Med framstegen inom tekniken har artificiell intelligens (AI) blivit en vanlig del av våra liv. Från virtuella assistenter till autonoma fordon, AI används över branscher och i olika applikationer.
Framväxten av artificiell intelligens är särskilt imponerande inom vissa områden, inklusive datorseende. Detta gör att maskiner kan se objekt på samma sätt som människor, vilket gör det möjligt för dem att känna igen, analysera och klassificera objekt.
Detta är möjligt genom att använda ett konvolutionellt neuralt nätverk, en robust algoritm som öppnar nya möjligheter för vad videoanalys kan göra.
Vad är Convolutional Neural Networks (CNN)?
Konvolutionella neurala nätverk, eller CNN, är kraftfulla verktyg för djupinlärning. De har använts för att uppnå toppmoderna prestanda i datorseende uppgifter som t.ex upptäcka föremål och känna igen ansikten.
I sin kärna är konvolutionella neurala nätverk (CNN) sammansatta av neuroner med justerbara vikter och fördomar. Dessa neuroner är organiserade i lager som utför specifika uppgifter.
Varje lager är kopplat till det föregående lagret, med ingångslagret som tar emot information från omvärlden. Utsignalen från varje neuron bestäms genom att applicera en aktiveringsfunktion på en linjär kombination av dess ingångar och vikter.
I huvudsak är det en djupinlärningsalgoritm som kan bedöma bilder och identifiera objekt i dem, inklusive klassificera dem. Arkitekturen för ett konvolutionellt neuralt nätverk liknar den mänskliga hjärnan och kan utföra uppgifter som relaterar till att analysera pixelinformation.
Hur fungerar konvolutionella neurala nätverk?
Nyckeln till ett framgångsrikt CNN är att varje efterföljande lager har färre parametrar än det före det så att när algoritmen når slutet, den har kunnat lära sig mer om sin miljö än om den bara hade tagit in all data genast.
Istället, genom att gradvis analysera mindre bitar av data vid varje steg, kan det mer exakt identifiera mönster i sin miljö, så att den kan "lära sig" genom att extrahera data från bilderna eller video.
Konvolutionella neurala nätverk använder faltningar – eller små matrisoperationer – för att analysera data mer effektivt än alternativa metoder som helt uppkopplade nätverk. Dessa veckningar gör det möjligt för dem att snabbt och exakt extrahera meningsfulla egenskaper från bilder eller ljudvågor.
Om du till exempel försöker känna igen olika sorters djur i en bild, så skulle ditt CNN ha flera lager som var och en utför operationer på små delar av bilden på en gång – till exempel upptäcker kanter eller färg variationer.
Konvolution innebär att multiplicera varje element i en bildmatris med en annan matris som kallas ett filter. Detta filter är vanligtvis mycket mindre än den ursprungliga matrisen, och det hjälper till att identifiera vissa funktioner i bilden, som kanter eller former.
Slutligen kombinerar helt anslutna lager alla funktioner som extraherats från de tidigare lagren till en enda vektor, som sedan kan användas för klassificeringsändamål.
Utdatalagret tar denna vektor som en indata och använder den för att göra förutsägelser baserat på vad det har lärt sig från tidigare sett data under träningspass. Som ett resultat fortsätter konvolutionella neurala nätverk att bli smartare när mer data matas in i systemet.
De använder olika maskininlärningsalgoritmer för att påskynda beräkningar och förbättra noggrannheten när det gäller objektdetektering.
De 5 bästa tillämpningarna av konvolutionella neurala nätverk
Konvolutionella neurala nätverk används i en mängd olika applikationer och används ganska ofta i många branscher. Här är fem populära tillämpningar av konvolutionella neurala nätverk.
1. Ansiktsigenkänning
Ansiktsigenkänningsteknik förlitar sig på CNN eftersom maskinerna måste kunna upptäcka förändringar i ansiktsform över tid för att exakt identifiera människor från en bild till nästa.
För att göra detta måste de tränas med hjälp av tusentals bilder som innehåller ansikten från olika vinklar och uttryck. När de väl har tränats kan de jämföra nya bilder med de som finns lagrade i deras databas och avgöra om de matchar eller inte.
Denna teknik har blivit allt mer populär tack vare dess förmåga att snabbt identifiera individer utan att kräva fysisk kontakt eller mänsklig interaktion. Detta gör den idealisk för applikationer som säkerhetssystem där snabb identifiering av personer behövs utan någon kontakt mellan människor.
2. Reklam
Användningen av AI i reklam har vuxit avsevärt de senaste åren på grund av dess förmåga att snabbt och exakt identifiera trender. Med hjälp av konvolutionerande neurala nätverk kan annonsörer bättre förstå sin målgrupps preferenser och skräddarsy sina annonskampanjer därefter.
Till exempel kan klädföretag använda CNN för att analysera kundfeedback om olika stilar, färger eller material så att de kan fatta välgrundade beslut om vilka föremål som ska visas i deras kommande annons kampanjer.
Dessutom kan CNN: er ge insikter om var kunderna är mest benägna att klicka på en annons eller vilka sökord som ger den högsta omvandlingsfrekvensen för en viss kampanj.
3. Objektdetektion
Objektdetektering med en CNN fungerar genom att träna en modell att känna igen specifika objekt i digitala bilder eller videor genom att känna igen vissa mönster, såsom kanter, former och färger, som hjälper till att skilja ett objekt från annan.
Modellen tränas med hjälp av märkta datamängder – datapunkter där varje punkt har tilldelats en etikett, till exempel säkerhetsvästar eller hjälmar. Under träningen lär sig modellen att känna igen vissa mönster som är associerade med varje etikett och mappar dem till motsvarande etiketter när de presenteras med nya datapunkter under slutledning
4. Dokumentationsanalys
CNN erbjuder många fördelar jämfört med konventionella regelbaserade system när de används för att analysera dokument. Till exempel kräver de mycket mindre ansträngning än andra tekniker eftersom begränsad mänsklig intervention behövs.
För det andra, eftersom dessa är självlärande system, fortsätter de att bli smartare med tiden, eftersom de är kapabla att känna igen trender och mönster som människor kan missa.
5. Biometrisk autentisering
Biometrisk autentiseringsteknik, som t.ex fingeravtrycksläsare, har utvecklats avsevärt under det senaste decenniet. Medan det finns flera skäl till varför artificiell intelligens inte kan ersätta människor på jobbet Ännu kan teknologier som CNN definitivt hjälpa till att göra saker enklare.
När det kommer till biometri kan CNN användas för att identifiera mycket specifika egenskaper i en individs ansikte eller fingeravtryck som skulle vara svåra eller omöjliga för människor att upptäcka manuellt.
Om du till exempel vill autentisera någon som använder ansiktsigenkänningsteknik, kan en CNN skanna igenom hundratals bilder av den personens ansikte och identifiera små detaljer som porer eller rynkor som skulle vara för små för människor att se med den nakna öga.
CNN kan hjälpa företag att få meningsfull information
Ett ökande antal företag utnyttjar nu kraften hos CNN för att hämta meningsfull information från digitala bilder eller videor. CNN används inte bara för säkerhet på arbetsplatsen utan också för marknadsföring inom detaljhandeln och fordonsindustrin.
Det är bara en av många tekniker som utvecklare kanske vill lära sig för att ligga steget före tekniska framsteg och förbereda sig för de förändrade kraven när världen fortsätter att utvecklas.
