Изображение и нейросети

Введение

Искусственные нейронные сети являются математической моделью функционирования стандартных для живых существ нейронных сетей, которые выступают как сети нервных клеток. Аналогично биологическим объектам, в искусственных сетях главным компонентом являются нейроны, связанные между собой и образовавшие слои, количество которых может быть различным в зависимости от уровня сложности нейронной сети и ее предназначения, то есть, круга решаемых задач.

Одной из наиболее популярных задач нейронных сетей считается задача распознавания визуальных образов. На сегодняшний день проектируются сети, в которых устройства обладают возможностью успешного распознавания символов на бумаге и банковских картах, подписей на официальных документах, определения объектов и так далее. Данные функции способны значительно облегчить труд людей, а также увеличить уровень надежности и точности разных рабочих процессов за счет ликвидации возможности возникновения ошибок из-за человеческого фактора.

Работа с изображениями в нейросети

Нейронной сетью является математическая модель в форме программной и аппаратной реализации, построенная на законах функционирования биологических нейросетей. На текущий момент подобные сети активно используются для практических целей за счет возможности не только разработки, но и обучения. Их используют для осуществления прогнозов, распознавания образов, машинного перевода, распознавания аудио и так далее.

Обычной часто именуют нейронную сеть, обладающую полноформатными связями. В такой сети каждый узел (исключая входной и выходной) имеют как вход, так и выход, формируя скрытый слой нейронов, и все нейроны следующего слоя соединены с каждым нейроном предыдущего слоя. Входы должны подаваться с весами, которые в процессе обучения могут настраиваться и не изменяются в дальнейшем. Причем у всех нейронов существует порог активации, после достижения которого они принимают одно из двух возможных значений, а именно, минус единица или единица, либо нуль или единица.

Сверточная нейронная сеть обладает специальной архитектурой, которая предоставляет ей возможность максимально эффективного распознавания образов. Сама идея сверточной нейронной сети базируется на чередовании сверточных и субдискретизирующих слоев (pooling), а структура считается однонаправленной. Эта сеть получила свое наименование от операции свертки, которая подразумевает умножение каждого фрагмента изображения на ядро свертки поэлементно. Причем полученный итоговый результат необходимо суммировать и записать в похожую позицию выходного изображения. Подобная архитектура способна обеспечить инвариантность распознавания относительно сдвига объекта, постепенно реализуя укрупнение «окна», на которое «смотрит» свертка, определяя все более крупные структуры и паттерны в изображении.

Работа с изображениями является важной сферой использования технологий Deep Learning, то есть, глубокого обучения. В глобальном смысле все изображения со всех камер мира являются библиотекой неструктурированных данных. Если задействовать нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект, то эти данные можно структурировать и использовать для решения разнообразных задач, таких как, бытовые, социальные, профессиональные и государственные, в частности, обеспечение безопасности.

Базой любой архитектуры для видеонаблюдения выступает анализ, первой фазой которого считается распознавание изображения (объекта). А далее искусственный интеллект при помощи машинного обучения выполняет распознавание действий и их классификацию. Для распознавания изображения, нейросеть должна сначала пройти обучение на некотором наборе данных. Это аналогично нейронным связям в человеческом мозге, то есть, человек обладает некоторыми знаниями, видит объект, анализирует его и идентифицирует.

Нейронные сети очень чувствительны к размерам и качеству набора данных, на котором они проходят обучение. Набор данных может быть загружен из открытых источников или сформирован пользователем самостоятельно. На практике это означает, что до определенных пределов чем больше скрытых слоев в нейронной сети, тем точнее будет выполнено распознавание изображения.

Изображение должно быть разбито на небольшие фрагменты, вплоть до ряда пикселей, каждый из которых будет считаться входным нейроном. При помощи синапсов, то есть специализированных функциональных контактов, сигналы транслируются от одного слоя к другому. При этом процессе сотни тысяч нейронов с миллионами параметров осуществляют сравнение полученных сигналов с уже переработанной информацией.

Иначе говоря, если в машину поступает запрос на распознание фотографии кошки, то она разбивает фото на небольшие фрагменты и выполняет сравнение этих фрагментов (слоев) с миллионами уже существующих изображений кошек, параметры признаков которых сеть смогла выучить. К какому-то моменту возрастание количества слоев может привести к простому запоминанию выборки, а не обучению.

Нейросеть, предназначенная для распознавания изображений, является, наверное, самым популярным направлением использования нейронных сетей. Причем не зависимо от особенностей решаемых задач, она функционирует по некоторым определенным этапам. В качестве образов, подлежащих распознанию, могут использоваться самые различные объекты, в том числе изображения, рукописные или печатные тексты, звуки и многое другое.

При обучении сети ей должны быть предложены разные образцы с меткой того, к какому именно типу их следует отнести. В качестве образца используется вектор значений признаков, а весь набор признаков в этих условиях должен предоставить возможность однозначного определения, с каким классом образов имеет дело нейронная сеть.