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:

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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:

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.

Интересная статья? Поделись ей с другими: