Что такое система анализа изображений?
Система анализа изображений позволяет компьютеру распознавать атрибуты на изображениях. Она включает в себя извлечение цифровых данных из изображения и создание алгоритмов на основе человеческого суждения или критериев для автоматического принятия решений.
Например, эта технология используется в приложениях для обработки фотографий на смартфонах для категоризации объектов с использованием распознавания лиц. В социальных сетях анализ изображений дополняет анализ текста, применяя аналогичную аналитическую функциональность к визуальному контенту.
Искусственный интеллект, включая машинное обучение, играет решающую роль в развитии анализа изображений с конца 1960-х годов. Сегодня эта технология позволяет автоматизировать принятие решений путем извлечения информации из изображений.
Внедрение систем анализа изображений
Применение анализа изображений — это разработка методов тестирования хромосомных аберраций. Этот метод тестирования использует культивируемые клетки для изучения индуцируемости хромосомных аберраций химическими веществами, предсказывая начальный процесс канцерогенеза.
В то время как тесты на основе микроорганизмов являются обычными для обнаружения мутагенов в воде, культивируемые клетки млекопитающих предпочтительны для более точной оценки риска для человека. Анализ изображений хромосомных аберраций в этих клетках обеспечивает объективность результатов тестов.
Однако прогресс в технологии анализа изображений опередил развитие аналитических методов, что делает исследования в этой области жизненно важными.
Преимущества и недостатки систем анализа изображений
Преимущества систем анализа изображений включают в себя повышение производительности, улучшение условий труда и снижение затрат на рабочую силу. Например, включение этих систем в процессы проверки может определять дефекты без вмешательства человека, способствуя безопасности на рабочем месте и сокращению ошибок качества из-за человеческого контроля.
Недостатки включают в себя высокую начальную стоимость оборудования и постоянную разработку подходящих программных приложений. Несмотря на эти проблемы, постоянное развитие области требует быть в курсе новых продуктов и технологий.
Методы и типы систем анализа изображений
Методы анализа изображений делятся на три основные категории: классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений.
- Классификация изображений
Включает категоризацию содержимого изображения. Для классификации изображений извлекаются признаки, например, идентификация таких пространств, как собаки, кошки, люди, небо, деревья и т. д. - Обнаружение объектов
Обнаруживает и находит объекты на изображении. В отличие от классификации изображений, которая нацелена на один объект, обнаружение объектов может захватывать несколько объектов. - Сегментация изображения
Определяет области изображения, часто требуя процесса маркировки, называемого аннотацией, для обеспечения надежности распознанных областей.
Существует два основных типа методов анализа изображений:
- Распознавание лиц
Определяет черты лица человека, что в настоящее время включает в себя распознавание лиц животных и исследования распознавания эмоций. - Распознавание символов
Читает и идентифицирует текст на бумажных документах, преобразуя захваченные данные символов в текст для таких функций, как перевод.
Связь между ИИ и системами анализа изображений
Объединение ИИ с системами анализа изображений повышает их точность и возможности. Системы анализа изображений на основе ИИ требуют обширных данных изображений для обучения и распознавания признаков. Точность этих систем повышается с учетом специфики и разнообразия изученных признаков.
Коэффициенты обнаружения признаков определяются сверткой, которая делит изображение на квадранты и численно оценивает коэффициент соответствия. Затем объединение суммирует эти признаки, выбирая самые высокие числовые значения среди свертков.
Производительность оценивается на основе коэффициента обнаружения и коэффициента соответствия. Если результаты неудовлетворительны, процесс пересматривается и обновляется.
Использование систем анализа изображений
Системы анализа изображений имеют такие приложения, как разработка методов обнаружения трещин в бетонных конструкциях с использованием вейвлет-преобразования Габора. Этот математический инструмент, наряду с цифровой обработкой изображений, предлагает более объективную и количественную оценку, чем традиционные визуальные инспекционные обследования. Модификации двумерного вейвлет-преобразования Габора доказали свою эффективность при обнаружении трещин в реальной структуре.
Эти системы также используются в анализе частиц для таких материалов, как керамика, смолы и металлы, для измерения количества частиц, диаметра, распределения и разрушения.