Kā mākslīgais intelekts spēj atpazīt cilvēku sejas?

Mākslīgā intelekta (MI) spēja atpazīt cilvēku sejas ir viena no visbiežāk izmantotajām un visstraujāk augošajām tehnoloģijām mūsdienās. No viedtālruņu biometriskās autentifikācijas līdz drošības sistēmām un pat sociālo mediju platformām — sejas atpazīšanas tehnoloģija ir kļuvusi par daļu no ikdienas dzīves.

Bet kā šīs sistēmas spēj tik precīzi atpazīt cilvēku sejas? Šis process balstās uz konvolūciju neironu tīkliem (CNN).

Kas ir konvolūciju neironu tīkli?

Konvolūciju neironu tīkli (Convolutional Neural Networks jeb CNN) ir viena no galvenajām mākslīgā intelekta sistēmām, ko izmanto attēlu atpazīšanā un datorredzē.

Tie ir īpaši piemēroti attēlu un vizuālo datu apstrādei, pateicoties to spējai automātiski atpazīt un izvilkt svarīgas pazīmes no attēliem, piemēram, formas, malas un tekstūras.

Kā strādā CNN?

CNN pamatā ir īpaši slāņi, kas secīgi apstrādā attēlu. Svarīgākie slāņi ir šādi:

Konvolūciju slānis (Convolutional Layer)

• Šis slānis izmanto nelielus filtru komplektus, lai konvolūcijas veidā pārklātu attēlu un izvilktu pazīmes, piemēram, malas, leņķus vai formas.

• Filtri ir matrica ar svaru vērtībām, kas tiek pielietotas attēla datiem, un tie izveido jaunu pazīmju karti (feature map), kas satur informāciju par konkrētām pazīmēm.

Aktivizēšanas funkcija (Activation Function)

• Pēc konvolūcijas pielieto ReLU (Rectified Linear Unit) funkciju, kas palīdz izņemt negatīvās vērtības un saglabāt noderīgu informāciju.

Samazināšanas slānis (Pooling Layer)

• Šis slānis samazina attēla dimensijas, vienlaikus saglabājot svarīgās pazīmes. Bieži tiek izmantots max-pooling, kas izvēlas augstāko vērtību no katra apgabala, palīdzot samazināt datu apjomu un uzlabot apmācības efektivitāti.

Pilnībā savienotais slānis (Fully Connected Layer)

• Pēc konvolūcijas un samazināšanas slāņiem izveidotās pazīmes tiek savienotas ar neironu tīklu, kas veido klasifikāciju vai prognozes, piemēram, nosakot, vai attēlā ir kaķis, auto vai kāda cita objekta kategorija.

Izvades slānis (Output Layer)

• Izvades slānī parasti tiek izmantota softmax funkcija klasifikācijas problēmām, kas aprēķina varbūtības katrai klasei.

CNN process

1. Tiek ielādēts attēls (piemēram, 32x32 pikseļu krāsu attēls).

2. Konvolūciju slāņi izvelk pazīmes no attēla, piemēram, malas un formas.

3. Samazināšanas slānis samazina datu izmēru, saglabājot būtiskās pazīmes.

4. Pazīmes tiek padotas caur pilnībā savienotiem neironiem, kas veido klasifikāciju.

5. Tiek izveidota prognoze vai atpazīts objekts (piemēram, noteikts, ka attēlā ir suns).

   
   

Kur izmanto CNN?

• Objektu atpazīšana attēlos: CNN tiek izmantoti, lai atpazītu dažādus objektus attēlos vai video. Piemēram, autonomās automašīnas izmanto CNN, lai noteiktu ceļa zīmes, gājējus un citus transportlīdzekļus.

• Sejas atpazīšana: CNN tiek izmantoti sejas atpazīšanas sistēmās, piemēram, viedtālruņu biometriskajā autentifikācijā, drošības kamerās vai uzraudzības sistēmās.

• Medicīniskā attēlu analīze: Medicīnas jomā CNN palīdz analizēt rentgenus, MRI skenējumus un citus medicīniskos attēlus, lai atklātu audzējus, iekaisumus vai citus patoloģiskus stāvokļus.

• Attēlu filtrēšana un uzlabošana: CNN tiek izmantoti attēlu rediģēšanas rīkos un lietotnēs, lai automātiski uzlabotu attēlu kvalitāti vai piemērotu dažādus mākslinieciskus filtrus.

• Rokraksta vai ciparu atpazīšana: Piemēram, MNIST ar roku rakstītu ciparu datu bāzes izmantošana CNN apmācībai ciparu atpazīšanā ir klasisks piemērs tam, kā CNN tiek izmantoti dažādu tekstu vai simbolu automātiskā atpazīšanā.