Qu'est-ce que la reconnaissance d'images ?

La reconnaissance d'images, dans le contexte de l'apprentissage automatique, est une discipline technologique qui apprend aux ordinateurs à interpréter et à comprendre le monde visuel. Il s'agit d'algorithmes et de modèles conçus pour identifier et catégoriser les images, en fonction des motifs et des objets qu'elles contiennent. En convertissant les images en informations numériques ou symboliques, la reconnaissance d'images peut donner un sens au monde d'une manière similaire à la vision humaine.

L'importance de la reconnaissance d'images est considérable. Des soins de santé à la sécurité, en passant par la vente au détail et les médias sociaux, ses applications sont omniprésentes et révolutionnent les industries en automatisant des tâches qui nécessitaient auparavant la vision et la cognition humaines.

La reconnaissance d'images expliquée

À la base, la reconnaissance d'images est un processus qui comporte une série d'étapes. Tout d'abord, une image est acquise, généralement sous la forme d'une photo numérique ou d'une trame vidéo. Ensuite, un prétraitement est effectué pour améliorer l'image et éliminer les bruits inutiles. Il peut s'agir d'ajuster la luminosité, le contraste et d'autres paramètres pour normaliser l'entrée.

L'image traitée est ensuite analysée à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Des caractéristiques sont extraites, qui peuvent être des motifs, des couleurs, des textures, des formes ou d'autres aspects déterminants de l'image. Ces caractéristiques sont ensuite introduites dans un classificateur, un modèle d'apprentissage automatique entraîné, afin d'interpréter l'image. Le résultat du classificateur est une prédiction, qui détermine ce que l'image représente sur la base des connaissances acquises. Après avoir obtenu la prédiction du classificateur, des étapes de post-traitement telles que le filtrage ou l'affinage des résultats peuvent également être effectuées pour améliorer l'utilité du résultat, tandis que des techniques telles que l'augmentation des données et l'apprentissage par transfert peuvent être utilisées pour améliorer encore les performances.

Techniques de reconnaissance d'images

Plusieurs techniques sont utilisées pour réaliser la reconnaissance d'images dans le cadre de l'apprentissage automatique, notamment :

• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Les CNN sont une classe d'algorithmes d'apprentissage profond principalement utilisés dans la reconnaissance d'images. Ils traitent directement les images et sont capables d'identifier des hiérarchies spatiales ou des motifs dans une image.

• Apprentissage en profondeur. L'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux artificiels à plusieurs couches (structures profondes) pour modéliser et comprendre des modèles complexes. Il est particulièrement utile pour traiter de grands ensembles de données non structurées, comme les images.

• Extraction de caractéristiques. Il s'agit d'identifier les points clés ou les attributs uniques d'une image, tels que les bords, les coins et les taches. Les algorithmes utilisés pour l'extraction des caractéristiques comprennent la transformation invariante de l'échelle (SIFT), les caractéristiques robustes accélérées (SURF) et l'histogramme des gradients orientés (HOG).

Exemples de cas d'utilisation de la reconnaissance d'images dans le monde réel

La reconnaissance d'images fait partie intégrante de nombreuses technologies modernes, notamment :

• Soins de santé. La reconnaissance d'images est utilisée pour analyser les examens d'imagerie médicale tels que les IRM ou les tomodensitogrammes afin de diagnostiquer des maladies et de détecter des anomalies. Il peut aider à identifier des schémas ou des anomalies dans ces images, ce qui permet un diagnostic précis et une intervention et un traitement opportuns.
• Vente au détail. Pour améliorer l'expérience du client, la reconnaissance d'images est utilisée dans le commerce de détail pour permettre aux clients de trouver facilement des produits en prenant une photo. En outre, il est utilisé dans les systèmes d'auto-évaluation pour identifier efficacement les articles et rationaliser le processus de passage en caisse.
• Véhicules autonomes. La reconnaissance d'images est essentielle pour aider les véhicules autonomes à comprendre leur environnement, notamment en identifiant les obstacles, les panneaux de signalisation et les piétons.

Quelles sont les limites de la reconnaissance d'images ?

Malgré son large éventail d'applications, la reconnaissance d'images n'est pas sans limites. Par exemple :

• Dépendance à l'égard des données. Si l'on utilise l'apprentissage supervisé pour étiqueter les images, la précision de la reconnaissance d'images dépend fortement de la qualité et de la quantité des données d'apprentissage, y compris de la qualité de leur étiquetage. La collecte de données de formation diverses et représentatives, la garantie d'un étiquetage précis grâce à la vérification humaine et l'utilisation de l'apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés peuvent contribuer à atténuer ce problème.
• Susceptibilité aux attaques adverses. De petites altérations, souvent imperceptibles, d'une image peuvent induire en erreur les systèmes de reconnaissance d'images. Par exemple, une attaque contradictoire pourrait consister à ajouter de petites perturbations à l'image d'un panneau d'arrêt, ce qui amènerait un système de reconnaissance d'images à le classer à tort comme un panneau de limitation de vitesse. Pour y remédier, il convient de développer des modèles d'apprentissage automatique robustes en intégrant des techniques telles que l'entraînement contradictoire, la distillation défensive ou l'utilisation de défenses certifiées qui offrent des garanties contre de telles attaques.
• Difficulté à comprendre le contexte. Alors que la vision humaine peut comprendre le contexte et les relations entre les objets, les systèmes de reconnaissance d'images ont souvent du mal à le faire. Les algorithmes avancés d'apprentissage automatique, formés sur des ensembles de données massives, sont généralement plus aptes à fournir des interprétations précises des images.

Reconnaissance d'images et détection d'objets

Bien qu'elles impliquent toutes deux l'interprétation d'images, la reconnaissance d'images et la détection d'objets ont des rôles distincts. La reconnaissance d'images permet d'identifier ce que représente une image dans son ensemble, par exemple de reconnaître une photo comme un paysage, un portrait ou une scène de nuit. La détection d'objets, quant à elle, va plus loin en localisant et en identifiant plusieurs objets dans une image.

Par exemple, alors que la reconnaissance d'images permet d'identifier une image comme étant une scène de rue, la détection d'objets permet d'identifier et de localiser des voitures, des piétons, des bâtiments et même des races de chiens spécifiques sur la même image.

La détection d'objets associe la reconnaissance d'images et la localisation, ce qui permet d'identifier et de placer avec précision des objets dans une image. La localisation consiste à déterminer l'emplacement exact d'un objet dans une image, généralement délimité en dessinant des boîtes de délimitation autour de chaque objet. Cette analyse enrichit notre compréhension de l'image et permet de poursuivre l'exploration ou les actions en fonction des objets identifiés.

6 étapes pour déployer une application de reconnaissance d'images

Une grande variété de ressources est à votre disposition pour l'annotation des images, le prétraitement, l'augmentation et la sélection d'algorithmes, qui peuvent tous être personnalisés pour répondre à vos besoins spécifiques. Parmi la multitude de modèles de reconnaissance d'images, ResNet 50 est le plus populaire et mon modèle de prédilection.

ResNet est un type de réseau neuronal convolutif qui a mis en avant les idées d'apprentissage résiduel et de connexions sautées. Cela permet de former plus facilement des modèles plus profonds.

Voici les étapes que j'entreprendrais pour construire une application de reconnaissance d'images, pour un projet tel que la classification d'images d'oiseaux.

1. Collecte des données

Les modèles de classification d'images les plus précis sont des modèles pré-entraînés qui ont déjà été entraînés sur un grand ensemble d'images. Cela signifie que vous n'avez pas besoin d'un grand nombre d'images pour obtenir des résultats précis. Même 100 images par classification peuvent produire une précision supérieure à 80 %. Vous pouvez trouver sur Kaggle des ensembles de données d'images libres pour votre projet.

2. Annotations de données

Une fois que vous disposez d'un ensemble d'images non étiquetées, il est essentiel de l'étiqueter et de valider les étiquettes avant d'analyser l'ensemble d'images.

3. Prétraitement

Avant l'apprentissage du modèle, vous devez prétraiter les images en les chargeant, en nettoyant les données et en les convertissant en matrices numériques. Vous pouvez ensuite utiliser diverses techniques d'augmentation pour accroître la taille de l'image. Ces techniques comprennent le recadrage, le retournement, le changement de couleur, la mise à l'échelle, la distorsion, la traduction, etc.

4. Sélection du modèle

Cette étape consiste à expérimenter différents modèles CNN et à évaluer leurs performances en les entraînant sur le petit ensemble de données d'entraînement. En fin de compte, c'est vous qui déterminerez le modèle le plus performant.

5. Formation et évaluation du modèle

Dans ce scénario, vous avez choisi ResNet 50 et prévoyez d'optimiser ses hyperparamètres pour améliorer la précision. Il est essentiel d'évaluer le modèle sur l'ensemble des données de test afin de recueillir des informations essentielles sur sa précision et sa stabilité. Vous pouvez ensuite sélectionner le modèle le plus performant et enregistrer ses poids.

6. Application Web

Enfin, vous créez une API ou une application web qui chargera les poids du modèle enregistrés et prédira la classe d'image. Cette partie nécessite davantage de tests, car vous souhaitez évaluer le débit et les performances du modèle dans le temps et sur des données inédites. Une fois que vous êtes satisfait de vos résultats, vous pouvez déployer l'application web avec le modèle en production.

Ce processus peut sembler déroutant au premier abord, mais lorsque vous commencerez à travailler sur un projet de classification d'images, vous découvrirez de multiples solutions pour effectuer les mêmes tâches. Il s'agit d'un processus de test et d'apprentissage qui, à terme, vous aidera à construire un portefeuille de science des données plus solide.

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