Приложения для распознавания изображений

Распознавание изображений — информационная технология, созданная для получения и понимания фотографий реального мира, их преобразования в цифровую информацию для дальнейшей обработки и анализа. В эту область вовлечены машинное обучение, расширение базы знаний, интеллектуальный анализ данных, распознавание образов.

Достижения в распознавании графических изображений привели к тому, что компьютеры и смартфоны стали способны имитировать человеческое зрение. Усовершенствованные фотокамеры в современных устройствах делают снимки очень высокого разрешения (выше 30 Мп), а новые программы потом извлекают из них нужные данные, чтобы на их основе сервер провёл обработку изображений и распознавание.

Как устройства понимают, что изображено на фото

Вы можете не осознавать этого, но человеческий мозг — прекрасная машина для распознавания, ведь он может получить массу информации всего лишь из одной картинки. Достаточно посмотреть на картинку выше. Если бы вас спросили, что на ней, то что бы вы ответили? Вероятно, что там нарисованы 6 человек, кошка, 3 мобильных устройства, монитор, несколько иконок.

Персональный компьютер пока не способен одновременно выдать такой объём информации по картинке или фото, достичь такой предельной точности. Однако технология распознавания изображений приближает нас к этому.

Так как же устройства понимают, что изображено на рисунке или фотографии? С помощью специальных алгоритмов, которые заложены в свёрточные нейронные сети — особую архитектуру искусственных нейронных сетей, предназначенную для эффективного автоматического распознавания изображений. Принцип работы алгоритмов распознавания изображений заключается в чередовании свёрточных и субдискретизирующих слоёв. В процессе свёртки каждый кусок изображения умножается на матрицу свёртки пофрагментно, а результат суммируется и записывается в подобную позицию выходного изображения.

Эти операции в действительности не происходят в самих мобильных устройствах. Любой смартфон, даже с самой мощной начинкой, всего лишь пересылает фотографию серверу, где происходит обработка и сверка с базой данных. Так что нейронная сеть с распознаванием изображений развёртывается на серверном оборудовании, а не на пользовательских устройствах. Получается, в компьютерном зрении фотокамера смартфона или ноутбука — это просто глаза. А мозгом, обрабатывающим увиденное, выступает сервер, находящийся далеко от глаз (в другом городе или стране).

Зачем нужно распознавать изображения

Сегодня распознавание изображений — одна из основных и широко используемых задач компьютерного зрения. Распознавание образов на изображениях и извлечение признаков также выступают важной частью других, более сложных методов компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация изображения.

Довольно большая и универсальная функциональность распознавания может обеспечить целый ряд полезных функций как для персонального пользования, так и для коммерческого, например:

• модерация пользовательского контента;
• улучшенный визуальный поиск;
• интерактивный маркетинг.

Это только малая часть из доступных примеров. Сама суть заключается в том, что распознавание изображений уже сейчас формирует наше будущее.

Что предлагают ИТ-гиганты

Ведущие технокомпании уже достаточно давно предлагают использовать свои сервисы распознавания изображений. Так, у Amazon есть Rekognition (с 2016), у Google есть Lens и Cloud Vision (с 2017).

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition — SaaS-система распознавания изображений, позволяющая добавить в приложение функцию автоматического анализа и распознавания фото/видео. Работает на основе глубокого обучения, которое проводится двумя методами: на предварительных данных, собранных Amazon или его партнёрами; на данных, настраиваемых пользователем.

Amazon Rekognition распознаёт объекты, людей, действия, сцены, текст на фото/видео, а также определяет нежелательный контент. После распознавания изображения лица, оно анализируется с высокой точностью, что позволяет искать лица, которые можно применять для обнаружения, анализа и сравнения в тех случаях, когда необходима проверка или подсчёт людей. Система даже умеет определять эмоциональное состояние лица по внешним признакам.

Бизнесу Amazon Rekognition предлагает дополнительный сервис Custom Labels, с помощью которого можно идентифицировать объекты и сцены, соответствующие сфере деятельности. Например, можно создать модель для классификации деталей оборудования или для выявления нездоровых животных. Custom Labels сами построят модель, так что пользователям не надо проводить машинное обучение. Им нужно только загрузить фотографии объектов или сцен, а всё остальное сделает сервис.

Google Lens и Cloud Vision

Google Lens — приложение распознавания изображений, предназначенное для получения информации об идентифицируемых объектах. Работает на основе визуального анализа, который проводится нейронной сетью. Благодаря глубокому обучению она улучшает методы распознавания изображений и расширяет возможности приложения.

Сначала это было отдельное приложение, потом его интегрировали в стандартное приложение камеры на Android. Если направите камеру смартфона на объект, Google Lens попытается идентифицировать объект, считать штрихкод или QR-код, метки или текст, затем отобразит результаты поиска, веб-страницы, дополнительную информацию. Lens также внедрён в приложения Google Фото и Google Assistant. Сегодня приложение умеет по фотографии переводить текст, звонить по номеру, искать вещи или мебель в интернет-магазинах, распознавать меню и рекомендовать блюда из него. Не говоря уже об идентификации достопримечательностей, животных, растений.

Бизнесменам и разработчикам Google предлагает Cloud Vision API, который позволяет легко интегрировать функции распознавания изображений в собственные приложения, чтобы они тоже могли идентифицировать объекты на фотографиях. API-сервис умеет распознавать лица, логотипы брендов, тексты — всё, что можно использовать в бизнесе. Благодаря этому Google API для распознавания изображений работает приложение Lens.

Какие преимущества получают потребители

Люди уже давно и полностью опробовали на себе работу нейросетей для распознавания изображений, преимущественно в сфере развлечений:

• Активные пользователи Facebook уже привыкли к тому, что искусственный интеллект распознаёт и отмечает их друзей на фотографиях.
• Любители накладывать фильтры и эффекты пользуются преимуществами искусственного интеллекта, чтобы создавать уникальные шедевры из обычных фотографий.
• С помощью приложений-фоторедакторов за пару кликов можно «омолодить» лицо пенсионера или «состарить» подростка, а также трансформировать мужчину в женщину или наоборот.

Однако программы распознавания изображений не ограничиваются развлекательными функциями. Некоторые способны помогать людям в опознании увиденного. Теперь пользователи могут быстро найти информацию о желаемой вещи в интернете, например, её точное название, где и по какой цене такую можно купить. Приложения распознают афиши фильмов и концертов, логотипы, бренды, штрихкоды, QR-коды и многое другое.

Технология открыла много возможностей для маркетинга и коммуникации с потребителями. Компании теперь могут легко отслеживать лидеров мнений о них, упоминания бренда на фото при отсутствии текста, не отмеченные хештегами отзывы на свою продукцию, получать пользовательские инсайты. Ритейлерам стало проще увеличивать продажи, качественнее обслуживать клиентов, подбирать им подходящие товары, следить за их выкладкой на витринах. Так что в выигрыше не только пользователи, но и те, кто работает на удовлетворение их потребностей.

Какие выгоды получит ваш бизнес с распознавания изображений

Существует много способов применения распознавания изображений, которые дадут вашему бизнесу преимущество в своей сфере. Такие системы помогут изучить социальный обмен, улучшить взаимосвязь с пользователями, привлечь больше клиентов. Их внедрение позволит вашему приложению расширить возможности и выйти за пределы мобильного устройства. Разработчики Polygant готовы создать или интегрировать программное обеспечение любой сложности, с адаптацией под вашу сферу деятельности.

У нас 10-летний опыт в машинном обучении для распознавания изображений. Заказчикам разрабатываем приложения и сервисы как для себя. Чтобы узнать стоимость работ и сроки разработки под конкретные задачи, заполните форму заявки, и мы сразу же свяжемся с вами.