صفر تا صد مبحث درک تصویر (image captioning)

درک تصویر image captioning)) چیست؟

در سال‌های اخیر، با پیشرفت سریع هوش مصنوعی، کار عنوان‌نویسی تصاویر یا به عبارت دیگر درک تصویر به موضوعی جذاب و چالش‌برانگیز برای محققان تبدیل شده است. این فرآیند که به آن خلاقیت نمایشی هم گفته می‌شود، به کمک تکنیک‌های هوش مصنوعی انجام می‌گیرد.

درک تصویر یا image captioning به معنای تولید توصیفاتی از تصاویر به‌طور خودکار است، بر اساس آنچه در تصویر دیده می‌شود. این فرآیند ترکیبی از دانش بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی است. توسعه این سیستم‌ها ممکن است به افرادی که کم بینا هستند کمک کند تا بهتر با دنیای اطراف خود ارتباط برقرار کنند. به همین دلیل، این موضوع به یکی از مبحث‌های اصلی در زمینه دید رایانه‌ای تبدیل شده است.

مدل‌های درک تصویر را می‌توان به دو دسته کلی تقسیم کرد: یکی مدل‌های مبتنی بر زبان که از آمار استفاده می‌کنند و دیگری مدل‌های شبکه‌های عصبی که به استخراج ویژگی‌های عمیق می‌پردازند.

این کار معمولاً یکی از چالش‌های بزرگ فناوری است، زیرا برای انجام آن نیاز به تلفیق تکنیک‌ها از هر دو حوزه بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی وجود دارد.

برای انجام پروژه های image captioning (درک تصویر) ادامه مطالب را مطالعه کنید!

تلاش‌های اولیه برای درک تصویر عمدتاً از روش‌های مبتنی بر الگو استفاده می‌کردند، که در مرحله اول به شناخت عناصر مختلف تصویر مانند اشیا و روابط آن‌ها نیاز داشتند. سپس این اطلاعات به جملات مشخص و از پیش تعیین‌شده تبدیل می‌شد. این روش نمی‌تواند جملات جدیدی بسازد، اما نشان می‌دهد که شبیه‌سازی می‌تواند اطلاعات مفیدی ارائه دهد. با توجه به پیشرفت‌های اخیر در روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی، ترجمه ماشینی به طرز گسترده‌ای در پروژه‌های درک تصویر استفاده شده و نتایج موفقی حاصل شده است.

این روش‌ها عموماً شامل یک فرآیند رمزگذاری و رمزگشایی هستند که از دو مرحله تشکیل می‌شود.

در مرحله اول، ویژگی‌های تصویری با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) استخراج می‌شوند و به یک بردار با طول ثابت تبدیل می‌شوند. سپس در مرحله دوم، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، به‌ویژه واحدهای حافظه طولانی‌مدت (LSTM) استفاده می‌شوند تا از ویژگی‌های بصری، توصیفاتی تولید کنند.

کاربردهای image captioning (درک تصویر)

اگر شما بخواهید از درک تصویر برای تولید یک محصول تجاری استفاده کنید، به چه حوزه‌های کاربردی احتیاج دارید؟

کاربردهای متنوعی برای درک تصویر وجود دارد، بسیاری از آن‌ها در سیستم‌های بزرگ‌تر مانند کنترل ترافیک وب، اینترنت اشیا، خدمات ابری و سیستم‌های واقعیت مجازی استفاده می‌شوند.

همچنین در برنامه‌های قابل بارگیری و نرم‌افزارهایی که به‌عنوان محصول فروخته می‌شوند، کارایی‌های زیادی دارند. دیگر کاربردهای image captioning یا درک تصویر شامل پروژه‌های نجوم، فضانوردی، هواشناسی، شهرسازی، روان‌شناسی، زمین‌شناسی، کشاورزی، باستان‌شناسی، علوم نظامی، امنیت، صنعتی، پزشکی، فناوری‌های علمی، تبلیغات، سینما و اقتصاد نیز می‌شوند.

داده‌های مورد استفاده به این شکل هستند که شامل مجموعه‌ای از تصاویر ورودی و عناوین یا توصیفات مرتبط با آن‌ها می‌باشند.

“`html

کد گذاری (CNN)

شبکه عصبی پیچشی یک نوع الگوریتم یادگیری عمیق است که تصویر ورودی را می‌گیرد و به اشیاء موجود در تصویر اهمیت می‌دهد و آن‌ها را از هم متمایز می‌کند. این شبکه‌ها عمدتاً برای تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین به کار می‌روند.

می‌توان شبکه عصبی پیچشی را به عنوان یک رمزگذار در نظر گرفت. تصویر ورودی به شبکه داده می‌شود تا ویژگی‌های آن استخراج شود. سپس آخرین حالت پنهان آن به رمزگشا متصل می‌شود.

پرسپترون بخش اصلی و ابتدایی شبکه عصبی است که می‌تواند یادگیری کند.

این بخش از یک عنصر زیستی به نام نورون الهام گرفته شده است.

چراکه پرسپترون مانند نورون یک سیگنال ورودی را دریافت می کند، پردازش می کند و یک پاسخ تولید می کند. پرسپترون می‌تواند برای حل مسائلی که قابل جداسازی خطی هستند استفاده شود. یکی از کاربردهای رایج آن در کار با تصاویر یا یادگیری عمیق در بینایی رایانه (Deep Learning) است.

از طبقه بندی تصاویر تا تقسیم بندی آن‌ها، استفاده‌های متعددی وجود دارد. برای به دست آوردن اطلاعات مکانی، پیچیدن عمل است که ویژگی‌های خاص را بدون توجه به جای آن‌ها در تصویر، دریافت می‌کند.

کد گشایی (RNN)

کدگشا یک شبکه عصبی بازگشتی است که مدل زبان را تا سطح کلمه ایجاد می‌کند. اولین خروجی رمزگذاری شده از رمزگذار دریافت می‌شود. در یک شبکه عصبی پیچشی ما هر بار روی یک تصویر کار می‌کنیم. اگر با ویدئو کار کنیم، آن را به تصاویری تقسیم بندی می‌کنیم و با هرکدام جداگانه کار می‌کنیم. در شبکه‌های عصبی بازگشتی، می‌توانیم با انواع مختلف داده‌ها کار کنیم، مانند تصویر، متن، صوت و غیره. نمونه‌هایی از این روش‌ها هستند. شبکه‌های عصبی بازگشتی باید بتوانند محتوای یک جمله را مدیریت و بهینه‌سازی کنند. اما در عمل معمولاً این شبکه‌ها با مشکلاتی روبرو هستند. به همین دلیل استفاده از آن‌ها برای مدتی متوقف شد تا نتایج خوبی با استفاده از حافظه بلندمدت و کوتاه‌مدت در شبکه‌های عصبی به دست آمد.

یک تصویر به صورت زیر پردازش می‌شود:

1. ۱. نمایش و چاپ تصویر
2. ۲. ویرایش تصویر
3. ۳. بهبود تصویر
4. ۴. کشف و تشخیص یک ویژگی خاص در تصویر
5. ۵. فشرده‌سازی تصویر

انجام پروژه‌های درک تصویر (image captioning) در متلب

همانطور که می‌دانید، پیاده‌سازی روش‌های درک تصویر نیاز به محیط‌های قوی دارد تا بتوانید پردازش‌های این الگوریتم‌ها را با سرعت و دقت انجام دهید. نرم‌افزار متلب یکی از بهترین گزینه‌ها برای انجام این پروژه‌ها است. در انجام پروژه‌های متلب، متلب به عنوان یک ابزار بسیار قوی با هزاران کتابخانه و متد، می‌تواند به هر نیازی که در پروژه شما وجود دارد، پاسخ دهد. پیشنهاد ما برای انجام پروژه‌های درک تصویر، زبان برنامه‌نویسی متلب است.

انجام پروژه‌های درک تصویر (image captioning) در پایتون

یکی دیگر از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب که روز به روز در ایران هم طرفداران بیشتری پیدا می‌کند، زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این زبان بسیار سبک و یادگیری‌اش ساده است و به همین دلیل در حال جایگزینی زبان‌های برنامه‌نویسی معروف دیگر می‌باشد. پایتون اکنون…

“`

در برنامه‌نویسی وب، ساخت اپلیکیشن‌ها، نرم‌افزارهای ویندوزی، پروژه‌های داده‌کاوی، نفوذ و هک و همچنین هوش مصنوعی، زبان پایتون بسیار پرکاربرد است. یکی از ویژگی‌های مهم این زبان این است که متن باز (open source) است و توانایی کار با داده‌های بزرگ (big data) را دارد. پیشنهاد می‌شود اگر شما دانشجو هستید یا یک تجارت دارید و می‌خواهید پروژه‌ای با پایتون انجام دهید، حتماً آن را با زبان‌های دیگر مانند متلب مقایسه کنید تا بتوانید مزایای سرعت و سادگی آن را درک کنید.

عملیات image captioning یا توصیف تصویر در پایتون بسیار سریع انجام می‌شود و دارای کتابخانه‌های مخصوص به خود است. حتماً آن را امتحان کنید!

موسسه پژوهشی همیارپروژه

سایت همیارپروژه بیش از 5 سال است که در زمینه انجام پروژه‌های هوش مصنوعی با متلب و پایتون فعالیت می‌کند و در این مدت تجربه زیادی در پروژه‌های دانشجویی و تجاری به دست آورده است. موضوع image captioning یا درک تصویر یکی از فیلدهایی است که ما همواره روی آن تمرکز داریم و تجربیات خوبی در این زمینه داریم.

اگر شما دانشجو یا یک صنعتگر هستید و در حال کار بر روی پروژه‌های هوش مصنوعی هستید و به دنبال انجام یا برون‌سپاری این پروژه‌ها می‌باشید، می‌توانید روی تجربه و مشاوره‌های متخصصان گروه همیارپروژه حساب کنید.