بینایی ماشین
بینایی ماشین یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است، که با استفاده از تکنیک ها و الگوریتم های مختلف، به کامپیوترها امکان تشخیص و درک تصاویر و ویدئوها را می دهد. این تکنولوژی به دلیل قدرت و کاربردهایش، در بسیاری از صنایع و حوزه های مختلفی مانند خودرو، پزشکی، رباتیک، امنیت و تشخیص چهره، بازاریابی و صنعت بازی ها به کار می رود.
تاریخچه سیستم های بینایی ماشین به دهه 1960 برمی گردد. لری رابرتز که پدر بینایی کامپیوتری نیز نامیده می شود، کتاب «درک ماشینی جامدات سه بعدی» را منتشر کرد و در آن به امکان «استخراج اطلاعات سه بعدی در مورد اجسام جامد از عکس های دوبعدی نقاشی های خطی» اشاره کرد. همه چیز از اینجا شروع شد. از آن زمان، تحقیقات زیادی انجام شد. سرانجام در دهه 1990، پس از سالها مطالعه، اصلاح و توسعه، دید ماشینی در تولید، طیف گستردهای از کاربردها و منافع را برای صنعت بهعنوان یک کل بهوجود آورد. اما بینایی ماشین چیست؟ به بیان ساده، بینایی ماشین توانایی یک ماشین برای گرفتن تصاویر، تجزیه و تحلیل آن، درک (موقعیت) و سپس پاسخ مناسب است. این سیستم شامل دوربین های هوشمند و سخت افزار و نرم افزار پردازش تصویر است.
مفهوم اصلی پشت بینایی ماشین، استخراج و تجزیه صحنه ها و اشیاء در تصاویر است. این فرایند شامل چندین مرحله می شود که عبارتند از:
پیش پردازش تصویر
مرحله پیش پردازش تصویر در بینایی ماشین، مرحله ای است که تصویر ورودی را برای مراحل بعدی تجزیه و تحلیل آماده می کند. در این مرحله، تصویر اولیه پس از گرفته شدن توسط دستگاه تصویربرداری، ممکن است شامل نویز، نقطه ضعف روشنایی، اشتباهات پیکسلی و یا مسائل دیگری باشد که ممکن است بتوانند بر عملکرد دقیق ترین الگوریتم های بینایی ماشین تأثیر بگذارند.
عملیات معمول در مرحله پیش پردازش تصویر عبارتند از:
- تبدیل فضای رنگی: در این مرحله، تصویر را از فضای رنگی اصلی (مانند RGB که شامل کانال های قرمز، سبز و آبی است) به فضای رنگی معنادار تبدیل می کنیم. مثلاً تصویر را به فضای رنگی سیاه و سفید یا هسته لبه (فضای رنگی GRAY) تبدیل می کنیم. این کار به سادگی فرایند تحلیل تصاویر را تسهیل می کند.
- تصحیح روشنایی و کنتراست: در این مرحله، روشنایی تصویر و کنتراست آن بهینه سازی می شود. به عنوان مثال، در صورتی که تصویر تیره و کم روشنایی باشد، می توانیم سطوح روشنایی را تنظیم کنیم تا تصویر برای مراحل بعدی مناسب تر شود.
- حذف نویز: در مرحله پیش پردازش، نویز های موجود در تصویر نیز برای بهبود دقت تجزیه تصاویر حذف می شوند. به این منظور از فیلتر های پردازش تصویر مانند فیلتر های میانگین گیری، فیلتر های گاوسی و یا فیلتر های مرتبه بالا استفاده می شود.
- اصلاح مسائل پیکسلی: در این مرحله، هر گونه مشکل در پیکسل ها شامل خطاهای حرکت ریز اندازه برداری، تغییر شدت رنگ و... را برطرف می کنیم تا تصویر جدید و بهینه تهیه کنیم.
مرحله پیش پردازش تصویر در بینایی ماشین اهمیت بسیاری دارد، زیرا تضمین می کند که تصویر ورودی دارای کیفیت مناسبی باشد و الگوریتم های بعدی بتوانند از آن به درستی استفاده کنند. بدون این مرحله، تصاویر با اشتباهات و نویزهای موجود، ممکن است عملکرد الگوریتم های بینایی ماشین را تحت تأثیر قرار دهد و دقت کارکرد سیستم را کاهش دهد.
تعیین ویژگی ها
مرحله تعیین ویژگی ها (Feature Extraction) در بینایی ماشین، مرحله مهمی است که در آن ویژگی های خاص از تصویر استخراج می شوند. این ویژگی ها معمولاً الگوهای معناداری هستند که در تصویر وجود دارند و می توانند به سیستم برای تشخیص و طبقه بندی اشیاء در تصویر کمک کنند.
برخی از روش های معروف و متداول برای استخراج ویژگی در بینایی ماشین عبارتند از:
- لبه یابی: این روش شامل تشخیص و استخراج لبه های تصویر است. لبه ها نقاطی هستند که شدت تغییرات شدت رنگ یا روشنایی تصویر در آنها بیشینه است. از فیلترهای گرادیان مانند فیلتر سوبل و فیلتر پریویت استفاده می شود تا لبه ها را تشخیص دهند.
- تبدیل هاف (Hough transform): این روش به منظور تشخیص و استخراج اشیاء گرد، خطوط و شکل های هندسی دیگر در تصویر استفاده می شود. این الگوریتم بر اساس تبدیل هاف، نقاط روی خطوط یا شکل های هندسی را تشخیص می دهد.
- تبدیل ویژگی کنستانسی (Scale-invariant feature transform - SIFT): این روش شامل تشخیص و استخراج ویژگی های برجسته از تصویر است که منحصر به فرد و ناوار، انتقال پذیر و تغییر مقیاس تصویر را تحمل می کنند. این ویژگی ها معمولاً از نقاط کلیدی تصویر، چهره ها و الگوهای خاص موجود در تصویر استخراج می شوند.
- توصیفگرهای مکانی سهبعدی (3D local descriptors): در بینایی ماشین سهبعدی، برای تشخیص و استخراج ویژگی ها از تصاویر سهبعدی، توصیفگرهای مکانی سهبعدی مانند توصیفگرهای نقاط کلیدی سهبعدی یا توصیفگرهای BRIEF استفاده می شود.
- شبکههای عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNNs): امروزه شبکههای عصبی کانولوشنی برای استخراج ویژگیها و تشخیص اشیاء در تصاویر، به طور گسترده استفاده می شوند. این شبکهها، از طبقات عصبی مختلفی تشکیل شدهاند که به طور خودکار ویژگیها را استخراج می کنند.
همچنین، برای استخراج ویژگی در بینایی ماشین، می توان از الگوریتم های دسته بندی و تفریقی مانند PCA (Principal Component Analysis) و LDA (Linear Discriminant Analysis) نیز استفاده کرد.
مرحله تعیین ویژگی ها مهمترین قدم در پردازش تصویر است، زیرا ویژگی های مناسب و کارآمد تصویر باید به اندازه کافی جامع و قابل تشخیص باشند تا سیستم بتواند اشیاء را به درستی تشخیص دهد و بر اساس آنها تصمیم گیری کند.
تشخیص و طبقه بندی
مرحله تشخیص و طبقه بندی (Object Detection and Classification) در بینایی ماشین، مرحله ای است که در آن سیستم تصاویر را تحلیل کرده و اشیاء مختلف را تشخیص داده و آنها را به دسته های مختلف طبقه بندی می کند. این مرحله بر اساس ویژگی های استخراج شده در مرحله قبلی صورت می گیرد.
برخی از روش های تشخیص و طبقه بندی در بینایی ماشین عبارتند از:
- الگوریتم های تشخیص قوی ترین نقاط (Strongest Feature Detector Algorithms): این الگوریتم ها بر اساس ویژگی های استخراج شده مانند لبه ها، نقاط کلیدی و غیره، اشیاء را روی تصاویر تشخیص می دهند. معروف ترین الگوریتم در این زمینه، الگوریتم SIFT است.
- شبکههای عصبی کانولوشنی (CNNs): شبکههای عصبی کانولوشنی از طبقات عصبی مختلفی تشکیل شدهاند که قادرند اشیاء را به صورت خودکار و نیز به طور جامع تشخیص دهند. این شبکهها معمولاً با استفاده از دادههای برچسبخورده آموزش می بینند و سپس قادر به تشخیص و طبقه بندی اشیاء در تصاویر جدید می شوند.
- الگوریتم های تشخیص شکل (Shape Detection Algorithms): این الگوریتم ها بر اساس تشخیص ویژگی های خاصی مانند اندازه، شکل، تعداد و موقعیت واقعی اشیاء، اشیاء را در تصاویر تشخیص می دهند. برای مثال، الگوریتم های تشخیص صورت با استفاده از ویژگی های شکلی و ساختاری صورت انسان، قادر به تشخیص و طبقه بندی صورت در تصویر هستند.
- الگوریتم های تشخیص الگو (Pattern Detection Algorithms): این الگوریتم ها بر اساس تمایز الگوهای خاص یک اشیاء، آن را تشخیص می دهند. مثلاً الگوریتم های تشخیص رقم و حروف، با استفاده از الگوهای معروف و شناخته شده کار می کنند.
مرحله تشخیص و طبقه بندی به منظور شناسایی و دسته بندی دقیق اشیاء در تصاویر استفاده می شود. این اشیاء می توانند انسان، خودرو، حیوانات یا هر جسم دیگری باشند. در این مرحله، با استفاده از الگوریتم ها و مدل های آموزش دیده شده، سیستم به دقت بالایی در شناسایی و طبقه بندی اشیاء می رسد.
تفسیر و فهم
مرحله تفسیر و فهم (Interpretation and Understanding) در بینایی ماشین، مرحله ای است که در آن سیستم تصاویر را با استفاده از ویژگی ها و اطلاعات استخراج شده در مرحله قبلی، تفسیر و توجیه می کند. به عبارت دیگر، سیستم در این مرحله سعی می کند به صورت خودکار به سوالاتی از قبیل "چه عناصری در تصویر وجود دارد؟"، "واقعاً چه اتفاقی در تصویر رخ داده است؟" و "معنای دقیق تصویر چیست؟" پاسخ دهد و تفسیر معنای تصویر را انجام دهد.
برخی از روش های تفسیر و فهم در بینایی ماشین عبارتند از:
- مدل های زبانی (Language Models): با استفاده از مدل های زبانی مانند گرامر های قابل استناد و شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)، سیستم قادر است ساختار زبانی و گرامری جملات متناظر با تصاویر را تجزیه و تحلیل کرده و معنای مورد نظر را استخراج کند.
- الگوریتم های تعبیه شده (Embedding Algorithms): این الگوریتم ها نقطه نظر و درک سیستم را به بردارهای عددی و مفهومی تبدیل می کنند. برای مثال، الگوریتم های تعبیه شده برای پردازش زبان طبقه بندی و تفسیر مدل های مشتق شده از جملات متنی را تولید می کنند.
- روش های بازیابی اطلاعات تصویر (Image Retrieval Methods): این روش ها براساس شباهت های محتوایی بین تصاویر، تصاویر مشابه را جستجو و بازیابی می کنند. این روش ها می توانند بر اساس ویژگی های استخراج شده از تصویر یا متن مرتبط به تصویر عمل کنند و بازیابی و تحلیل صحیح تصاویر را فراهم کنند.
- الگوریتم های تفسیر چندمعنایی (Multimodal Interpretation Algorithms): این الگوریتم ها درک مفهومی تصاویر را از طریق ترکیب چند منبع اطلاعاتی مانند تصاویر ، متن و یا ورودی های حسی دیگر مانند گفتار و صوت را بهبود می بخشند.
هدف از این مرحله در بینایی ماشین، بهره گیری از اطلاعات معناشناسی ذاتی تصویر و تفسیر آن به صورت خودکار است. سیستم در این مرحله می تواند مفهوم، شرایط محیطی و خصوصیات دیگری از تصویر را تشخیص دهد تا بتواند بهترین توجیهی را برای محتوای تصویر ارائه دهد.
برخی از کاربردهای بینایی ماشین شامل:
۱. خودروهای هوشمند: بینایی ماشین در خودروهای هوشمند و خودران، می تواند به تشخیص تابلوهای راهنما، شناسایی خطوط جاده، تشخیص علائم راهنما، شناسایی و تفسیر دسته عابرین پیاده و تشخیص و سنجش فاصله از سایر خودروها کمک کند.
۲. پزشکی: بینایی ماشین در این حوزه، می تواند به تشخیص و شناسایی بیماری ها از طریق تصاویر پزشکی کمک کند. به عنوان مثال، تشخیص سرطان از طریق تصاویر MRI و CT Scan.
۳. امنیت و تشخیص چهره: بینایی ماشین در این حوزه، می تواند به تشخیص چهره و شناسایی افراد در تصاویر و ویدئوها کمک کند. از این تکنولوژی می توان در سیستم های امنیتی، ورودی کارت هوشمند، آنالیز تحرکات و شناسایی اشیاء استفاده کرد.
۴. صنعت بازی ها: بینایی ماشین در صنعت بازی ها می تواند به تشخیص و جداسازی اشیاء و کنترل حرکت و اعمال در بازی ها کمک کند. این فناوری می تواند به تجربه بازی کنندگان اضافه واقعیت و تسهیلات دیگری اضافه کند.
در کل، بینایی ماشین به عنوان یک فناوری قدرتمند و رو به رشد توسعه یافته است که امکانات گسترده ای در صنایع مختلف فراهم می کند. از آنجا که هنوز به صورت کامل درک نشده است، همچنان قابلیت های بیشتری برای بهبود و کاربردهای بیشتر در آینده دارد.
نظر خود را بیان کنید