Распознавание образов при помощи методов машинного обучения — это определение объектов при помощи алгоритмов глубокого или машинного обучения.
Общие сведения о теории распознавания объектов
Распознавание образов является научной дисциплиной, целью которой выступает определение объектов по ряду критериев или классов. Теория распознавания объектов является разделом информатики, который базируется на формировании основ и методик, позволяющих идентифицировать предметы, явления и сигналы. Необходимость подобного распознавания появилась во многих сферах, включая задачи, имеющие узкую специализацию.
Невзирая на тот факт, что отдельные из таких задач могут решаться людьми на уровне подсознания с большой скоростью, до текущего момента еще не сформированы компьютерные программы, способные решать их в таком же общем виде. По этой причине, проблема распознавания образов обладает повсеместным распространением, включая искусственный интеллект и робототехнику. Возможность распознавать образы основывается на схожести подобных объектов. Все способы распознавания объектов можно поделить на следующие виды:
- Способы, которые основаны на теории решений.
- Способы, основанные на структурной организации.
Первые базируются на вычислениях при помощи количественных величин, например, на длине, текстуре и так далее. Вторые основаны на образах, для описания которых используются качественные величины, такие как, реляционные.
Для распознавания образов могут быть также использованы нейронные сети. Искусственной нейросетью считается математическая модель функционирования стандартных для живых организмов нейросетей, представленных как сети нервных клеток. Подобно своему биологическому аналогу, в искусственных сетях базовым компонентом являются нейроны, объединенные друг с другом и формирующие слои, число которых может различаться, что определяется сложностью нейросети и ее предназначением, то есть, решаемой задачей.
Распознавание образов при помощи методов машинного обучения
Следует отметить, что самой популярной задачей нейронных сетей является распознавание видимых образов. Сегодня формируются сети, в которых машина способна правильно распознать символы на бумажных носителях, подписи на официальной документации, выполнять детектирование объектов и тому подобное. Данные функции предоставляют возможность существенного облегчения труда человека, а также они способны повысить надежность и точность разнообразных процессов за счет ликвидации вероятности допущения ошибки из-за влияния человеческих факторов.
Нейросеть представляет собой математическую модель в формате программного и аппаратного обеспечения, которая строится на принципах функционирования биологических нейросетей. Сегодня подобные сети начали активно использоваться в практических целях за счет возможностей не только проектирования, но и обучения. Искусственные нейросети используют для прогнозирования, распознавания образов, машинного перевода, распознавания аудио и так далее.
Обычной часто именуют полносвязную нейросеть. В ней все узлы, за исключением входного и выходного, могут служить как входом, так и выходом, образуя скрытые слои нейронов, где каждый нейрон последующего слоя соединяется со всеми нейронами предыдущего слоя. Входы должны подаваться с весами, которые в процессе обучения могут настраиваться и не изменяются в дальнейшем.
Сверточные нейросети обладают специальной архитектурой, которая позволяет ей с максимальной эффективностью осуществлять распознавание образов. Сама идея сверточных сетей базируется на чередовании сверточных и субдискретизирующих слоев (pooling), а структурная организация используется однонаправленная. Свое название такие сети получили от операции свертки, которая гласит, что все фрагменты изображения будут умножены на ядро свертки поэлементно, причем сформированный результат необходимо просуммировать и записать в похожую позицию выходного изображения. Подобная архитектура способна обеспечить инвариантность распознавания относительно сдвига объекта, постепенно укрупняя «окно», на которое направлена свертка, что позволяет выявлять все более и более крупные структуры, а также и паттерны в изображении.
Работа с изображениями является важной сферой использования технологий глубокого обучения (Deep Learning). В глобальном понимании все изображения со всех видеокамер мира могут составлять библиотеку неструктурированных данных. Если задействовать нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект, то эти данные можно структурировать и использовать для решения разных задач, включая бытовые, социальные, профессиональные и государственные, в частности, обеспечения безопасности.
Базой любой архитектуры для видеонаблюдения считается анализ, первой фазой которого является именно распознавание изображения (объекта). А далее искусственный интеллект при помощи машинного обучения должен распознать действия и классифицировать их.
Для распознания изображения нейросеть следует сначала обучить на специальных данных. Эта процедура аналогична нейронным связям в человеческом мозге, то есть, человек обладает некоторыми знаниями, видит объект, анализирует его и затем выполняет идентификацию.
Нейросети являются очень требовательными к размеру и качеству информации, на которой ей предстоит пройти обучение. Эта информация, именуемая как Dataset, может быть загружена из открытых источников или собрана пользователем самостоятельно. На практике это может означать, что до некоторого предела чем больше скрытых слоев в нейросети, тем более точно будет выполнено распознавание изображения. Изображение должно разбиваться на небольшие фрагменты, измеряемые несколькими пикселями, каждый из которых считается входным нейроном. При помощи синапсов сигналы должны передаваться от одного слоя к другому. В ходе данного процесса сотни тысяч нейронов с миллионами параметров выполняют сравнение полученных сигналов с уже обработанными данными.
