Нейронные сети: распознавание образов и изображений c помощью ИИ

Как нейросеть решает задачи по распознаванию образов

В современном мире распознавание изображений нашло широкое применение в сфере информационных технологий, причем не только в управлении сложными машинными комплексами, но и в различных сферах бизнеса. Данное решение используется как при верификации личности пользователя с помощью отпечатка пальца, так и при поиске изображений в поисковых системах.

Работа с изображениями — важная сфера применения технологий Deep Learning. Глобально все изображения со всех камер мира составляют библиотеку неструктурированных данных. Задействовав нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект, эти данные структурируют и используют для выполнения различных задач: бытовых, социальных, профессиональных и государственных, в частности, обеспечения безопасности.

Нейросеть – это математическая модель в виде программного и аппаратного воплощения, строящаяся на принципах функционирования биологических нейросетей. Сегодня такие сети активно используют в практических целях за счет возможности не только разработки, но и обучения. Их применяют для прогнозирования, распознавания образов, машинного перевода, распознавания аудио и т.д.

Чтобы продемонстрировать смещение, дисперсию и подходящие решения, будут построены три модели: регрессия дерева решений, метод опорных векторов для регрессии и случайный лес. После построения модели будут построены кривые обучения для каждой из них и поделимся некоторыми методами диагностики. [6]

Рисунок 5. Модель случайный лес. Figure 5. Random forest model. Теперь вы можете видеть, что мы уменьшили ошибку в данных проверки. Это произошло за счет снижения производительности обучающих данных, но в целом это лучшая модель. Ошибка обобщения намного меньше, при этом совершается небольшое количество ошибок. Кроме того, обе кривые стабильны при размере обучающего набора более 250, что подразумевает, что добавление дополнительных экземпляров может не привести к дальнейшему улучшению этой модели. [8]

В качестве распознаваемых образов могут выступать самые разные объекты, включая изображения, рукописный или печатный текст, звуки и многое другое. При обучении сети ей предлагаются различные образцы с меткой того, к какому именно типу их можно отнести. В качестве образца применяется вектор значений признаков, а совокупность признаков в этих условиях должна позволить однозначно определить, с каким классом образов имеет дело НС.

Image recognition using artificial intelligence

[6] Fang C., Aronov D., Abbott L. F., Mackevicius E. L. Neural learning rules for generating flexible predictions and computing the successor representation. Zuckerman Institute, Department of Neuroscience, Columbia University, United States; Basis Research Institute, United States https://doi.org/10.7554/eLife.80680

[4] Прокопеня А. С., Азаров И. С. Современные методы распознавания изображений. BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник материалов V Международной научно-практической конференции, Минск, 13-14 марта 2019 г. В 2 ч. Ч. 1. Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. Минск; 2019. С. 351 — 359.

Мы можем сделать вывод, что кривая обучения полезный инструмент, который позволяет избежать неграмотного обучения искусственного интеллекта. Вышеуказанные модели позволяют понять в каком именно аспекте обучения разработчики двигаются неправильно. Направление машинного обучения и искусственного интеллекта в настоящем времени является одной из самых бурно исследуемых направлений использования информационных технологий, поэтому данное исследование является важным для развития технологии компьютерного зрения не только в узконаправленных отраслях, но в простых задачах бизнеса.

Figure 2. Sequence of the AI image recognition algorithm. Обучающие кривые — это графики, используемые для отображения производительности модели по мере увеличения размера обучающего набора. Другой способ их использования — показать производительность модели за определенный период времени. Обычно мы использовали их для диагностики алгоритмов, которые постепенно обучаются на основе данных. Это работает путем оценки модели на основе наборов данных для обучения и проверки, а затем построения графика измеренной производительности. Это означает, что на графике будут отображаться два разных результата: [5]

Пожалуй, самая популярная задача нейросетей – распознавание визуальных образов. Сегодня создаются сети, в которых машины способны успешно распознавать символы на бумаге и банковских картах, подписи на официальных документах, детектировать объекты и т.д. Эти функции позволяют существенно облегчить труд человека, а также повысить надежность и точность различных рабочих процессов за счет отсутствия возможности допущения ошибки из-за человеческого фактора.

The article sets the task of considering the process of image recognition using convolutional neural networks. Image recognition is a key component of computer vision , which gives the system the ability to recognize and understand objects, places, people, language and behavior in digital images. Computer vision-enabled systems use data-driven image recognition algorithms to serve a wide range of applications. The paper analyzes the structure of the market for the use of the most common biometric technologies in various business areas in the domestic market, as well as a comparison with the world market. The task involves considering the difficulties that the machine faces when obtaining an image for processing, which can be tracked using learning curves . Learning curves are an excellent diagnostic tool for determining bias and variance in a controlled machine learning algorithm. Therefore, understanding the nature of errors in training artificial intelligence in the process of image recognition is necessary knowledge in the modern world, as it helps to avoid the stage of repeated retraining of the sample.

Figure 4. Vector machine model. Разрыв в обобщении кривой обучения и проверки становится чрезвычайно малым по мере увеличения размера обучающего набора данных. Это указывает на то, что добавление дополнительных примеров в нашу модель не улучшит ее производительность. Решением этой проблемы может быть создание большего количества функций или повышение гибкости модели, чтобы уменьшить количество сделанных предположений.

Это свидетельствует о значительном потенциале и перспективах данной отрасли в России. Одним из ключевых факторов развития российского рынка биометрических технологий является платформа удаленной биометрической идентификации (ЕБС). Она создает безопасную среду для масштабирования рынка путем интеграции различных клиентских сценариев национального масштаба.