УДК 004.932.2
Исследование разработки и применения различных алгоритмов компьютерного зрения для распознавания образов и объектов
Новиков Никита Ильич – бакалавр Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения
Аннотация: В статье рассматриваются разработка и применение различных алгоритмов компьютерного зрения для распознавания образов и объектов. Компьютерное зрение переживает значительный прогресс, обусловленный достижениями в области глубокого обучения и нейронных сетей, что делает его важнейшей областью искусственного интеллекта. В статье представлен обзор известных алгоритмов, включая конволюционные нейронные сети (CNN), масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT) и гистограмму ориентированных градиентов (HOG), а также такие современные подходы, как YOLO и R-CNN. Эти алгоритмы находят широкое применение в автономных транспортных средствах, медицинской визуализации, системах наблюдения и робототехнике. Несмотря на значительный прогресс, сохраняются такие проблемы, как обработка данных в реальном времени, устойчивость и этические соображения.
Ключевые слова: компьютерное зрение, распознавание образов, распознавание объектов, конволюционные нейронные сети, масштабно-инвариантное преобразование признаков, гистограмма ориентированных градиентов, глубокое обучение.
Введение
Компьютерное зрение – это развивающаяся область искусственного интеллекта, направленная на создание условий для интерпретации и понимания машинами визуальной информации из окружающей среды. Одной из фундаментальных задач компьютерного зрения является распознавание образов и объектов, которое играет важнейшую роль в многочисленных приложениях реального мира, включая автономные транспортные средства, медицинскую визуализацию, системы наблюдения и робототехнику. За прошедшие годы был достигнут значительный прогресс в разработке сложных алгоритмов компьютерного зрения, обусловленный достижениями в области глубокого обучения, нейронных сетей и больших наборов данных. Цель данной статьи – дать обзор разнообразных алгоритмов компьютерного зрения, которые были исследованы и применены для распознавания образов и объектов, выделить их основные достоинства, ограничения и потенциальные области применения.
Основные алгоритмы компьютерного зрения
Компьютерное зрение достигло значительного прогресса благодаря разработке мощных алгоритмов, позволяющих распознавать паттерны и объекты в различных приложениях. Среди наиболее заметных алгоритмов – конволюционная нейронная сеть (CNN). CNN продемонстрировали беспрецедентный успех в задачах классификации изображений благодаря автоматическому обучению иерархическим признакам с помощью конволюционных и объединяющих слоев [1]. Это позволяет CNN идентифицировать и классифицировать объекты с поразительной точностью и надежностью.
Другим известным алгоритмом является масштабно-инвариантное преобразование признаков (Scale-Invariant Feature Transform, SIFT). SIFT широко используется в задачах сопоставления изображений и распознавания объектов благодаря своей способности обнаруживать отличительные локальные признаки, инвариантные к масштабу, повороту и изменению освещенности [2]. Он доказал свою эффективность в таких приложениях, как сшивание изображений, дополненная реальность и локализация на основе изображений.
Гистограмма ориентированных градиентов (HOG) – еще один важный метод, позволяющий обнаруживать границы и формы объектов. HOG представляет собой градиентное распределение ориентации изображения и особенно успешно применяется в задачах обнаружения пешеходов, оценки положения человека и распознавания лиц [3].
Более поздние разработки включают такие алгоритмы, как YOLO (You Only Look Once) и R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network). YOLO произвел революцию в области обнаружения объектов в реальном времени за счет одновременного предсказания граничных областей и вероятностей классов, что делает его эффективным и точным для таких приложений, как видеонаблюдение и робототехника в реальном времени [4]. С другой стороны, R-CNN и его разновидности представили подходы на основе регионов, значительно улучшив точность обнаружения и локализации объектов [5].
Эти алгоритмы представляют собой лишь несколько примеров разнообразных методов компьютерного зрения, которые были разработаны и применены для распознавания образов и объектов. По мере развития этой области исследователи изучают новые архитектуры, стратегии оптимизации и интеграции с другими дисциплинами ИИ, что обеспечивает многообещающее будущее компьютерного зрения в различных отраслях промышленности и повседневной жизни.
Применение
Алгоритмы компьютерного зрения для распознавания образов и объектов нашли широкое применение в различных отраслях промышленности, революционно изменив способы восприятия и интерпретации визуальной информации машинами. К числу ключевых приложений относятся:
- Автономные транспортные средства.
Одним из наиболее значимых применений компьютерного зрения является использование в автономных транспортных средствах [6]. Эти алгоритмы позволяют автомобилям распознавать и идентифицировать пешеходов, велосипедистов, дорожные знаки, сигналы светофора и другие транспортные средства. Эта информация крайне важна для безопасной навигации, предотвращения столкновений и в целом эффективной работы самоуправляемых автомобилей.
- Медицинская визуализация.
В области медицинской визуализации алгоритмы компьютерного зрения играют важнейшую роль в диагностике и лечении. От обнаружения опухолей и аномалий на рентгеновских, компьютерных и магнитно-резонансных снимках до сегментирования органов и тканей - компьютерное зрение значительно улучшило возможности медиков по постановке точных и своевременных диагнозов.
- Системы видеонаблюдения.
Системы видеонаблюдения используют распознавание объектов для повышения безопасности и эффективного контроля общественных мест. Эти алгоритмы позволяют обнаруживать и отслеживать подозрительные действия, идентифицировать посторонних лиц, анализировать поведение толпы, помогая тем самым сотрудникам правоохранительных органов и служб безопасности обеспечивать общественную безопасность.
- Робототехника.
Компьютерное зрение позволяет наделить роботов способностью взаимодействовать с окружающей средой и ориентироваться в ней. С помощью распознавания объектов роботы могут собирать и размещать предметы, ориентироваться в загроможденной среде и взаимодействовать с человеком в промышленных и сервисных приложениях.
Проблемы
Несмотря на значительный прогресс, достигнутый в области алгоритмов компьютерного зрения, остается решить несколько проблем:
- Обработка в реальном времени.
Многие приложения, такие как автономные транспортные средства и робототехника, требуют обработки визуальной информации в реальном времени. Достижение низких задержек и высокой скорости работы необходимо для обеспечения быстрого и оперативного принятия решений системами.
- Устойчивость и обобщение.
Алгоритмы компьютерного зрения должны быть устойчивы к изменениям условий освещения, точек обзора, окклюзии и другим факторам окружающей среды. Убедиться в том, что эти алгоритмы могут хорошо обобщаться на невидимые данные, очень важно для их практического применения.
- Этические соображения.
По мере того, как компьютерное зрение становится все более распространенным, на первый план выходят этические соображения. Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных, недопущение предвзятости и дискриминации, а также учет возможных последствий для общества — вот те аспекты, которые требуют пристального внимания.
- Большие массивы данных и обучение.
Алгоритмы глубокого обучения, используемые в компьютерном зрении, часто требуют для обучения больших наборов помеченных данных. Создание и управление такими наборами данных, а также вычислительные ресурсы для обучения представляют собой серьезную проблему.
Решение этих проблем откроет путь к еще большему прогрессу и более широкому применению алгоритмов компьютерного зрения в различных областях, приближая нас к будущему, в котором машины будут обладать более глубоким пониманием окружающего нас визуального мира.
Перспективы развития
Будущее алгоритмов компьютерного зрения для распознавания образов и объектов весьма многообещающе, а постоянные исследования и инновации стимулируют развитие этой области в интересных направлениях. К числу ключевых областей, в которых ведутся разработки и исследования, относятся:
Усовершенствование архитектур глубокого обучения: по мере развития глубокого обучения исследователи постоянно изучают новые архитектуры и методы, позволяющие повысить эффективность и точность алгоритмов компьютерного зрения. Новые сетевые архитектуры, такие как модели на основе трансформаторов, адаптируются к задачам зрения, позволяя более полно и контекстно понимать изображения.
Интеграция с другими дисциплинами ИИ: интеграция компьютерного зрения с другими дисциплинами ИИ, такими как обработка естественного языка, является активно развивающейся областью исследований. Объединение этих дисциплин позволяет машинам не только распознавать объекты, но и понимать их контекст и взаимосвязи в сцене. Такой междисциплинарный подход открывает возможности для более сложного и интерактивного визуального восприятия.
Пограничные вычисления и интеграция IoT: чтобы удовлетворить спрос на обработку данных в реальном времени и снизить зависимость от облачных вычислений, алгоритмы компьютерного зрения оптимизируются для пограничных устройств. Интеграция с Интернетом вещей (IoT) позволяет ускорить и повысить эффективность обработки данных непосредственно на устройствах, что открывает новые возможности для применения в робототехнике, «умных домах» и носимых устройствах.
По мере развития технологий алгоритмы компьютерного зрения должны произвести революцию во многих отраслях и улучшить наше взаимодействие с машинами и окружающим миром. Начиная с развития архитектур глубокого обучения и заканчивая интеграцией с другими дисциплинами ИИ и вычислениями на границах, эти разработки способны изменить то, как мы воспринимаем, интерпретируем и используем визуальную информацию. Решение проблем и этических вопросов позволит нам сформировать будущее, в котором технологии компьютерного зрения будут играть ключевую роль в обеспечении общественного прогресса и изменении различных сфер деятельности в глобальном масштабе.
Заключение
В заключение следует отметить, что разработка и применение различных алгоритмов компьютерного зрения для распознавания образов и объектов за прошедшие годы достигли значительного прогресса. От традиционных методов, таких как SIFT и HOG, до передовых технологий глубокого обучения, таких как CNN и YOLO, эти алгоритмы изменили способ восприятия и интерпретации визуальной информации машинами. Разнообразные применения в автономных транспортных средствах, медицинской визуализации, видеонаблюдении, электронной коммерции и т.д. продемонстрировали их практическую ценность. Однако такие проблемы, как обработка в реальном времени, надежность и этические аспекты, требуют постоянных исследований и инноваций. По мере развития этой области алгоритмы компьютерного зрения способны произвести революцию во многих отраслях и улучшить наше взаимодействие с технологиями, открывая новые горизонты в искусственном интеллекте и формируя будущее с более высоким уровнем визуального восприятия.
Список литературы
- Indolia S., Goswami A. K., Mishra S. P., Asopa P. Conceptual Understanding of Convolutional Neural Network – A Deep Learning Approach // Procedia Computer Science. 2018. № 132. С. 679-688.
- Nguyen T., Park E. A., Han J., Park D. C., Min S. Y. Object Detection Using Scale Invariant Feature Transform // Genetic and Evolutionary Computing. 2014. № 238. С. 65-72.
- Южаков Г. Б. Алгоритм быстрого построения дескрипторов изображения, основанных на технике гистограмм ориентированных градиентов // ТРУДЫ МФТИ. Труды Московского физико-технического института (национального исследовательского университета). 2013. № 3 (19). С. 084-091.
- Чжу И., Новикова Т. П. Исследование нейронных сетей YOLO // Моделирование информационных систем и технологий: Материалы Международной научно-практической конференции. 2022. Воронеж, 27 октября 2022 года. С. 338-342.
- Zhang W., Liu X., Yuan J., Xu L., Sun H., Zhou J., Liu X. RCNN-based foreign object detection for securing power transmission lines (RCNN4SPTL) // Procedia Computer Science. 2019. № 147. С. 331-337.
- Kanchana B., Peiris R., Perera D., Jayasinghe D., Kasthurirathna D. Computer Vision for Autonomous Driving // 2021 3rd International Conference on Advancements in Computing (ICAC). 2021. Коломбо, Шри-Ланка, 2021. С. 175-180.