Beeldherkenning


Voor de meesten van ons is het een alles behalve lastige taak om beeld te herkennen. Het is ook geen uitdaging om een olifant van een muis te onderscheiden vanuit welk perspectief dat je het bekijkt. Dit is voor computers vele malen moeilijker aangezien computers geen neiging hebben om conclusies te trekken. Computers gaan eerst alle details vergelijken met zo goed als alles wat er in het geheugen zit. Maar door vrij nieuwe onderzoeken is er op dit vlak enorm veel vooruitgang geboekt. Omdat verschillende ontwikkelaars zoals Google en IBM hun voorgeprogrammeerde algoritmen voor iedereen toegankelijk hebben gemaakt en softwarebibliotheken zoals Tensorflow het mogelijk maken om eigen algoritmes te maken is de visuele herkenning een stuk toegankelijker geworden waardoor er dus ook meer ontwikkeld wordt.

Een over het algemeen bekende toepassing van beeldherkenning is de nieuwere Iphone die gezichtsherkenning gebruikt om te ontgrendelen. We kennen beeldherkenning ook vooral van beveiligingscamera's. Ook gebruiken winkels deze om het winkelgedrag en metname de manier van lopen door de winkel te analyseren zodat ze daar bepaalde producten op betere plekken kunnen zetten om op die manier nog meer omzet te maken. Ook kan het worden gebruikt om de rest van het gedrag van een klant op te slaan en vergelijken met elkaar.

Verschillende softwareontwikkelingsbedrijven bieden gezichtsherkenningssoftware aan detailhandelaren aan. Deze bedrijven gebruiken specifieke algoritmen die gezichtsherkenningspunten gebruiken om gezichten te herkennen en deze dan ook weer te onderscheiden van anderen. Deze algoritmen kunnen worden opgeslagen en dan aan elkaar worden later gekoppeld .

IBM Watson, het AI platform dat het spel Jeopardy won van mensen, heeft zijn beeldherkenningsvaardigheden ontwikkeld op geneeskundig gebied. IBM Research heeft gewerkt aan deep learning technieken voor computervisie die gebruikt kunnen worden om huidziekten zoals melanoom te herkennen. IBM Watson creƫerde een geheel aan methodes die huidlaesies kunnen segmenteren en heeft tevens methodes ontwikkeld die het gebied en het omringende weefsel kunnen detecteren op melanoom. Deze methodes testten ze op een grote dataset die publiekelijk toegankelijk is en waarvan de bevindingen worden besproken in een voordruk van dit artikel. De visie van IBM is dat op een bepaald punt medisch personeel een afbeelding van huidafwijkingen naar Watson kan sturen zoals ook bloedmonsters naar het laboratorium worden verstuurd. En waar de ene toepassing wordt gezien als positief, wordt de andere weer als bedreigend ervaren door sommigen.