بینایی ماشین (Computer Vision): تشخیص و پردازش تصویر

بینایی ماشین (Computer Vision – CV) شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به کامپیوترها امکان می‌دهد “ببینند” و دنیا را مانند انسان‌ها درک کنند. به بیان دقیق‌تر، بینایی ماشین به توسعه تکنیک‌هایی می‌پردازد که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تصاویر و ویدیوهای دیجیتال را دریافت، پردازش، تحلیل و درک کنند. هدف نهایی بینایی ماشین، استخراج اطلاعات معنادار از داده‌های بصری است تا کامپیوترها بتوانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً نیازمند بینایی انسان هستند (مانند تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، ردیابی حرکت، و غیره).

تفاوت بین بینایی ماشین و پردازش تصویر:

اگرچه این دو اصطلاح اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های ظریفی بین آن‌ها وجود دارد:

• پردازش تصویر (Image Processing): بیشتر بر دستکاری و بهبود تصاویر تمرکز دارد. هدف اصلی تغییر یک تصویر به شکل دیگر (به عنوان مثال، حذف نویز، افزایش کنتراست، تغییر اندازه، چرخش) است، اما لزوماً به درک محتوای تصویر نمی‌پردازد.
• بینایی ماشین: هدف آن درک محتوای تصویر یا ویدیو است. از تکنیک‌های پردازش تصویر به عنوان بخشی از فرآیند استفاده می‌کند، اما در نهایت تلاش می‌کند تا اطلاعات معنی‌دار از تصویر استخراج کند (به عنوان مثال، تشخیص اشیاء موجود در تصویر، مکان آن‌ها و روابط بین آن‌ها).

کاربردهای کلیدی در بینایی ماشین:

بینایی ماشین حوزه‌ای بسیار گسترده است که کاربردهای متنوعی دارد. در اینجا برخی از کاربردهای کلیدی آن آورده شده است:

• تشخیص اشیاء (Object Detection):
  • هدف: پیدا کردن مکان و نوع اشیاء مختلف در یک تصویر یا ویدیو.
  • مثال‌ها: تشخیص خودروها، عابرین پیاده و علائم راهنمایی در خودروهای خودران، تشخیص محصولات در قفسه یک فروشگاه، تشخیص ابزارهای پزشکی در تصاویر پزشکی.
  • تکنیک‌ها: الگوریتم‌های سنتی مانند Haar Cascades و SIFT، مدل‌های یادگیری عمیق مانند YOLO، SSD و Faster R-CNN.
• تشخیص چهره (Face Detection) و تشخیص چهره (Face Recognition):
  • تشخیص چهره: پیدا کردن مکان چهره‌ها در یک تصویر یا ویدیو.
  • تشخیص چهره: شناسایی هویت فرد از روی چهره او.
  • مثال‌ها: باز کردن قفل گوشی با چهره، شناسایی افراد در تصاویر دوربین‌های مداربسته، سیستم‌های ورود و خروج مبتنی بر چهره.
  • تکنیک‌ها: الگوریتم‌های Viola-Jones، مدل‌های یادگیری عمیق مانند FaceNet.
• تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation):
  • هدف: تقسیم تصویر به نواحی مختلف بر اساس معنا (به عنوان مثال، جداسازی اشیاء مختلف در یک صحنه).
  • • تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation): اختصاص دادن یک برچسب (label) به هر پیکسل در تصویر (به عنوان مثال، پیکسل‌ها متعلق به خودرو، عابر پیاده، خیابان، و غیره).
  • • تقسیم‌بندی نمونه‌ای (Instance Segmentation): علاوه بر برچسب، هر نمونه از یک شیء (به عنوان مثال، هر خودروی جداگانه) را نیز از هم جدا می‌کند.
  • مثال‌ها: درک صحنه توسط خودروهای خودران، ویرایش تصاویر، تصاویر ماهواره‌ای.
  • تکنیک‌ها: مدل‌های یادگیری عمیق مانند U-Net، Mask R-CNN.
• تشخیص موقعیت (Pose Estimation):
  • هدف: تشخیص موقعیت مفاصل بدن انسان یا نقاط کلیدی در اشیاء (به عنوان مثال، تشخیص مچ دست، زانو، چشم در یک فرد).
  • مثال‌ها: ردیابی حرکات بدن در ویدیو، تعامل انسان و کامپیوتر، انیمیشن‌سازی، بازی‌های کامپیوتری.
  • تکنیک‌ها: OpenPose، مدل‌های یادگیری عمیق مانند AlphaPose.
• ردیابی اشیاء (Object Tracking):
  • هدف: دنبال کردن یک شیء خاص در یک دنباله ویدیویی.
  • مثال‌ها: دنبال کردن توپ در یک مسابقه فوتبال، دنبال کردن یک فرد در دوربین‌های مداربسته.
  • تکنیک‌ها: Kalman Filter، Mean Shift، الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق مانند DeepSORT.
• بازشناسی تصاویر (Image Retrieval):
  • هدف: پیدا کردن تصاویر مشابه با یک تصویر داده شده در یک مجموعه داده بزرگ.
  • مثال‌ها: جستجوی تصویر معکوس (مانند Google Images)، سیستم‌های توصیه‌گر تصویر.
  • تکنیک‌ها: استخراج ویژگی از تصاویر با استفاده از CNNs و مقایسه ویژگی‌ها.
• بازسازی تصاویر (Image Reconstruction):
  • هدف: ایجاد یک تصویر با کیفیت بالاتر از یک تصویر با کیفیت پایین یا ناقص.
  • مثال‌ها: بازسازی تصاویر پزشکی با نویز کم، بزرگنمایی تصاویر قدیمی.
  • تکنیک‌ها: مدل‌های یادگیری عمیق مانند Super-Resolution CNN.
• تولید تصویر (Image Generation):
  • هدف: ایجاد تصاویر جدید از صفر یا با تغییر تصاویر موجود.
  • مثال‌ها: ساخت تصاویر واقعی‌نما از چهره‌های انسان، تولید آثار هنری.
  • تکنیک‌ها: شبکه‌های مولد خصمانه (GANs)، مدل‌های انتشار (Diffusion Models).

تکنیک‌ها و مدل‌های رایج در بینایی ماشین:

در طول سال‌ها، تکنیک‌ها و مدل‌های مختلفی برای بینایی ماشین توسعه یافته‌اند.

• روش‌های کلاسیک:
  • پردازش تصویر: فیلترهای لبه‌یاب (مانند Sobel، Canny)، تبدیل فوریه، هیستوگرام، ویژگی‌های SIFT و SURF.
  • یادگیری ماشین: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVMs)، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی.
• یادگیری عمیق:
  • شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs): محبوب‌ترین معماری برای بیشتر وظایف بینایی ماشین.
  • شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای تحلیل ویدیو و دنباله‌های تصویری.
  • ترانسفورمرها: به طور فزاینده‌ای برای وظایفی مانند تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصویر استفاده می‌شوند.
  • GANs: برای تولید و ویرایش تصاویر.

چالش‌ها در بینایی ماشین:

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، بینایی ماشین هنوز با چالش‌هایی روبرو است:

• تغییرات نور و شرایط محیطی: مدل‌ها باید در برابر تغییرات نور، زاویه دید و شرایط آب و هوایی مقاوم باشند.
• تنوع اشیاء: اشیاء می‌توانند در اندازه‌ها، شکل‌ها و بافت‌های مختلف ظاهر شوند.
• داده‌های برچسب‌گذاری شده: آموزش مدل‌های یادگیری عمیق اغلب نیازمند حجم زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری شده است که جمع‌آوری آن‌ها پرهزینه است.
• تفسیرپذیری: درک اینکه چگونه مدل‌های پیچیده تصمیم‌گیری می‌کنند، دشوار است.

فریم‌ورک‌ها و ابزارهای بینایی ماشین:

فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch ابزارهای قدرتمندی برای توسعه برنامه‌های بینایی ماشین فراهم می‌کنند. کتابخانه‌هایی مانند OpenCV (برای پردازش تصویر) و Detectron2 (برای تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصویر) نیز بسیار پرکاربرد هستند.

نتیجه‌گیری:

بینایی ماشین حوزه‌ای پویا و پر از نوآوری است که با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، کامپیوترها را قادر می‌سازد تا دنیا را ببینند و درک کنند. از خودروهای خودران و سیستم‌های امنیتی هوشمند گرفته تا تحلیل تصاویر پزشکی و تولید محتوای خلاقانه، بینایی ماشین در حال تغییر نحوه تعامل ما با تکنولوژی و حل مسائل پیچیده است.

آینده فناوری اطلاعات در سایه پیشرفت هوش مصنوعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP): تحلیل متن