסיס אויך העלפּס געשעפטן בעסער פֿאַרשטיין דעם קאָנטעקסט פון זייער בילדער. פֿאַר בייַשפּיל, קאָליר דערקענונג טעכנאָלאָגיע אַלאַוז קאָמפּאַניעס צו ידענטיפיצירן פארבן אין אַ בילד און באַשליסן ווי זיי זענען פארבונדן מיט פּראָדוקטן אָדער באַדינונגס. די אינפֿאָרמאַציע קענען העלפֿן געשעפטן צו באַקומען פארשטאנד פון קאַסטאַמערז 'ביכייוויערז וועגן אַ באַזונדער דינסט אָדער פּראָדוקט. אַדדיטיאָנאַללי, געשעפטן קענען נוצן אַבדזשעקץ דערקענונג טעכנאָלאָגיע צו ידענטיפיצירן אַבדזשעקץ אין אַ בילד און בעסער פֿאַרשטיין קונה פּרעפֿערענצן באזירט אויף די אַבדזשעקץ זיי בעסער וועלן.

צום סוף, בילד אַנאַליסיס ינייבאַלז געשעפטן צו זאַמלען דאַטן מער געשווינד בשעת זיי האַלטן די אַקיעראַסי אין דעם פּראָצעס. קאָמפּאַניעס ניט מער דאַרפֿן צו מאַניואַלי אָפּשאַצן הונדערטער פון בילדער ווען טריינג צו באַשליסן קונה פּרעפֿערענצן; אלא זיי זענען ביכולת צו אָטאַמייט דעם פּראָצעס ניצן בילד אַנאַליסיס טעקניקס וואָס פֿאַרבעסערן עפעקטיווקייַט באטייטיק און נאָך באַקומען פּינטלעך רעזולטאַטן פון זייַן אַנאַליסיס פון בילדער. דעם מיטל אַז קאַסטאַמערז באַקומען אַקסעס צו פערזענליכען גאַנצע פאַסטער ווי אלץ פריער, וואָס אַלאַוז קאָמפּאַניעס צו צושטעלן אַ בעסער קוילעלדיק באַניצער דערפאַרונג פֿאַר זייער קאַסטאַמערז.

געוואקסן אַקיעראַסי און עפעקטיווקייַט

בילד אַנאַליסיס גיט פילע בענעפיץ פֿאַר געשעפטן, אַרייַנגערעכנט געוואקסן אַקיעראַסי און עפעקטיווקייַט. דורך אַנאַלייזינג בילדער אַנשטאָט פון פאַרלאָזנ אויף מאַנואַל אָדער טעקסט-באזירט מעטהאָדס, בילד אַנאַליסיס קענען באטייטיק רעדוצירן דאַטן פּאָזיציע ערראָרס און פאַרגיכערן די פּראַסעסינג צייט פֿאַר אַ געגעבן אַרבעט.

בילד אַנאַליסיס אויך ילימאַנייץ די נויט צו סיפט דורך גרויס אַמאַונץ פון אינפֿאָרמאַציע מאַניואַלי. אַנשטאָט, אַן אַלגערידאַם קענען געשווינד געפֿינען באַטייַטיק דאַטן און ידענטיפיצירן פּאַטערנז צו זיין לייכט ינטערפּראַטאַד דורך יומאַנז. דאָס אַקסעלערייץ די באַשלוס-מאכן פּראָצעס און מינאַמייזאַז פּאָטענציעל טייַער מיסטייקס רעכט צו מענטש טעות אָדער פאַרזע.

אין אַדישאַן, בילד אַנאַליסיס מאכט עס גרינגער צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז געשווינד אין ינקרעדאַבלי גרויס דאַטאַסעץ וואָס וואָלט נעמען טויזנטער פון מענטשן שעה צו סיפט דורך מאַניואַלי. דעם דראַסטיקלי ראַדוסאַז אַרבעט קאָס בשעת ינקריסינג אַקיעראַסי און עפעקטיווקייַט סיימאַלטייניאַסלי. בילד אַנאַליסיס אויך אַלאַוז אָרגאַנאַזיישאַנז צו קוואַנטיפיצירן טרענדס זיי קען האָבן אַנדערש מיסט מיט טראדיציאנעלן מעטהאָדס, העלפּינג זיי מאַכן בעסער דיסיזשאַנז פאַסטער ווי אלץ פריער.
דורך ניצן בילד אַנאַליסיס טעכנאָלאָגיע, געשעפטן קענען מינאַמייז דאַטן פּאָזיציע ערראָרס און רעדוצירן אַרבעט קאָס בשעת ינקריסינג אַקיעראַסי און עפעקטיווקייַט אין זייער אַפּעריישאַנז. דאָס פירט צו ימפּרוווד באַשלוס-מאכן פיייקייט און מער פּינטלעך רעזולטאַטן וואָס זענען דערייווד פון פיל גרעסערע דאַטאַסעץ ווי וואָס קען זיין אַטשיווד מיט טראדיציאנעלן מעטהאָדס אַליין.

ימפּרוווד באַשלוס געמאכט

די נוצן פון בילד אַנאַליסיס אין געשעפטן צו אַרוישעלפן מיט באַשלוס-מאכן קענען פירן צו ימפּרוווד עפעקטיווקייַט און העלפֿן אָרגאַנאַזיישאַנז בעסער פירן זייער רעסורסן. דורך די פאַרשידן טעקניקס און טעקנאַלאַדזשיז ינוואַלווד, אַן אָרגאַניזאַציע האט די פיייקייט צו געשווינד פּראָצעס און אַנאַלייז בילדער פון פאַרשידענע קוואלן. דאָס העלפּס זיי מאַכן געזונט דיסיזשאַנז כּמעט טייקעף.

בילד אַנאַליסיס קענען העלפֿן אָרגאַנאַזיישאַנז סאָרט, ידענטיפיצירן און אָפּשאַצן דאַטן אין סדר צו פּרייאָראַטייז טאַסקס אָדער סטראַטידזשיק גאָולז. עס אויך אַלאַוז גיך אַנאַליסיס פון קאָמפּליצירט פּאַטערנז אין בילדער, וואָס סאַוועס ווערטפול צייט אויף העכער-מדרגה באַשלוס-מאכן טאַסקס. דערצו, בילד אַנאַליסיס קענען העלפֿן קאָמפּאַניעס צו אַנטדעקן טרענדס אָדער ריקעראַנט ישוז וואָס קען זיין אַנדערש אַננאָוטיסט.

אָרגאַנאַזיישאַנז זענען ינקריסינגלי ליווערידזשינג די מאַכט פון בילד אַנאַליסיס טעקנאַלאַדזשיז אַזאַ ווי קינסטלעך סייכל (AI) און מאַשין לערנען (ML) אַפּלאַקיישאַנז צו שאַפֿן פּרידיקטיוו מאָדעלס וואָס געבן זיי ינסייט אין וואָס וועט פּאַסירן אין טערמינען פון קונה ביכייוויערז און מאַרק טנאָים אין דער צוקונפֿט. אין דעם פונט, מאַרק אַנאַליטיקס טימז זענען קעסיידער סקאַנינג בילדער זיי האָבן געזאמלט פֿון קוואלן ווי קאָנקורענט וועבסיטעס און דיגיטאַל טשאַנאַלז. מיט די רעכט מכשירים, די טימז קענען געשווינד באַשליסן ווי קאַסטאַמערז ינטעראַקט מיט די פּראָדוקטן אָדער באַדינונגס פון אַן אָרגאַניזאַציע צו בויען אַקטיאָנאַבלע ינסייץ וואָס צושטעלן אַ קאַמפּעטיטיוו מייַלע איבער אנדערע אין די אינדוסטריע.

בילד אַנאַליסיס פיעסעס אַ ינטאַגראַל ראָלע אין געשעפט אַפּעריישאַנז הייַנט דורך צושטעלן אָרגאַנאַזיישאַנז אַקסעס צו ווערטפול דאַטן-געטריבן ינסייץ וואָס סטימולירן וווּקס און פּראָגרעס מער ראַפּאַדלי ווי אלץ פריער.

ווי צו נוצן בילד אַנאַליסיס

בילד אַנאַליסיס איז אַן עפעקטיוו וועג צו פּראָצעס גרויס אַמאַונץ פון בילד דאַטן און עקסטראַקט נוציק אינפֿאָרמאַציע פון ​​עס. בילד אַנאַליסיס ינוואַלווז די נוצן פון קאָמפּיוטער אַלגערידאַמז צו באַשליסן די טייַטש פון אַ בילד. עס קענען זיין גענוצט פֿאַר אַ פאַרשיידנקייַט פון טאַסקס אַזאַ ווי אַבדזשעקץ דערקענונג, פאַסיאַל דערקענונג און בילד סעגמאַנטיישאַן. אין דעם אָפּטיילונג, מיר וועלן דיסקוטירן ווי בילד אַנאַליסיס קענען זיין געוויינט און עטלעכע פון ​​זייַן אַפּלאַקיישאַנז.

בילד סעגמאַנטיישאַן

בילד סעגמענטאַטיאָן איז אַ צווייַג פון בילד פּראַסעסינג אין וואָס אַ בילד איז צעטיילט אין קייפל סעגמאַנץ, אָדער מקומות, וואָס צוזאַמען קאַמפּרייזיז די גאנצע בילד. יעדער אָפּשניט רעפּראַזענץ אַ שטח פון אינטערעס אין די בילד, און קענען זיין געדאַנק פון ווי אַ דיסקרעטע כייפעץ אויף זיך. דער ציל פון סעגמענטאַטיאָן איז צו פאַרפּאָשעטערן און / אָדער טוישן די פאַרטרעטונג פון אַ בילד אין עפּעס וואָס איז מער מינינגפאַל און גרינגער צו אַנאַלייז. סעגמענטאַטיאָן טעקניקס זענען געניצט אין מעדיציניש ימידזשינג פֿאַר אַ פאַרשיידנקייַט פון טאַסקס, ריינדזשינג פון ידענטיפיינג אַנאַטאַמיקאַל סטראַקטשערז צו מאָניטאָרינג די פּראַגרעשאַן פון קרענק. אין אַדישאַן, סעגמענטאַטיאָן אַלגערידאַמז זענען שליסל קאַמפּאָונאַנץ אין אָטאַמייטיד סערוויילאַנס סיסטעמען און קענען זיין געוויינט פֿאַר ראָובאַטיק נאַוויגאַציע טאַסקס און כייפעץ דיטעקשאַן.

סעגמענטאַטיאָן אַלגערידאַמז בכלל פאַרלאָזנ זיך אָדער פּיקסעל-באזירט מעטהאָדס אָדער קלאַסאַפאַקיישאַן-באזירט מעטהאָדס. פּיקסעל-באזירט מעטהאָדס נוצן ינדאַקיישאַנז אַזאַ ווי קאָליר אָדער געוועב צו טיילן אַ בילד אין באַזונדער סעגמאַנץ. אַלטערנאַטיוועלי, קלאַסאַפאַקיישאַן-באזירט מעטהאָדס פאַרבינדן קאַטעגאָריעס באזירט אויף דיסקריפּטיוו פֿעיִקייטן אַזאַ ווי פאָרעם אָדער געוועב אין סדר צו אויטאָמאַטיש גרופּע בילדצעלן צוזאַמען אין צונעמען סעגמאַנץ / אַבדזשעקץ.

פּיקסעל-באזירט סעגמאַנטיישאַן טיפּיקלי יימז צו באַזונדער אַבדזשעקץ דורך זייער ינטענסיטי אָדער קאַנטראַסט וואַלועס דורך קאַלקיאַלייטינג גלאבאלע סטאַטיסטיק (למשל, דורכשניטלעך ווערט) איבער אַ גאַנץ געגנט. קלאַסאַפאַקיישאַן-באזירט אַפּראָוטשיז אָפט דאַרפן מאַנואַל אַרייַנשרייַב און לייבלינג איידער די אַלגערידאַם קענען אָנהייבן ארבעטן; אָבער, די מעטהאָדס זענען זייער שטאַרק ווען דילינג מיט גרויס דאַטאַסעץ אָדער אומבאַקאַנט דאַטן טייפּס וואָס קענען ניט זיין הצלחה אפגעשיידט מיט בלויז פּיקסעל וואַלועס אַליין.

בילד קלאַסאַפאַקיישאַן

בילד קלאַסאַפאַקיישאַן איז דער פּראָצעס פון ניצן קאָמפּיוטער אַלגערידאַמז צו פאָרויסזאָגן און פירמע קלאסן אין אַ געגעבן בילד. אין דעם פּראָצעס, עס איז פּראָסט צו האָבן אַ "זאַמלונג" פון לייבאַלד טריינינג בילדער וואָס דינען ווי אַרייַנשרייַב אין אַ לערנען אַלגערידאַם. באַזירט אויף די טריינינג בילדער, פֿעיִקייטן אַזאַ ווי גרייס, פאָרעם און קאָליר זענען יקסטראַקטיד פון די בילד און געניצט פֿאַר בילד קלאַסאַפאַקיישאַן. דער טעכניק אַלאַוז מער פּינטלעך רעזולטאַטן קאַמפּערד מיט מאַנואַל לייבלינג, ווו יומאַנז קען מאַכן מיסטייקס רעכט צו מיס קלאַסאַפאַקיישאַנז אָדער לייבלינג ערראָרס.

געגעבן אַן אומבאַקאַנט בילד, איר קענען צולייגן אַ יגזיסטינג קלאַסאַפייער וואָס דעמאָלט אַסיינד דעם ספּעציפיש אַרייַנשרייַב אַ רעזולטאַט קאַטעגאָריע לויט די פּרעדעפינעד נומער פון פאַרשידענע קלאסן. עטלעכע ביישפילן פון דעם ריינדזשאַז פון אָטאַנאַמאַס מאַשין דרייווינג סיסטעמען וואָס געבן עס אַבדזשעקץ דערקענונג קייפּאַבילאַטיז צו פאַסיאַל דיטעקשאַן אין ביאָמעטריק אַפּלאַקיישאַנז. אַדדיטיאָנאַללי, מיט פּינטלעך לייבאַלד דאַטן דורך בילד קלאַסאַפאַקיישאַן קענען געבן באטייטיק מער ינסייט אין אונדזער סוויווע דורך לעווערידזשינג ריזיק רעגירונג דאַטאַסעץ פֿאַר ווייַטער אַנאַליסיס - ספּעציעל אין קאָראַליישאַנז צווישן טייפּס פון אַבדזשעקץ און געשעפט אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי לאַכאָדימ אַנאַליסיס אָדער פאַרווייַלונג אַנאַליטיקס.

פון ימפּלאַמענינג נעוראַל נעטוואָרקס מיט גפּו אַפּטאַמאַזיישאַן טעקניקס צו באַקומען פּאַראַלעל פּראַסעסינג ביז פאַרשידן פארמען פון מאַשין לערנען - עס זענען קאַונטלאַס וועגן איר קענען באַן אַי מאָדעלס אָדער נוצן טיף לערנען טעקניקס אין די פעלד פון בילד קלאַסאַפאַקיישאַן; כאָטש ניט-סופּערווייזד לערנען נאָך האט גאַנץ עטלעכע כערדאַלז האַלטן ריסערטשערז פון גאָר נוצן זיי מיט מאַקסימום פּאָטענציעל, די מעטהאָדס זענען נאָך אַקטיוולי יקספּלאָרד און ריסערטשט. פארשטאנד ווי צו ינסטרומענט זיי ריקווייערז אַ פולשטענדיק אָנכאַפּן פון קאָמפּיוטער זעאונג אַלגערידאַמז ווי געזונט ווי שטאַרק טעכניש וויסן ינוואַלווינג צוריק-ענד ינזשעניעריע פּראַקטיסיז אַזאַ ווי סקריפּטינג שפראַכן ווי פּיטהאָן פֿאַר ימפּלאַמענטיישאַן צוועקן און אַ אָנווינקען הינטערגרונט וועגן ימערדזשינג טעקנאַלאַדזשיז ווי בלאַקכייוואַן אָדער סערווער-ווייניקער ינפראַסטראַקטשער. ימפּלאַמענטיישאַנז

אָבדזשעקט דיטעקשאַן

אָבדזשעקט דיטעקשאַן איז אַ קאָמפּיוטער-באזירט טעכנאָלאָגיע און טעכניק פֿאַר ינשורינג אַקיעראַסי אין די אַנאַליסיס פון אַ בילד דאַטאַסעט. די טעכנאָלאָגיע ניצט פאַרשידן סאַפיסטאַקייטיד אַלגערידאַמז צו ידענטיפיצירן אַבדזשעקץ און זייער קעראַקטעריסטיקס אין לייכט יידענאַפייד בילדער. עס פיעסעס אַ הויפּט ראָלע אין פילע געביטן, אַזאַ ווי פאָרענסיקס, מעדיציניש וויסנשאַפֿט, ינדאַסטרי אָטאַמיישאַן, פאַסיאַל לעגיטימאַציע און אָטאַמייטיד דורכקוק סיסטעמען.

אָבדזשעקט דיטעקשאַן ינוואַלווז אַנאַלייזינג אָדער קאַלעקטינג דאַטן צו באַשליסן די גרייס, פאָרעם און אנדערע פּראָפּערטיעס פון ספּעציפיש אַבדזשעקץ אין אַ בילד. דעם טיפּ פון בילד אַנאַליסיס קענען אַרייַננעמען די ידענטיפיינג אַבדזשעקץ באזירט אויף זייער קאָליר, געוועב אָדער אפילו די שאַפּעס זיי מאַכן ווען זיי שטעלן צוזאַמען. ניצן מאַטאַמאַטיקאַל מאָדעלס און סטאַטיסטיש מעטהאָדס מאכט די אַרבעט פיל גרינגער פֿאַר קאָמפּיוטערס איצט.

דער ערשטיק ציל דאָ איז צו אַקיעראַטלי ידענטיפיצירן יעדער כייפעץ וואָס איז ארויס אין אַ בילד דאַטאַסעט דורך ניצן די אַסיינד אַטריביוט לאַבעלס. דער אַלגערידאַם דאַרף זיין טריינד פריער מיט אַ פּלאַץ פון דאַטן, אַרייַנגערעכנט 'גוטע' ביישפילן פֿאַר פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן וועגן די פֿעיִקייטן פון יעדער ציל כייפעץ איידער טריינינג הייבט. נאָך טריינינג איז גאַנץ און פאָרויסזאָגן איז געראָטן, עס וועט זיין נאכגעגאנגען דורך פייזאַז אַזאַ ווי ינפעראַנס ווו די דערוואַרט רעזולטאַט פון אַ געגעבן אַרייַנשרייַב אַרבעט מיט רעזולטאַטן באקומען פון פריער שטודיום.

טעכנאָלאָגיע ווי טיף לערנען (DL) אַלגערידאַמז העלפּס צו לאָזן קייפל לייַערס וואָס צוזאַמען אַרבעט צו דערגרייכן מער פּינטלעך רעזולטאַטן אין אַ קירצער צייט ראַם ווי טראדיציאנעלן מעטהאָדס קען צושטעלן איידער עס איז געווען בנימצא אין דעם טיפּ פון פּראַסעסינג ייַזנוואַרג סעטאַפּ געניצט הייַנט. לעסאָף דאָס מאכט אַי יידיד וועגן ווי דיפּ לערנען מער אַטראַקטיוו ווי קאַנווענשאַנאַל אַפּראָוטשיז, ווייַל זיי שטארק רעדוצירן ערראָרס און צושטעלן עפעקטיוו אַבדזשעקץ דיטעקשאַן אַקיעראַסי מעטריקס וואָס קענען אויך פּראָדוצירן פּראָדוקציע אין פאַקטיש צייט סינעריאָוז.

מכשירים פֿאַר בילד אַנאַליסיס

בילד אַנאַליסיס איז אַ פּראָצעס וואָס ינוואַלווז יקסטראַקטינג מינינגפאַל אינפֿאָרמאַציע פון ​​בילדער דורך זייַן קאַמפּיוטיישאַנאַל מעטאַדאַלאַדזשיז. דער פּראָצעס איז געניצט אין אַ פאַרשיידנקייַט פון פעלדער, אַזאַ ווי מעדיציניש ימידזשינג, קינסטלעך סייכל און ווייַט סענסינג. צומ גליק, עס זענען אַ פאַרשיידנקייַט פון מכשירים בנימצא פֿאַר בילד אַנאַליסיס, וואָס מאכט דעם פּראָצעס גרינגער און מער עפעקטיוו. זאל ס קוק אין עטלעכע פון ​​די מכשירים בנימצא פֿאַר בילד אַנאַליסיס.

OpenCV

OpenCV איז אַ ביבליאָטעק פון פּראָגראַממינג פאַנגקשאַנז דער הויפּט אַימעד צו פאַקטיש-צייט קאָמפּיוטער זעאונג. עס שטיצט פאַרשידן פֿענצטער, לינוקס, פּלאַטפאָרמע און אנדערע ווייכווארג פּלאַטפאָרמס און דעריבער עס איז אָפט געניצט פֿאַר בילד אַנאַליסיס און בילד פּראַסעסינג טאַסקס. OpenCV ס אַפּלאַקיישאַן געביטן אַרייַננעמען: קאָמפּיוטער זעאונג, פּנים דערקענונג, כייפעץ לעגיטימאַציע, באַוועגונג טראַקינג, סעגמאַנטיישאַן און דערקענונג.

OpenCV אָפפערס אַ ברייט קייט פון שטאַרק מכשירים וואָס קענען ווערן גענוצט צו דורכפירן קאָמפּלעקס טאַסקס אַזאַ ווי כייפעץ דיטעקשאַן, פאַסיאַל דערקענונג, אָטאַמאַטיק שטריך יקסטראַקשאַן און מער. עס האט אַן אַקטיוו קהל וואָס גיט באַניצער-פרייַנדלעך סאַלושאַנז צו פּראָסט פּראָבלעמס. די ביבליאָטעק איז דיזיינד צו ויסשטימען מיט פילע פּראָגראַממינג שפּראַכן אַזאַ ווי C ++, Java אָדער Python. די ביבליאָטעק ינייבאַלז דעוועלאָפּערס צו אַרבעטן מיט בילדער אין זייער געוואלט שפּראַכן, אַזוי רידוסינג אַנטוויקלונג צייט באטייטיק. OpenCV שטיצט קיין טיפּ פון דאַטן (אַזאַ ווי בילדער אין 2D און 3D פאָרמירונג), וואָס מאכט עס די מערסט ווערסאַטאַל געצייַג צווישן אַלע די בילד פּראַסעסינג לייברעריז בנימצא הייַנט.

מכשירים אַרייַנגערעכנט אין OpenCV זענען:
- בילד פֿילטרירונג
-אָבדזשעקט סעגמענטאַטיאָן
- פֿעיִקייטן יקסטראַקשאַן
- שטריך וואָס ריכטן זיך און קלאַסאַפאַקיישאַן
-אָבדזשעקט טראַקינג און באַוועגונג אַנאַליסיס
-3 ד ריקאַנסטראַקשאַן פֿאַר אַבדזשעקץ לערנען

די מכשירים זענען וויידלי געניצט פֿאַר אָטאַמייטיד וויזשאַוואַל דורכקוק אין ינדאַסטרי סעטטינגס רעכט צו זיין אַדוואַנטיידזשאַס פֿעיִקייטן ווי נידעריק זכּרון קאַנסאַמשאַן, שנעל דורכפירונג אויף רובֿ פּלאַטפאָרמס (ספּעציעל עמבעדיד אָנעס), פּאָרטאַביליטי צווישן סיסטעמען ניצן נאָרמאַל לייברעריז ווי OpenMPI / MPI4Py. זיין אָפֿן מקור דערלויבעניש מאכט עס אפילו מער אַטראַקטיוו פֿאַר יוזערז וואָס ווילן צו נוצן עס אָן קיין מאַלכעס פּיימאַנץ אָדער לייסאַנסיז פון קאָמפּאַניעס אָדער אָרגאַנאַזיישאַנז ווי מאַטהוואָרקס עטק ...

TensorFlow

TensorFlow איז אַן אָפֿן מקור ווייכווארג ביבליאָטעק געניצט צו אַנטוויקלען און באַן טיף לערנען מאָדעלס. טיף לערנען סיסטעמען, אַזאַ ווי בילד אַנאַליסיס מאָדעלס, זענען געבויט פון קייפל לייַערס פון נוראַנז וואָס פּראָצעס אַרייַנשרייַב דאַטן, אַזאַ ווי אַ בילד. TensorFlow ינייבאַלז דעוועלאָפּערס צו מער לייכט אַנטוויקלען און צעוויקלען מאָדערן טיף לערנען מאָדעלס וואָס קענען זיין געוויינט אין זעאונג, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און אנדערע געביטן.

דער הויפּט נוץ פון ניצן TensorFlow איז אַז עס גיט אַן גרינג וועג צו שאַפֿן און צעוויקלען שטאַרק מאַשין לערנען מאָדעלס געשווינד און יפישאַנטלי. TensorFlow אויך שטיצט אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז אויף מאַקאָס, ווינדאָוז, לינוקס און רירעוודיק פּלאַטפאָרמס. און ווייַל עס איז אָפֿן מקור און האט רייַך קהל שטיצן, איר קענען נוצן יגזיסטינג מכשירים אין דיין אַנטוויקלונג פּראָצעס אָן רינווענטינג די ווילז אָדער פאַרברענגען עקסטרע צייט אויף דיבאַגינג קאָד פֿון קראַצן.

אין אַדישאַן צו טריינינג נייַ מאָדעלס פֿון קראַצן, TensorFlow אויך אַלאַוז איר צו רייוז פאַר-טריינד מאָדעלס פֿאַר אַריבערפירן לערנען אָדער פיין-טונינג אויף ספּעציפיש פּראָבלעם שטעלט. דאָס מאכט עס מעגלעך צו געשווינד בויען מנהג סאַלושאַנז טיילערד צו באַזונדער פּראָבלעמס בשעת ניצן די יגזיסטינג וויסן געבויט אין יגזיסטינג נעטוואָרקס. מיט דעם בייגיקייט אין האַנט, דעוועלאָפּערס קענען אָנהייבן עקספּעראַמענטינג מיט פאַרשידענע אַרקאַטעקטשערז פאַסטער ווי אלץ פריער - באַקומען זיי אַרויף און פליסנדיק מיט הויך אַקיעראַסי רעזולטאַטן אין קיין צייט.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision איז אַ שטאַרק בילד פּראַסעסינג געצייַג דיזיינד צו העלפֿן געשעפטן אַנאַלייז בילדער און באַקומען ווערטפול ינסייץ. עס איז באזירט אויף דער זעלביקער טעכנאָלאָגיע געניצט דורך Google Photos, וואָס מאכט עס פאַרלאָזלעך און גרינג צו נוצן. דעם וואָלקן-באזירט געצייַג אַלאַוז געשעפטן צו פּראַסעסינג גרויס אַמאַונץ פון בילדער געשווינד, דעטעקט פנימער, ידענטיפיצירן אַבדזשעקץ און עקסטראַקט טעקסט אַלע בשעת ויסמיידן מאַנואַל אַרבעט.

אן אנדער גרויס שטריך פון Google Cloud Vision איז די פיייקייט צו ידענטיפיצירן אַבדזשעקץ פון אַ ברייט קייט פון קאַטעגאָריעס ווי אַנימאַלס אָדער פּראָדוקטן. מיט די "לאָגאָ דיטעקשאַן" שטריך, יוזערז קענען פאַרבינדן מיט בראַנדז ווי פאַסעבאָאָק אָדער ינסטאַגראַם פֿאַר דיטיילד טראַקינג און אַנאַליסיס אינפֿאָרמאַציע. די "לאַנדמאַרק דיטעקשאַן" שטריך העלפּס ניצערס צו געפֿינען לאַנדמאַרקס אַרום זיי און פֿאַרשטיין זייער היגע קולטור בעסער אין אַ רעגע.

חוץ פון אַבדזשעקץ דערקענונג קייפּאַבילאַטיז, Google Cloud Vision אויך פּראָווידעס יוזערז מיט סענטימענט אַנאַליסיס און אַן אָטאַמייטיד קאַפּטיאָנינג געצייַג פֿאַר בילדער - גאנץ פֿאַר ינסטאַנטאַניאַס אַנאַליסיס! אַדדיטיאָנאַללי, דעם געצייַג אָפפערס פיישאַל דערקענונג קייפּאַבילאַטיז וואָס זענען גרויס פֿאַר פֿאַרקויף צוועקן זינט זיי דעטעקט אַטריביוץ אַזאַ ווי עלטער און דזשענדער מיט הויך אַקיעראַסי. צום סוף, די קייפּאַבילאַטיז פון קיווערד יקסטראַקשאַן געבן ניצערס צו געשווינד יבערקוקן אַרייַנשרייַב בילדער בשעת זיי געפֿינען באַטייַטיק טערמינען וואָס קענען זיין געוויינט אין שפּעטער פּראַסעסאַז אָדער אַפּלאַקיישאַנז.

אין מסקנא, Google Cloud Vision איז אַ גרויס אָפּציע ווען איר זוכט פֿאַר אַ בילד-פּראַסעסינג געצייַג צו העלפֿן געשעפטן אַנאַלייז זייער בילדער מער יפישאַנטלי ווי אלץ פריער!

סאָף

בילד אַנאַליסיס איז אַ שטאַרק געצייַג פֿאַר קאַלעקטינג ינסייץ פון דיגיטאַל בילדער. עס קענען זיין געוויינט אין פילע פאַרשידענע פעלדער אַזאַ ווי מעדיצין, אָטאַמאָוטיוו און פאָטאָגראַפיע. די בענעפיץ פון ניצן בילד אַנאַליסיס זענען פילע און קענען שפּאָרן צייט, געלט און מי. אין דעם אַרטיקל, מיר האָבן געקוקט אויף די באַסיקס פון בילד אַנאַליסיס, וואָס עס איז און ווי עס קענען נוץ איר. מיר האָבן אויך דיסקאַסט די פאַרשידן טייפּס פון אַנאַליסיס און די בעסטער פּראַקטיסיז פֿאַר מצליח בילד אַנאַליסיס. אין מסקנא, עס איז קענטיק אַז בילד אַנאַליסיס איז אַ שטאַרק געצייַג פֿאַר קאַלעקטינג ינסייץ און מאַכן ינפאָרמד דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז.

קיצער

די ברירה פון בראָטן פֿאַר דיין קאַווע דעפּענדס אויף די טאַם און שטאַרקייַט איר בעסער ווי דיין רעגיאָנאַל פּרעפֿערענצן. פאַרשידענע בראָטן פאָרשלאָגן אַ ברייט קייט פון נעמען און קאָליר קאַטעגאָריעס, אָבער אין אַלגעמיין, ליכט בראָטן וועט האָבן אַ מילדער טאַם און אַ ביסל העכער קאַפין אינהאַלט, בשעת טונקל בראָטן זענען מער ביטער מיט ווייניקער אַסידאַטי. פאָלקס טייפּס פון יעדער אַרייַננעמען ליכט סיטי, האַלב סיטי, צימערינג, סיטי, אמעריקאנער, פרישטיק, גאַנץ סיטי, הויך קאָנטינענטאַל ניו אָרלעאַנס אייראפעישער עספּרעסאָ וויעננעסע איטאַליעניש פראנצויזיש. צי איר זענט אַ פאָכער פון ליכט אָדער טונקל קאַווע בינז - אָדער ערגעץ אין צווישן - מאַכן זיכער צו פרעגן איידער איר קויפן אַזוי איר באַקומען פּונקט וואָס איר זוכט פֿאַר!

ווייַטער רידינג

די נוצן פון בילד אַנאַליסיס צו באַקומען ינסייט און ציען קאַנקלוזשאַנז פון בילדער איז ינקריסינגלי פאָלקס אין אַ ברייט קייט פון ינדאַסטריז, פֿון כעלטקער צו זיכערהייט. אויב איר ווילט לערנען מער וועגן דעם טעכנאָלאָגיע, באַטראַכטן די פאלגענדע רעסורסן:

ארטיקלען & טוטאָריאַלז
"בילד אַנאַליסיס: וואָס איז עס און ווי צו נוצן עס" דורך Oracle
- "אַן הקדמה צו בילד אַנאַליסיס פֿאַר מענטשן וואָס וויסן גאָרנישט וועגן בילד אַנאַליסיס" דורך קענט וואָאָדאַרד
"8 סטעפּס צו פֿאַרשטיין בילד אַנאַליסיס און פּראַסעסינג אין מאַשין לערנען" דורך Victor Charpenay
ספר & אויסגאבעס
-בילד פּראַסעסינג: פּרינסאַפּאַלז און אַפּפּליקאַטיאָנס דורך מילאַן סאָנקאַ עט על.
-קאָמפּיוטער און מאַשין זעאונג - טעאָריע, אַלגערידאַמז, פּראַקטיקאַלאַטיז (4 עד.) דורך ער דאַוויעס
- דיגיטאַל בילד פּראַסעסינג מיט OpenCV - ביבליאָגראַפי (ווער 4.1) צונויפגעשטעלט דורך David Dardas וועבינאַרס און פּאָדקאַסץ
- קאָמפּיוטער זעאונג דורך מאַשין לערנען וועבינאַר כאָוסטיד דורך טרעעהאָוסע אַי
-מאַשין לערנען פונדאַמענטאַלס ​​פּאָדקאַסט כאָוסטיד דורך Google קלאָוד פּלאַטפאָרם עס זענען אויך פילע אנדערע ביכער, אַרטיקלען, וועבינאַרס, פּאָדקאַסץ, וואַרשטאַטן און אנדערע רעסורסן בנימצא וואָס קענען העלפֿן איר בעסער פֿאַרשטיין בילד אַנאַליסיס מעטאַדאַלאַדזשי און ווי צו נוצן עס פֿאַר ספּעציפיש אַפּלאַקיישאַנז.

הי, איך בין קים, אַ מאַם און אַ סטאָפּ-מאָטיאָן ענטוזיאַסט מיט אַ הינטערגרונט אין מידיאַ שאַפונג און וועב אַנטוויקלונג. איך האָבן אַ ריזיק לייַדנשאַפט פֿאַר צייכענונג און אַנאַמיישאַן, און איצט איך דייווינג כעדפירסט אין די סטאָפּ-מאָטיאָן וועלט. מיט מיין בלאָג, איך טיילן מיין לערנען מיט איר.