Другое

Распознавание объектов на фото: принцип работы и способ реализации

Lorem ipsum dolor

Распознавание объектов на фото — это современная информационная технология, которая позволяет анализировать реальные фотографии усилиями компьютерных вычислений. В распознавание объектов вовлечены нейронная сеть, машинное обучение, огромные базы знаний, программирование и мн. др.

Распознавание объектов на фото дошло до такого уровня, что фактически компьютерное зрение способно имитировать человеческое. На современных фотоустройствах стоят продвинутые камеры, которые снимают видео и изображения в очень хорошем качестве. Потом эти изображения попадают на специальные серверы, где искусственный интеллект их обрабатывает и распознает все запечатленные объекты.

 

Распознавание объектов на фото

Лучшее устройство для распознавания объектов на фото — это человеческий мозг. Человек может одним взглядом на изображение выделить из него множество изображенных объектов. Компьютеру такое распознавание на фото пока не под силу, но все к этому идет. На сегодняшний день компьютеры более «примитивно», если сравнивать с человеческим мозгом, распознают объекты на фото. Все алгоритмы распознавания завязаны на нейронных сетях, которые накладываются друг на друга во множество «слоев», где каждый слой отвечает за собственную функцию или алгоритм, а изображения «пропускают» через все слои. Потом полученные результаты объединяют в единую цифровую систему, и мы получаем ответ о том, что изображено на фото. Сам процесс мы описали очень просто, потому что в рамках этой статьи мы не будем подробнее погружаться в алгоритмы распознавания.

Распознавание объектов на фото — это очень сложный процесс. Когда вы осуществляете это действие при помощи камеры на смартфоне, само распознавание не происходит в вашем устройстве. Камера лишь «фиксирует» изображение и отправляет его на мощные серверы для обработки, где нейронная сеть обрабатывает изображение и отправляет результат на устройство, а вы этот результат видите на своем экране. Если провести аналогию с человеческим зрением, то камеры — это всего лишь «глаза», а само распознавание объектов на фото происходит на серверах или в «мозгах».

 

Для чего нужно распознавание объектов на фото

Распознавание объектов на фото — это основное применение технологии компьютерного зрения. Именно благодаря ему стали реализовываться программы «безопасный город», а многим водителям стали прилетать «письма счастья». Камеры в городах стали обнаруживать разыскиваемых преступников, а в период пандемии различали людей в масках и без.

Применение технологии распознавания можно заметить как в частных, так и в коммерческих целях. Сейчас уже во многих смартфонах или приложениях внедрена функция распознавания, чтобы пользователи могли при помощи камеры распознавать различные объекты. Например, можно навести на какой-либо объект камеру и получить о нем данные из Википедии.

Еще одну популярную реализацию распознавания объектов на фото получила функция модерации контента в поисковых системах или соцсетях, когда удаляются изображения, нарушающие законодательство или нравственные нормы.

 

Как реализовать распознавание объектов на фото

Конечно, можно разработать систему распознавания с нуля, но на сегодняшний день этого делать не стоит, так как есть более удобные и быстрые методы реализации. Например, если вам нужно в своем приложении добавить функцию распознавания на фото, для этого не нужно писать нейронную сеть с нуля, потому что можно воспользоваться предложением от крупных IT-компаний. Такие компании, как Google, Amazon и др., предлагают собственные наработки в сфере распознавания объектов, в которые они вложили много трудов и финансовых средств.

Среди таких сервисов можно отметить:

  1. Amazon Rekognition. Этот сервис распознает объекты на фото и видео. Компания Амазон развернула масштабное обучение данной нейросети, привлекая своих лучших специалистов, а также потенциал других более мелких компаний. Данный сервис уже сейчас отлично распознает разные объекты: людей, автомобили, действия, нежелательный контент и многое другое. Например, у людей можно определять не просто лица, а даже их эмоциональное состояние. Для бизнеса данный ресурс предлагает отдельный инструмент Custom Labels, который можно адаптировать под распознавание любых требований бизнеса: дефектов изделий, больных животных, любых сцен и др.

  2. Google Lens. Это инструмент, который идентифицирует различные объекты на изображении. Это самообучаемый инструмент, который будет только улучшать свои качества в процессе работы. Именно данный инструмент чаще всего интегрируют в камеры на Android, которые считывают QR-код, распознают текст, отображают информацию об объектах, идентифицируют достопримечательности и др. 

 

Заключение

Распознавание объектов на фото — это очень распространенное явление. Практически каждый пользователь сети изо дня в день сталкивается с таким явлением. Например:

  • пользователь заходит в любимую соцсеть, а там искусственный интеллект предлагает отметить на фото своих друзей или подтвердить себя на фото своих друзей;

  • многие любят использовать различные фильтры или маски на фото/видео, чтобы добиться уникальности и шедевральности;

  • некоторые пользователи активно пользуются фоторедакторами, чтобы убрать лишние морщины или «омолодить» себя на фотографии;

  • сейчас очень распространена продажа билетов в кино, театр и другие развлечения по QR-коду;

  • и др.

В общем, распознавание объектов по фото открыло очень много возможностей, которые люди не прочь использовать.

Схожие статьи

Virtual Link: определение, назначение, преимущества и недостатки
Другое

Virtual Link: определение, назначение, преимущества и недостатки

Номер порта SSH. Где его можно узнать и как поменять на другой?
Другое

Номер порта SSH. Где его можно узнать и как поменять на другой?

Сглаживание FXAA и SSAA: что это в играх и за что оно отвечает?
Другое

Сглаживание FXAA и SSAA: что это в играх и за что оно отвечает?

Как общаться с программистом и полностью понимать, о чем он говорит?
Другое

Как общаться с программистом и полностью понимать, о чем он говорит?