چگونه از یادگیری عمیق در بینایی ماشین استفاده کنیم؟

یادگیری عمیق در بینایی ماشین چه مزایایی دارد؟

هنگامی که صحبت از یادگیری عمیق در بینایی ماشین به میان می‌آید، یکسری مزایای خاص در اختیار ما قرار می‌دهد این مزایا به شرح زیر است:

• قابلیت استخراج ویژگی‌های پیچیده: شبکه‌های عصبی عمیق قادر به استخراج ویژگی‌های پیچیده از تصاویر هستند. با افزایش تعداد لایه‌ها و نورون‌ها در شبکه، این قابلیت استخراج ویژگی‌ها را بهبود می‌یابد و مدل قادر به تشخیص الگوهای پیچیده‌تر می‌شود.
• انعطاف‌پذیری در حل مسائل گوناگون: یادگیری عمیق قابلیت استفاده در مسائل مختلف بینایی ماشین را دارد، از جمله تشخیص اشیا، تشخیص چهره، تشخیص امضا، تشخیص علایم ترافیکی و غیره. با تغییر ساختار شبکه و تنظیم پارامترها، می‌توان شبکه را برای حل مسائل خاص تنظیم کرد.
• افزایش دقت و عملکرد: استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند منجر به دقت و عملکرد بالاتر در بینایی ماشین شود. با تمرکز بر آموزش شبکه‌های بزرگ و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری، می‌توان به دقت‌های بسیار بالاتری در تشخیص و دسته‌بندی تصاویر دست یافت.
• قابلیت تعمیم‌پذیری: شبکه‌های عمیق قابلیت تعمیم‌پذیری بالایی دارند. بعد از آموزش روی مجموعه اولیه از تصاویر، مدل می‌تواند با داده‌های جدید و ناشناخته نیز موفقیت آمیز باشد.
• پیشرفت تکنولوژی سخت‌افزاری: با پیشرفت تکنولوژی سخت‌افزاری، محاسبات مرتبط با یادگیری عمیق می‌توانند با سرعت بالا صورت بگیرند. این امر امکان ساخت شبکه‌های عمیق در زمان واقعی را به وجود می‌آورد.

شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر

شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر، یکی از کاربردهای اصلی یادگیری عمیق در حوزه بینایی ماشین هستند. این شبکه‌ها به طور خاص برای تشخیص و دسته‌بندی تصاویر طراحی شده‌اند. برخی از معروف‌ترین شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر به شرح زیر هستند:

• شبکه عصبی کانولوشنی CNN سرنام (Convolutional Neural Network): یکی از قدرتمندترین و مورد استفاده‌ترین شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر است. این شبکه‌ها از لایه‌های پیچشی برای استخراج ویژگی‌های تصویری، لایه‌های تجمیع برای کاهش ابعاد و کاملا متصل (fully connected) برای دسته‌بندی استفاده می‌کنند.
• شبکه عصبی بازگشتی RNN سرنام Recurrent Neural Network: به طور عمومی برای پردازش داده‌های دنباله‌ای استفاده می‌شود، اما می‌تواند در طبقه‌بندی تصویر مورد استفاده قرار گیرد. با استفاده از لایه‌های بازگشتی، این شبکه‌ها قادر به مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی در تصاویر هستند.
• شبکه حافظه کوتاه طولانی مدت LSTM سرنام Long Short-Term Memory: یک نوع خاص از شبکه‌های عصبی بازگشتی است که برای حل مشکل گم شدن اطلاعات در طول زمان طراحی شده است. این شبکه‌ها قادر به حفظ وابستگی‌های طولانی در تصاویر هستند و در برخی مسائل طبقه‌بندی تصویر عملکرد بسیار خوبی دارند.
• شبکه‌های پیچشی ترتیبی SeqCN سرنام Sequential Convolutional Networks: این شبکه‌ها برای طبقه‌بندی تصاویر با ویژگی‌های ترتیبی و زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرند. آنها از لایه‌های پیچشی و لایه‌های بازگشتی ترکیب شده‌اند تا وابستگی‌های مکانی و زمانی را در تصاویر مدل کنند.

موارد یاد شده تنها چند نمونه از شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر هستند و تحقیقات و توسعه در این زمینه همچنان ادامه دارد. هر شبکه دارای قابلیت‌ها، محدودیت‌ها و کاربردهای مختلفی است و بسته به مسئله و داده‌های مورد استفاده، ممکن است یک شبکه بهتر از دیگری عمل کند.

آشکارسازهای شیء

آشکارسازهای شیء، ابزارها و الگوریتم‌هایی هستند که در حوزه بینایی ماشین استفاده می‌شوند تا اشیاء و الگوها را در تصاویر شناسایی کنند. این آشکارسازها می‌توانند در تشخیص و طبقه‌بندی اشیا مورد استفاده قرار بگیرند. برخی از معروف‌ترین آشکارسازهای شی به شرح زیر هستند.

• آشکارسازهای مبتنی بر ویژگی‌ها (Feature-based Detectors): این آشکارسازها بر اساس ویژگی‌های خاص در تصاویر، مانند لبه‌ها، نقاط کلیدی یا الگوهای خاص، اشیاء را تشخیص می‌دهند. برخی مثال‌های معروف از این آشکارسازها عبارتند از: آشکارساز لبه (Edge Detector)، آشکارساز هاریس (Harris Detector) و آشکارساز SIFT (Scale-Invariant Feature Transform).
• آشکارسازهای مبتنی بر مدل (Model-based Detectors): این آشکارسازها از مدل‌های آموزش دیده شده برای شناسایی اشیاء استفاده می‌کنند. مدل‌ها می‌توانند مبتنی بر یادگیری عمیق (مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی) یا مبتنی بر روش‌های دسته‌بندی مانند ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines) باشند. این آشکارسازها از ویژگی‌های شناخته شده برای شناسایی اشیاء استفاده می‌کنند.
• آشکارسازهای مبتنی بر شبکه‌های عصبی (Neural Network-based Detectors): این آشکارسازها از شبکه‌های عصبی برای شناسایی اشیاء در تصاویر استفاده می‌کنند. معمولا از شبکه‌های عصبی کانولوشنی مانند شبکه VGG، شبکه ResNet و شبکه YOLO استفاده می‌شود. این شبکه‌ها قادر به استخراج ویژگی‌های تصویری و طبقه‌بندی دقیق اشیاء هستند.
• آشکارسازهای مبتنی بر بافت (Texture-based Detectors): این آشکارسازها از ویژگی‌های بافتی یا الگوهای بافتی در تصاویر برای شناسایی اشیاء استفاده می‌کنند. این آشکارسازها معمولا از روش‌های مبتنی بر تحلیل موجک (Wavelet Analysis)، تحلیل مولفه‌های مستقل (IndependentComponent Analysis -ICA) و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA) برای استخراج ویژگی‌های بافتی استفاده می‌کنند.

قطعه‌بندی

قطعه‌بندی یک فرآیند است که در آن تصویر یا تصاویر به بخش‌های کوچکتر و منظم تقسیم می‌شوند. این فرآیند می‌تواند در بسیاری از حوزه‌ها مورد استفاده قرار گیرد، از جمله پردازش تصویر، تشخیص الگو، تحلیل تصویر پزشکی و سیستم‌های بینایی ماشین. قطعه‌بندی می‌تواند به صورت دستی توسط اپراتور انسانی انجام شود، اما به دلیل پیچیدگی‌ها و حجم بالای تصاویر، بسیاری از فنون و الگوریتم‌های خودکار قطعه‌بندی توسعه یافته‌اند. برخی از روش‌های قطعه‌بندی معروف به شرح زیر هستند:

• قطعه‌بندی مبتنی بر رنگ (Color-based Segmentation): در این روش، تصویر بر اساس مقادیر رنگی پیکسل‌ها به بخش‌های مختلف تقسیم می‌شود. معمولا از روش‌هایی مانند تبدیل فضای رنگی (مانند RGB یا HSV) و الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means و Mean-Shift برای قطعه‌بندی مبتنی بر رنگ استفاده می‌شود.
• قطعه‌بندی مبتنی بر لبه (Edge-based Segmentation): در این روش، تصویر بر اساس لبه‌های موجود در آن قطعه‌بندی می‌شود. الگوریتم‌هایی مانند فیلتر سوبل، فیلتر کنی (لبه‌یابی) و الگوریتم کانی لوشن برای تشخیص لبه‌ها استفاده می‌شوند.
• قطعه‌بندی مبتنی بر نقاط کلیدی (Key point-based Segmentation): در این روش، نقاط کلیدی مهم در تصویر شناسایی و استخراج می‌شوند و سپس تصویر بر اساس ارتباط بین این نقاط قطعه‌بندی می‌شود. مثال‌هایی از الگوریتم‌های استخراج نقاط کلیدی شامل SIFT و SURF هستند.
• قطعه‌بندی مبتنی بر بافت (Texture-based Segmentation): در این روش، تصویر بر اساس ویژگی‌های بافتی و الگوهای موجود در آن قطعه‌بندی می‌شود. این روش معمولا با استفاده از تبدیل موجک یا تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) بر روی بخش‌های بافتی تصویر انجام می‌شود.
• قطعه‌بندی مبتنی بر یادگیری عمیق(Deep Learning-based Segmentation): در این روش، شبکه‌های عصبی عمیق مانند شبکه‌های کانولوشنی استفاده می‌شوند تا تصاویر را به‌طور خودکار و دقیق به بخش‌های مختلف تقسیم کنند. مثال‌هایی از این شبکه‌ها شامل شبکه U-Net و شبکه Mask R-CNN هستند.

همچنین، روش‌هایی مانند قطعه‌بندی غیرپارامتری (Non-parametric Segmentation) و قطعه‌بندی مبتنی بر گراف (Graph-based Segmentation) نیز وجود دارند که به ترتیب بر اساس روش‌های آماری و تحلیل گراف هستند.

تخمین Pose

تخمین "Pose" به معنای تخمین موقعیت و جهت یک شیءدر فضا است. این مفهوم معمولا در حوزه بینایی ماشین و پردازش تصویر استفاده می‌شود و مربوط به تخمین موقعیت و جهت یک شیء در تصویر یا فضای سه‌بعدی است. یکی از روش‌های معروف برای تخمین Pose، استفاده از فرآیند تشخیص نقاط کلیدی (keypoints) روی شی است. در این روش، ابتدا نقاط کلیدی مهم روی شی در تصویر تشخیص داده می‌شوند، مانند گوشه‌ها، لبه‌ها یا نقاط ممتد. سپس، با استفاده از اطلاعات هندسی و پیکربندی مسئله، موقعیت و جهت شی تخمین زده می‌شود. این روش بر اساس الگوریتم‌هایی مانند RANSAC سرنام (Random Sample Consensus) و PnP سرنام (Perspective-n-Point) انجام می‌شود.

روش‌های دیگری نیز برای تخمین Pose وجود دارند که بر اساس استفاده از تصاویر سه‌بعدی یا استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق هستند. به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های سه‌بعدی از سنسورهایی مانند دوربین‌های عمق (depth cameras)، می‌توان پارامترهای Pose را با دقت بیشتر و بدون نیاز به تشخیص نقاط کلیدی تخمین زد. همچنین، شبکه‌های عصبی عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های بازگشتی (RNN) نیز در تخمین Pose استفاده می‌شوند.

در مجموع باید بگوییم که تخمین Pose یک فرآیند پیچیده است که اجازه می‌دهد با استفاده از روش‌های متنوع و ترکیبی دقت و قابلیت اعتماد و تخمین مدل را افزایش دهیم. همچنین، نوع شی، نوع داده‌های ورودی و محدودیت‌های موجود برای اندازه‌گیری و تشخیص اطلاعات، تاثیر بزرگی بر انتخاب روش مناسب دارد.

بهبود و بازیابی

بهبود و بازیابی در حوزه پردازش تصویر و بینایی ماشین به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها گفته می‌شود که هدف آنها بهبود کیفیت تصاویر و بازیابی اطلاعات مفقود شده در تصاویر است. این فرآیندها برای بهبود تصاویر شامل حذف نویز، افزایش وضوح، کاهش اشتباهات و تغییرات رنگ و کنتراست و سایر اصلاحات تصویری هستند. همچنین، در بازیابی اطلاعات، تلاش می‌شود اطلاعات مفقوده در تصویر را بازیابی و بازسازی کرد. امروزه از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی برای بهبود و بازیابی تصاویر استفاده می‌شود که شامل فیلترهای میانگین، گاوسی، میانه و سایر فیلترهای خطی است که برای حذف نویز و افزایش وضوح تصویر استفاده می‌شوند. فیلترهای غیرخطی شامل فیلترهای میانگین برداری، فیلترهای میانه و بیشینه و کمینه هستند. راهکار دیگر تصحیح رنگ و کنتراست است که برای تنظیم و تعدیل رنگ‌ها و کنتراست تصویر استفاده می‌شوند. مثال‌هایی از این روش‌ها شامل تطبیق تنظیم رنگ و کنتراست مبتنی بر هیستوگرام و تنظیم خودکار کنتراست (CLAHE) هستند.

یکی دیگر از راهکارهای قدرتمند در این زمینه Data Imputation است که برای پر کردن مقادیر مفقود در داده‌ها استفاده می‌شوند. مثال‌هایی از این روش‌ها شامل تکمیل داده‌ها بر اساس میانگین، تکمیل داده‌ها بر اساس مدل‌های آماری و استفاده از روش‌های یادگیری ماشین مانند روش‌های کدکننده خودکار (Autoencoders) هستند. البته، برخی از کارشناسان از روش‌های فیلترینگ داده‌ها (Data Filtering) استفاده می‌کنند. این روش‌ها برای حذف نویز و اشتباهات از داده‌ها استفاده می‌شوند. راهکار قدرتمند دیگر در این زمینه  روش‌های تحلیل عاملی (Factor Analysis) است که برای کاهش ابعاد داده‌ها و استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها استفاده می‌شوند. مثال‌هایی از این روش‌ها شامل تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و تحلیل عاملی داده ترکیب شده (Factor Analysis of Mixed Data) هستند.

بازشناسی اعمال

بازشناسی اعمال (Action Recognition) به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها گفته می‌شود که هدف آنها تشخیص و شناسایی اعمال و فعالیت‌های انجام شده در ویدئوها است. این فعالیت‌ها می‌تواند شامل حرکات بدنی، چیدمان اشیاء، رفتارهای انسانی و دیگر اعمال و رویدادها باشد. برای بازشناسی اعمال، از شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری عمیق استفاده می‌شود. بازشناسی اعمال در حوزه‌های مختلفی مانند تعامل انسان و رایانه، تحلیل ویدئوها، امنیت و نظارت، بینایی ماشین و بازیابی اطلاعات استفاده می‌شود. این تکنیک‌ها نقش مهمی در تشخیص و تحلیل ویدئوها و درک محتوای آنها در برنامه‌های کاربردی مختلف دارند.