Анализ изображений

Анализ изображений представляет собой процесс извлечения информации из таких источников, как фотографии, медицинские снимки или графические работы, из понимания ее сущности и генерирования идей на ее основе. Как процесс этот инструмент в значительной степени зависит от технических решений в области распознавания образов, цифровой геометрии и обработки сигналов.

В прошлом единственным вариантом такого анализа было изучение изображения человеком, который для этого пользовался своим зрением, а в том случае, если применялся компьютер, фактически можно было определить лишь название изображения или любого из метатегов, которые указаны (и поэтому сохранены) на нем, в частности даты создания, внесенных поправок, владельца изображения и присвоенного ему названия. Например, если вы введете в онлайновую поисковую систему словосочетание «розовый слон», то устройство не станет пролистывать индекс, чтобы найти фотографии, которые соответствуют описанию розового слона, оно прокрутит индекс, чтобы найти метатеги, которые соответствуют словам «розовый» и/или «слон». Другими словами, устройство добавляет к загруженному изображению дескрипторные ключевые слова, которые помогают другим людям найти это изображение. Однако упоминание в теге розового слона не означает, что изображение обязательно будет каким-либо образом связано с розовыми слонами. Из-за этого любой анализ в прошлом был поверхностным и сопровождался ошибками.

Нынешний анализ видеоинформации значительно сложнее. Например, этот инструмент в настоящее время используется при изучении медицинских изображений биопсий, чтобы помочь врачам выявить рак. Если говорить о фотографиях, цифровая фотография содержит намного больше информации, чем вы можете себе представить; на ней фиксируется не только время, когда она была сделана, но и место съемки, которое определяется с помощью зафиксированных координат GPS. Все эти дополнительные свойства могут быть проанализированы, чтобы извлечь больше информации, т. е. не только той, которая обычно имеется на изображении. Кроме того, одним из самых интересных, а по мнению некоторых, пугающих направлений развития инструментов анализа изображений является распознавание лиц.

Содержание

Когда следует применять инструмент

Уже сейчас имеется много приложений, используемых для анализа изображения, которые могут оказаться коммерчески востребованными.

Аналитика, связанная с распознаванием лиц, например, может автоматически идентифицировать или проверить человека на цифровом изображении или на видеокадре. Это может быть полезно, если вы хотите установить дополнительный уровень безопасности на вашем предприятии или территории. У вас могут быть сделаны снимки всех ваших сотрудников, и анализ изображений позволит предоставить этим людям, и только им, доступ на территорию вашего предприятия и в его помещения. Кроме того, аналитика этого рода потенциально может быть использована для маркетинговых целей.

Алгоритмы распознавания лиц используются для выделения черт лица и анализа их взаимного расположения, размера, формы и других свойств, а также для создания галереи лиц, их последующей нормализации, а затем сохранения отдельных элементов, необходимых для распознавания лиц. Поэтому эти алгоритмы вначале были либо геометрическими, в которых происходило изучение отличительных черт, либо фотометрическими, в которых использовался статистический подход, переводящий изображение в отдельные свойства. Затем данные свойства сравнивались с шаблонами, чтобы устранить отклонения. Однако благодаря прогрессу в технологии трехмерного распознавания лица этот процесс в настоящее время становится гораздо более точным.

Неудивительно, что, когда дело доходит до распознавания лица, на лидирующих позициях оказываются такие компании, как Fасebook, которые обладают огромной базой изображений, охотно загружаемых их пользователями. И действительно исследователи из Fасebook сообщили, что их система распознавания лиц DeepFace достигла точности, почти сопоставимой по своим возможностям со способностями распознавания у человека.

Теперь Facebook может, например, распознать лицо, сравнить его с предыдущими фотографиями этого же лица и «решить», что данный человек прибавил в весе. Затем эти данные могут быть проданы компании, которая занимается снижением веса своих клиентов, а та в свою очередь разместит рекламу своих услуг на тех страницах Facebook, на которые выходят пользователи этой социальной сети, набирающие вес.

Вопросы, на которые можно получить ответ с помощью инструмента

Анализ изображений может помочь вам обеспечить безопасность вашей территории и помещений, а также больше узнать о своих клиентах и об их покупках. Этот инструмент позволит вам получить ответы на следующие и им подобные вопросы.

На каких фотографиях имеется название нашего бренда и сколько таких снимков?
Кем являются клиенты, которые пользуются нашими продуктами?
Как можно повысить безопасность и улучшить контроль доступа?

Как следует пользоваться инструментом

Очевидно, что для применения анализа видеоинформации нужно иметь изображения, которые можно проанализировать. Если у вас есть изображения или вы уже имеете видеоматериалы с записями того, что происходило в ваших магазинах или других помещениях, вы можете их использовать как исходные данные. В то же время, если у вас есть доступ к изображениям другого типа, таким как медицинские снимки, вы можете их также проанализировать и получить новую информацию. Конечно, существуют жесткие законы, связанные с использованием данных, в том числе в виде изображений, поэтому вы должны быть внимательны, чтобы их не нарушить.

Хотя анализ изображений может быть очень полезным для обнаружения закономерностей или аномалий на медицинских снимках, а распознавание лиц может быть использовано для обеспечения безопасности и понимания запросов потребителей, этот инструмент, вполне вероятно, для большинства компаний не подходит.

Если вы хотите узнать больше о различных методах анализа видеоинформации, обратитесь к поисковым системам. Также можно воспользоваться доступными инструментами для анализа изображений, которые предлагаются на рынке. Они могут оказаться для вас полезными.

Практический пример

Казино в настоящее время используют анализ изображений, чтобы идентифицировать хайроллеров — игроков по-крупному, чтобы предложить им либо особое обслуживание, либо, наоборот, постараться сделать так, чтобы эта категория игроков держалась от их заведения подальше. В Японии продуктовые магазины используют эту технологию для классификации покупателей, чтобы занести в черный список серийных жалобщиков или воров.

Наибольшее беспокойство, особенно в отношении распознавания лиц, вызывает тот факт, что полученная таким образом информация может быть использована без ведома или согласия человека, подвергшегося указанной процедуре.

С безопасного расстояния теперь можно скрытно идентифицировать человека по имени, а затем выяснить о нем другие подробности личного характера, такие как его домашний адрес, его знакомства и свидания, историю трудовой занятости и религиозные убеждения. В 2011 г. исследователи из университета Карнеги-Меллон сообщили, что указанный выше риск является вовсе не гипотетическим: они использовали приложение для распознавания лиц для идентификации некоторых студентов в университетском городке по имени, затем нашли их профили в Facebook, а в некоторых случаях даже узнали их номера социального страхования.

Этот инструмент становится особенно мощным благодаря Интернету. В настоящее время в онлайне так много данных в виде изображений, что компаниям даже не нужно такие данные хранить самим: они могут воспользоваться ими с пользой для себя и без этого. Поэтому анализ видеоинформации можно, вполне вероятно, использовать для эффективного сканирования Интернета, чтобы получить представление о происходящем в вашей области деятельности и информацию о ваших клиентах, которая поможет определить, на какие предложения или акции продвижения они могут отреагировать. Во многих отношениях анализ изображений уже представляет собой дивный новый мир. Поэтому, скорее всего через какое-то время законодатели станут более строго контролировать применение этого инструмента и лучше обеспечивать безопасность потребителей.

О чем не нужно забывать

Как и все аналитические инструменты, анализ видеоинформации только тогда будет действительно полезным, когда он помогает получить ответы на ключевые стратегические вопросы вашего бизнеса.

Самой большой ловушкой является конфиденциальность. То, что вы можете получить изображения и их проанализировать, вовсе не значит, что вы должны это делать, или то, что вы делаете, является этически приемлемым занятием. Убедитесь, что у вас на самом деле есть веская причина для использования анализа изображений и что применение этого инструмента окажется полезным и для ваших заказчиков.