Методы распознавания образов: от простых до сложных

Как выбрать метод распознавания образов для конкретной задачи

Трансформеры могут работать с длинными текстами или последовательностями данных без заметного снижения производительности. Успешно применяются при обработке изображений (для классификации, сегментации, обнаружения объектов), в задачах машинного перевода, извлечения информации и многих других областях. Основной компонент трансформеров — механизм внимания, который позволяет модели “концентрироваться” на важных элементах входных данных, что способствует улучшению производительности.

Это гибридный метод, сочетающий преимущества нейронных сетей и участие экспертов в различных областях знаний. В этом методе эксперты вручную выбирают или создают определенные признаки из данных, которые затем подаются на вход нейронной сети для обучения и решения конкретных задач.

Какие достоинства сверточных нейросетей стоит отметить? CNN обладают способностью достигать высокой точности в решении задач компьютерного зрения, включая классификацию изображений, сегментацию и детекцию объектов. Они способны к автоматическому извлечению признаков из входных данных. Это упрощает процесс обработки изображений и помогает избежать необходимости вручную создавать признаки.

Задача локализации связана с тем, где на изображении находится интересующий объект. Допустим, если на фотографии есть несколько лиц, то компьютер должен выделить каждое из них и определить их местоположение. Также алгоритм должен уметь разделять на изображении различные области, чтобы понять, что находится в каждой из них. Например, на фотографии леса выделить деревья или метку на стволе дерева.

Этот тип методов базируется на применении нейросетей различных типов. Они направлены на извлечение основных характеристик или признаков исходных образов и изображений, а также классификацию этих образов и на решение задач оптимизации. Применяются архитектуры сверточные сети (convolutional neural networks — CNN), трансформеры (visual transformers), автоэнкодеры (autoencoders) и ряд других.

Чтобы визуализировать, что «видит» нейросеть, на какие вещи она обращает внимание, можно использовать технику, называемую визуализацией признаков (feature visualization) . Эта техника позволяет воссоздать изображения, которые максимально активируют определенные нейроны в нейросети.

Технологии распознавания образов еще проходят стадию становления. Перед разработчиками стоит ряд задач, решение которых поможет усовершенствовать существующие методы. Например, проблема классификации, когда компьютер должен определить, к какой категории или классу относится изображение (является ли объект на фотографии кошкой или собакой).

Недостатки: вычислительная сложность, необходимость большого объема данных, сложность в настройках и обучении, могут возникать трудности в интерпретации результатов работы, качество обученной модели может зависеть от качества и разнообразия данных при ее обучении.

Какие решения должны усовершенствовать технологию распознавания образов

Image Moments. Другой алгоритм связан со статистическими характеристиками изображения, такими как центр массы, площадь, ориентация и т. д. Они используются для анализа формы объектов на изображении. Например, можно вычислить моменты, чтобы определить положение и размер объекта.

Этот метод заключается в поиске конкретного шаблона (детали, фрагмента) внутри большего изображения. Для этого используются различные метрики сходства, такие как кросс-корреляция или сумма квадратов разностей. Алгоритм сравнивает окно большого изображения с шаблоном и находит наилучшее совпадение.

К недостаткам можно отнести то, что настройка параметров классических методов может быть трудоемкой задачей и требует экспертных знаний для достижения хороших результатов. Классические методы чувствительны к изменениям в условиях съемки. Их производительность может снижаться в сложных сценариях.

В медицинской области методы анализа границ и форм используются для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и снимки магнитно-резонансной томографии. Это помогает выявлять и диагностировать заболевания, определять форму органов и опухолей.

На иллюстрации ниже вы можете увидеть пример нейросети, которая анализирует цену за отель, основываясь на площади номера, количестве спален, расстоянии до города и возрасте клиента (на случай скидок для пенсионеров). — вообще, лучше нарисовать свою схему на предыдущем примере:

Так, например, первые скрытые слои могут отвечать за распознавание базовых характеристик изображения, таких как грани, текстуры и цвета. “Нейроны” в первом слое могут реагировать на вертикальные или горизонтальные линии на изображении , а другие могут определять области с определенным цветом.