Computer Vision mit Deep Learning und NLP

Inhaltsübersicht

Erhalten Sie eine Einführung in die interessante Welt der Technologie des maschinellen Lernens in diesem Blog, die ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) ist.

Einführung

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computer trainiert werden, die visuelle Welt des Menschen zu verstehen. Unter Verwendung digitaler Bilder von Videos und Kameras und Videos und Deep Learning Modellen können Maschinen Objekte genau identifizieren und klassifizieren. Sie können dann auf das, was sie "sehen", reagieren. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Funktionsweise von Computer Vision und ihre Anwendungen in unserem Alltag.

Wie funktioniert die Computer Vision?

Die Bildverarbeitungstechnologie ahmt die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nach. Aber wie erkennt ein menschliches Gehirn visuelle Objekte? 

Eine weit verbreitete Hypothese besagt, dass das menschliche Gehirn auf Muster zurückgreift, um einzelne Objekte zu entschlüsseln. Das gleiche Konzept wird auch bei der Entwicklung von Computer-Vision-Systemen verwendet.

Computer-Vision-Algorithmen beruhen auf der Mustererkennung. Computer werden auf eine riesige Menge visueller Daten trainiert. Die Computer verarbeiten die Bilder, beschriften die Objekte auf ihnen und finden dann Muster in diesen Objekten. 

Wenn wir z. B. eine Million Blumenbilder schicken, wird der Computer sie alle analysieren und Muster erkennen, die allen Blumen ähnlich sind. Am Ende dieses Prozesses erstellt der Computer ein Modell namens "Blume". So kann der Computer jedes Mal, wenn wir ihm ein Bild schicken, genau erkennen, ob es sich um eine Blume handelt.

Geschichte der Computer Vision

  • 1959: Die Erfindung des ersten digitalen Bildscanners erfolgte durch die Umwandlung von Bildern in Zahlenraster.
  • 1963: Der Vater von CV, Larry Roberts, beschrieb den Prozess der Ableitung von 3D-Informationen über feste Objekte aus 2D-Fotos.
  • 1966: Marvin Minksy half einem Doktoranden, eine Kamera mit einem Computer zu verbinden und ihn beschreiben zu lassen, was er sieht.
  • 1980: Kunihiko Fukushima baute das "Neocognitron", den Vorläufer der modernen Faltungsneuronalen Netze.
  • 1991-1993: Einführung von Multiplex-Aufzeichnungsgeräten zusammen mit der Videoüberwachung von Geldautomaten.
  • 2001: Zwei MIT-Forscher stellten das erste System zur Gesichtserkennung (Viola-Jones) vor, das in Echtzeit arbeitet.
  • 2009: Google testet Roboterautos auf der Straße.
  • 2010: Google veröffentlichte Goggles, eine Bilderkennungs-App für die Suche nach mit dem Handy aufgenommenen Bildern.
  • 2010: Facebook hat mit der Gesichtserkennung begonnen, um Fotos zu kennzeichnen.
  • 2011: Die Gesichtserkennung hat dazu beigetragen, die Identität von Osama bin Laden zu bestätigen.
  • 2012: Das neuronale Netzwerk von Google Brain erkennt Katzenbilder mithilfe eines Deep-Learning-Algorithmus.
  • 2015: Das Open-Source-System für maschinelles Lernen TensorFlow wurde von Google eingeführt.
  • 2016: Der DeepMind-Algorithmus AlphaGo von Google hat den Go-Weltmeister geschlagen.
  • 2017: Apple hat das iPhone X vorgestellt, indem es die Gesichtserkennung als eine der wichtigsten neuen Funktionen anpries.
  • 2018: Ein KI-Modell von Alibaba schnitt bei einem Lese- und Verständnistest der Universität Stanford besser ab als Menschen. Rekognition, ein Echtzeit-Gesichtserkennungssystem von Amazon, wurde an Polizeidienststellen verkauft.
  • 2019: Die indische Regierung hat einen Plan zur Gesichtserkennung angekündigt. Dieser Plan ermöglicht es Polizeibeamten, Bilder über mobile Apps zu durchsuchen. Die USA haben vier führende KI-Start-ups in China auf eine schwarze Liste gesetzt. Der Oberste Gerichtshof des Vereinigten Königreichs hat entschieden, dass die automatische Gesichtserkennungstechnologie, die zur Suche nach Personen in Menschenmengen eingesetzt wird, rechtmäßig ist.
  • 2030: Man geht davon aus, dass bis zu diesem Zeitpunkt mindestens 60% der Länder KI-Überwachungstechnologie einsetzen werden.

Computer Vision Anwendungen

Inhaltliche Organisation

Computer-Vision-Systeme helfen bei der Organisation von Inhalten. Apple Photos ist hier ein interessantes Beispiel. Die App hat Zugriff auf die Fotosammlungen des Nutzers. Sie fügt den Fotos automatisch Tags hinzu und ermöglicht es den Nutzern, eine besser strukturierte Sammlung von Fotos zu durchsuchen. Die App erstellt auch eine kuratierte Ansicht der besten Momente eines Nutzers.

Gesichtserkennung

Um die Gesichter und Fotos von Menschen mit ihren Identitäten abzugleichen, wird die Gesichtserkennungstechnologie eingesetzt. Diese Technologie ist auch in wichtige Produkte des täglichen Lebens integriert. So nutzt Facebook beispielsweise die Computer Vision, um Personen auf Fotos zu identifizieren.

Die Gesichtserkennung ist eine wichtige Technologie für die biometrische Authentifizierung. Mehrere heute erhältliche mobile Geräte ermöglichen es den Nutzern, ihre Geräte zu entsperren, indem sie ihr Gesicht zeigen. Die Mobilgeräte verarbeiten das Bild des Benutzers und können auf der Grundlage dieser Analyse feststellen, ob die Person, die das Mobilgerät in der Hand hält, berechtigt ist, dieses Gerät zu benutzen oder nicht

Selbstfahrende Autos

Mit Hilfe von Computer Vision können Autos ihre Umgebung wahrnehmen. In einem intelligenten Fahrzeug sind Kameras installiert, die Videos aus verschiedenen Blickwinkeln aufnehmen. Anschließend sendet es die Videos als Eingangssignal an die Bildverarbeitungssoftware. Das System verarbeitet die Videos in Echtzeit. Es erkennt Objekte wie Straßenmarkierungen, Ampeln, Objekte in der Nähe des Fahrzeugs (wie Fußgänger oder andere Fahrzeuge) usw. Der Autopilot in Tesla-Fahrzeugen ist eines der interessantesten Beispiele für die Anwendung dieser Technologie.

Gesundheitssektor

Die computergestützte Bildverarbeitung ist ein wesentlicher Bestandteil des Fortschritts im Gesundheitssektor. Bildverarbeitungsalgorithmen helfen bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Erkennung von Symptomen in Röntgen- und MRT-Scans oder der Erkennung von krebsartigen Muttermalen in Hautbildern.

Beispiele für Computer Vision

  • Drohnenüberwachung von Nutzpflanzen.
  • Intelligente Systeme zur Klassifizierung und Sortierung von Nutzpflanzen.
  • Wetteraufzeichnungen.
  • Intelligente Landwirtschaft.
  • Überwachung der Ausbeute.
  • Automatisches Sprühen von Pestiziden.
  • Informationen zum Wald.
  • Sicherheit auf dem Acker.

Zukunft der Computer Vision

Die Computer Vision ist ein sich schnell entwickelndes Gebiet. In kurzer Zeit hat es in verschiedenen Branchen große Aufmerksamkeit erregt. Bei der Menge an Daten, die wir jeden Tag erzeugen, ist es nur natürlich, dass Maschinen diese Daten nutzen, um Lösungen für ein besseres Wohlbefinden zu entwickeln.

Da Unternehmensriesen wie Google, Microsoft, Facebook und Apple in die Computer Vision investieren, ist es nur eine Frage der Zeit, bis diese Technologie den globalen Markt erobert. 

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