O que é reconhecimento de imagens?

O reconhecimento de imagens, no contexto do aprendizado de máquina, é uma disciplina tecnológica que treina computadores para interpretar e entender o mundo visual. Envolve algoritmos e modelos projetados para identificar e categorizar imagens, com base em padrões e objetos dentro delas. Ao converter imagens em informações numéricas ou simbólicas, o reconhecimento de imagens pode dar sentido ao mundo de forma semelhante à visão humana.

A importância do reconhecimento de imagens é profunda. Da saúde à segurança, ao varejo e às mídias sociais, suas aplicações são onipresentes, revolucionando os setores ao automatizar tarefas que antes exigiam visão e cognição humanas.

Explicação sobre o reconhecimento de imagens

Em sua essência, o reconhecimento de imagens é um processo que envolve uma série de etapas. Primeiro, uma imagem é adquirida, geralmente como uma foto digital ou um quadro de vídeo. Em seguida, o pré-processamento é realizado para aprimorar a imagem e eliminar ruídos desnecessários. Isso pode incluir o ajuste do brilho, do contraste e de outros parâmetros para padronizar a entrada.

A imagem processada é então analisada usando algoritmos de aprendizado de máquina. Os recursos são extraídos, que podem ser padrões, cores, texturas, formas ou outros aspectos definidores da imagem. Esses recursos são então inseridos em um classificador, um modelo de aprendizado de máquina treinado, para interpretar a imagem. O resultado do classificador é uma previsão, determinando o que a imagem representa com base em seu conhecimento adquirido. Depois de obter a previsão do classificador, as etapas de pós-processamento, como filtragem ou refinamento dos resultados, também podem ser executadas para melhorar a utilidade do resultado, enquanto técnicas como aumento de dados e aprendizagem por transferência podem ser usadas para melhorar ainda mais o desempenho.

Técnicas de reconhecimento de imagens

Várias técnicas são usadas para obter o reconhecimento de imagens no aprendizado de máquina, incluindo:

• Redes neurais convolucionais (CNNs). As CNNs são uma classe de algoritmos de aprendizagem profunda usados principalmente no reconhecimento de imagens. Eles processam imagens diretamente e são hábeis em identificar hierarquias ou padrões espaciais em uma imagem.

• Aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda usa redes neurais artificiais com várias camadas (estruturas profundas) para modelar e entender padrões complexos. Ele é particularmente útil no processamento de grandes conjuntos de dados não estruturados, como imagens.

• Extração de recursos. Isso envolve a identificação de pontos-chave ou atributos exclusivos em uma imagem, como bordas, cantos e manchas. Os algoritmos usados para extração de recursos incluem SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded-Up Robust Features) e HOG (Histogram of Oriented Gradients).

Exemplos de casos de uso do reconhecimento de imagens no mundo real

O reconhecimento de imagens é parte integrante de muitas tecnologias modernas, incluindo:

• Assistência médica. O reconhecimento de imagens é usado para analisar exames de imagens médicas, como ressonâncias magnéticas ou tomografias computadorizadas, para diagnosticar doenças e detectar anormalidades. Ele pode ajudar a identificar padrões ou anomalias nessas imagens, permitindo um diagnóstico preciso e uma intervenção e tratamento oportunos.
• Varejo. Para aprimorar a experiência do cliente, o reconhecimento de imagem é utilizado no varejo para permitir que os clientes encontrem facilmente os produtos tirando uma foto. Além disso, ele é empregado em sistemas de autoatendimento para identificar itens com eficiência e agilizar o processo de checkout.
• Veículos autônomos. O reconhecimento de imagens é vital para ajudar os veículos autônomos a entenderem seus arredores, incluindo a identificação de obstáculos, sinais de trânsito e pedestres.

Quais são as limitações do reconhecimento de imagens?

Apesar de sua ampla gama de aplicações, o reconhecimento de imagens não está isento de limitações. Por exemplo:

• Dependência de dados. Se estiver usando o aprendizado supervisionado para rotular imagens, a precisão do reconhecimento de imagens depende muito da qualidade e da quantidade dos dados de treinamento, incluindo a qualidade de sua rotulagem. A coleta de dados de treinamento diversificados e representativos, a garantia de rotulagem precisa por meio de verificação humana e a utilização da aprendizagem por transferência com modelos pré-treinados podem ajudar a reduzir esse problema.
• Suscetibilidade a ataques adversários. Alterações pequenas e muitas vezes imperceptíveis em uma imagem podem enganar os sistemas de reconhecimento de imagens. Por exemplo, um ataque adversário poderia envolver a adição de pequenas perturbações a uma imagem de placa de pare, o que faria com que um sistema de reconhecimento de imagem a classificasse erroneamente como uma placa de limite de velocidade. Para superar isso, modelos robustos de aprendizado de máquina devem ser desenvolvidos incorporando técnicas como treinamento contraditório, destilação defensiva ou uso de defesas certificadas que ofereçam garantias contra esses ataques.
• Dificuldade de entender o contexto. Embora a visão humana possa entender o contexto e as relações entre os objetos, os sistemas de reconhecimento de imagens geralmente têm dificuldades com isso. Algoritmos avançados de aprendizado de máquina, treinados em conjuntos de dados maciços, geralmente são mais hábeis em fornecer interpretações precisas de imagens.

Reconhecimento de imagens vs. detecção de objetos

Embora ambos envolvam a interpretação de imagens, o reconhecimento de imagens e a detecção de objetos têm funções distintas. O reconhecimento de imagens identifica o que uma imagem inteira representa, como reconhecer uma foto como uma paisagem, um retrato ou uma cena noturna. A detecção de objetos, por outro lado, vai um passo além, localizando e identificando vários objetos em uma imagem.

Por exemplo, enquanto o reconhecimento de imagens pode identificar uma imagem como uma cena de rua, a detecção de objetos pode identificar e localizar carros, pedestres, edifícios e até mesmo raças específicas de cães na mesma imagem.

A detecção de objetos reúne reconhecimento e localização de imagens, produzindo identificação e posicionamento precisos de objetos em uma imagem. A localização implica apontar a localização exata de um objeto em uma imagem, normalmente demarcada pelo desenho de caixas delimitadoras ao redor de cada objeto. Essa análise enriquece nossa compreensão da imagem e impulsiona a exploração ou ações adicionais com base nos objetos identificados.

6 etapas para a implantação de um aplicativo de reconhecimento de imagens

Uma ampla variedade de recursos está à sua disposição para anotação de imagens, pré-processamento, aumento e seleção de algoritmos, todos os quais podem ser personalizados para atender às suas necessidades específicas. Entre os vários modelos de reconhecimento de imagem, o ResNet 50 se destaca como o mais popular e é o meu modelo preferido.

A ResNet é um tipo de rede neural convolucional que trouxe à tona as ideias de aprendizado residual e conexões ignoradas. Isso permite o treinamento de modelos mais profundos com maior facilidade.

Aqui estão as etapas que eu seguiria para criar um aplicativo de reconhecimento de imagem para um projeto como a classificação de imagens de pássaros.

1. Coleta de dados

Os modelos de classificação de imagens mais precisos são modelos pré-treinados que já foram treinados em um grande conjunto de dados de imagens. Isso significa que você não precisa de um grande número de imagens para obter resultados precisos. Mesmo 100 imagens por classificação podem produzir uma precisão acima de 80%. Você pode encontrar conjuntos de dados de imagens de código aberto no Kaggle para seu projeto.

2. Anotações de dados

Quando você tiver um conjunto de dados de imagens não rotulado, é essencial rotulá-lo e validar os rótulos antes de analisar o conjunto de dados de imagens.

3. Pré-processamento

Antes do treinamento do modelo, você precisa pré-processar as imagens, carregando-as, limpando os dados e convertendo-as em matrizes numéricas. Em seguida, você pode usar uma variedade de técnicas de aumento para aumentar o tamanho da imagem. Essas técnicas incluem corte, inversão, mudança de cor, dimensionamento, distorção, tradução e muito mais.

4. Seleção de modelos

Esse estágio envolve a experimentação de diferentes modelos de CNN e a avaliação de seu desempenho, treinando-os no conjunto de dados de treinamento menor. Em última análise, você determinará o modelo de melhor desempenho.

5. Treinamento e avaliação de modelos

Nesse cenário, você escolheu o ResNet 50 e planeja otimizar seus hiperparâmetros para aumentar a precisão. É fundamental avaliar o modelo no conjunto de dados de teste para obter informações essenciais sobre sua precisão e estabilidade. Depois disso, você pode selecionar o modelo com melhor desempenho e salvar seus pesos.

6. Aplicativo da Web

Por fim, você cria uma API ou um aplicativo da Web que carregará os pesos do modelo salvo e fará a previsão da classe da imagem. Essa parte requer mais testes, pois você deseja avaliar a taxa de transferência e o desempenho do modelo ao longo do tempo e em dados não vistos. Quando estiver satisfeito com os resultados, você poderá implantar o aplicativo Web com o modelo na produção.

Esse processo pode parecer confuso no início, mas, ao começar a trabalhar em um projeto de classificação de imagens, você descobrirá várias soluções para realizar as mesmas tarefas. É um processo de teste e aprendizado que, em última análise, o ajudará a criar um portfólio de ciência de dados mais sólido.

Quer saber mais sobre IA? Confira os seguintes recursos:

• Curso de compreensão de aprendizado de máquina
• Curso de processamento de imagens em Python
• Aprenda o curso ChatGPT
• O que é aprendizado de máquina?