מהו זיהוי תמונה?
זיהוי תמונה, הוא תת תחום של ראייה ממוחשבת, שהיא ענף של בינה מלאכותית (AI) המאפשרת למכונות לפרש ולהבין תוכן חזותי.
באמצעות אלגוריתמים מורכבים וטכניקות למידה עמוקה, מחשבים יכולים לנתח ולזהות אובייקטים, דפוסים ואפילו רגשות בתוך תמונות.
טכנולוגיה זו משלבת את תחומי מדעי המחשב, מתמטיקה ומדעי המוח כדי לחקות את התפיסה החזותית האנושית,
ומאפשרת למכונות לראות ולהבין את העולם הסובב אותן.
איך פועלת טכנולוגיית זיהוי תמונה?
קלט תמונה: המחשב מקבל תמונה כקלט.
תמונה זו יכולה להיות ממצלמה, קובץ או כל מקור אחר.
פירוק התמונה: המחשב מפרק את התמונה לחתיכות קטנות הנקראות פיקסלים.
כל פיקסל מייצג נקודה זעירה של צבע.
חילוץ תכונות: המחשב מחפש דפוסים ותכונות ספציפיות בתמונה.
הוא בוחן דברים כמו קווים, קצוות, צורות, צבעים ומרקמים.
אימון המחשב: לפני שהמחשב יכול לזהות חפצים, יש לאמן אותו.
האימון כרוך בהצגת המחשב תמונות רבות של חפצים שונים ואומר לו מה הם אותם חפצים.
לדוגמה, מוצגות בו תמונות רבות של כלבים ונאמר להם שהם כלבים.
למידה מדוגמאות: המחשב לומד מהדוגמאות שהוא ניתן במהלך האימון.
הוא מנסה להבין את התכונות והדפוסים הייחודיים המבדילים בין אובייקט אחד למשנהו.
הוא יוצר מודל או מערכת כללים על סמך מה שלמד.
זיהוי: כאשר המחשב נתקל בתמונה חדשה, הוא מיישם את המודל הנלמד כדי לזהות אילו אובייקטים קיימים בתמונה.
הוא משווה את התכונות של התמונה החדשה לדפוסים שלמדה במהלך האימון.
סיווג: בהתבסס על הדפוסים שהוא מוצא בתמונה, המחשב מניח איזה אובייקטים יש בתמונה.
זה מקצה הסתברויות או ציוני ביטחון לשיעורים או תוויות שונות.
לדוגמה, זה עשוי לומר שיש סיכוי של 90% שהתמונה מכילה כלב וסיכוי של 10% שזה חתול.
קבלת החלטות: בהתאם לאפליקציה, המחשב עשוי לבצע פעולות נוספות על סמך תוצאות הזיהוי שלו.
לדוגמה, זה יכול לספק תיאור של התמונה, להפעיל אזעקה אם היא מזהה משהו חשוד, או לבצע משימה ספציפית על סמך האובייקט המזוהה.
שיפור מתמיד: מערכות זיהוי תמונות ניתנות לשיפור מתמיד על ידי אספקת נתוני אימון נוספים, חידוד האלגוריתמים ואופטימיזציה של המודלים.
זה עוזר למחשב להיות טוב יותר בזיהוי עצמים לאורך זמן.
יישומים של זיהוי תמונה
היישומים של זיהוי תמונה הם עצומים וממשיכים להתרחב על פני תעשיות שונות.
זיהוי תמונה בשירותי הבריאות
זיהוי תמונה נמצא בשימוש בהדמיה רפואית כדי לסייע בזיהוי ואבחון של מחלות.
ניתן באמצעותו לנתח צילומי רנטגן, סריקות MRI ותמונות רפואיות אחרות כדי לזהות חריגות, גידולים ומצבים אחרים.
טכנולוגיה זו מסייעת לרופאים לבצע אבחנות מדויקות יותר, מה שמוביל לתוצאות טיפול טובות יותר.
זיהוי תמונה בקמעונאות
זיהוי תמונה שינה את תעשיית הקמעונאות על ידי הפעלת יכולות חיפוש חזותי.
לקוחות יכולים לצלם תמונה או להעלות תמונה של מוצר, והמערכת יכולה לזהות ולספק מידע רלוונטי או להמליץ על מוצרים דומים.
זה משפר את חווית הקנייה ומקל על גילוי מוצרים מהיר ונוח יותר.
זיהוי תמונה ברכבים אוטונומיים
זיהוי תמונה ממלא תפקיד מכריע בפיתוח כלי רכב אוטונומיים.
מצלמות וחיישנים במכוניות בנהיגה עצמית מצלמים בזמן אמת תמונות של הסביבה הסובבת, המנותחות לזיהוי עצמים,
הולכי רגל, תמרורים וכלי רכב אחרים.
טכנולוגיה זו מאפשרת לרכב לקבל החלטות מושכלות, תוך שיפור הבטיחות והיעילות בכביש.
זיהוי תמונה באבטחה
זיהוי תמונה נמצא בשימוש נרחב במערכות אבטחה ומעקב. זה יכול לנתח קטעי וידאו בזמן אמת כדי לזהות פעילויות חשודות,
לזהות גישה לא מורשית ולזהות פרצופים למטרות אבטחה.
טכנולוגיה זו משפרת את בטיחות הציבור ומסייעת במניעת פשיעה.
זיהוי תמונה במדיה חברתית
פלטפורמות המדיה החברתית משתמשות בזיהוי תמונות כדי לזהות תוכן באופן אוטומטי.
באמצעות זיהוי תמונה ניתן לזהות תמונות לא הולמות או פוגעניות, לסנן ספאם ולהבטיח ציות להנחיות הקהילה.
זיהוי תמונות מסייע בשמירה על סביבה מקוונת בטוחה וחיובית יותר (או מהונדסת יותר, תלוי את מי שואלים 🙂 ).
זיהוי תמונה בחקלאות
זיהוי תמונה משמש בחקלאות לניטור יבולים וזיהוי מחלות.
מזל”טים המצוידים במצלמות מצלמים תמונות של שדות, ואלגוריתמים לזיהוי תמונות מנתחים את התמונות כדי לזהות
את בריאות היבול, מחסור בחומרים מזינים והתפרצויות מזיקים או מחלות פוטנציאליות.
טכנולוגיה זו מסייעת באופטימיזציה של שיטות ניהול היבול ושיפור הפריון החקלאי.
זיהוי תמונה בייצור ובקרת איכות
זיהוי תמונה מנוצל בתהליכי ייצור לבקרת איכות.
ניתן לבדוק מוצרים ולזהות פגמים, למדוד מידות במדויק ולהבטיח עקביות בתהליכי הייצור.
טכנולוגיה זו מסייעת לשמור על סטנדרטים גבוהים של מוצרים ולהפחית טעויות ובזבוז.
זיהוי תמונה בנגישות וטכנולוגיה מסייעת
לזיהוי תמונות יש פוטנציאל לשפר את הנגישות לאנשים לקויי ראייה.
על ידי ניתוח תמונות ותיאור התוכן שלהן, הוא יכול לספק תיאורי אודיו, ולאפשר לאנשים לקויי ראייה להבין ולנווט מידע חזותי
באתרי אינטרנט, אפליקציות מובייל ופלטפורמות דיגיטליות אחרות.
אלגוריתמים לזיהוי תמונה
אלגוריתמים לזיהוי תמונה הם מרכז הטכנולוגיה של זיהוי התמונה.
אלגוריתמים אלה משתמשים בטכניקות מתמטיות וסטטיסטיות מתוחכמות כדי לנתח ולפרש נתונים חזותיים,
המאפשרים למכונות לזהות ולהבין אובייקטים, דפוסים ותכונות בתוך תמונות.
רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN): CNN הם סוג של אלגוריתם למידה עמוקה שתוכנן במיוחד עבור משימות זיהוי תמונות.
הם בהשראת המבנה והתפקוד של קליפת הראייה האנושית.
CNN מורכבים משכבות מרובות של נוירונים מחוברים זה לזה, כולל שכבות קונבולוציוניות, שכבות מאגר ושכבות מחוברות לחלוטין.
הם לומדים לחלץ אוטומטית תכונות משמעותיות מתמונות ולבצע תחזיות על סמך תכונות אלו.
מכונת וקטורים תומכים (SVM): SVM הוא אלגוריתם למידת מכונה המשמש למשימות סיווג ורגרסיה, כולל זיהוי תמונה.
SVM פועל על ידי מיפוי נתוני קלט לתוך מרחב תכונה בעל מימד גבוה ומציאת ה-Hyperplane הטוב ביותר שמפריד בין סוגים שונים של תמונות.
זה יכול להתמודד עם בעיות סיווג ליניאריות ולא ליניאריות והוא יעיל בהבחנה בין אובייקטים או קטגוריות שונות בתוך תמונות.
יערות אקראיים: יערות אקראיים הוא אלגוריתם למידה אנסמבל המשלב עצי החלטה מרובים לביצוע תחזיות.
בזיהוי תמונות, ניתן להשתמש ביערות אקראיים למשימות כמו זיהוי וסיווג אובייקטים.
זה עובד על ידי בניית מספר רב של עצי החלטה ושילוב התפוקות שלהם כדי לקבל את התחזית הסופית.
יערות אקראיים ידועים בחוסנותם, ביעילותם וביכולתם לטפל בנתונים במימד גבוה.
רשתות אמונה עמוקות (DBN) – אין לזה תרגום מוצק בעברית כרגע: Deep Belief Networks הם סוג של אלגוריתם למידה עמוקה
המשלב שכבות של מכונות בולצמן מוגבלות (RBM).
RBM הם אלגוריתמי למידה לא מפוקחת שלומדים לחלץ תכונות שימושיות מנתוני הקלט.
ניתן להשתמש ב-DBN למשימות זיהוי תמונה כגון למידת תכונות, הפחתת מימד וזיהוי אובייקטים.
הם יעילים במיוחד בלכידת דפוסים ומבנים היררכיים מורכבים בתוך תמונות.
K-Nearest Neighbors (KNN): אלגוריתם KNN (שכן קרוב) הוא אלגוריתם פשוט אך רב עוצמה המשמש לזיהוי וסיווג תמונות.
זה עובד על ידי השוואת תמונת הקלט עם קבוצה של תמונות מתויגות במערך האימון ובחירת ה-K השכנים הקרובים ביותר
על סמך מדד מרחק (למשל, מרחק אוקלידי).
מחלקת הרוב בקרב השכנים K הקרובים ביותר מוקצית כמחלקה החזויה עבור תמונת הקלט.
KNN משמש לעתים קרובות בתרחישים שבהם מספר השיעורים קטן יחסית.
