استخراج ویژگی از تصاویر با یادگیری عمیق

هدف استخراج ویژگی این است که داده‌های خام به شکل قابل استفاده‌تری برای پردازش‌های آماری بعدی درآیند. انجام استخراج ویژگی فرایند بسیار متداول‌ای در انواع مختلف پردازش داده‌ها چون پردازش تصویر، پردازش صوت و غیره است.استخراج ویژگی یعنی انتخاب ویژگی که بتوان با اطلاعات اندک ،تصویر را توصیف کنیم این ویژگی ها باید دارای خصوصیاتی باشند بطوریکه بتوان با مجموعه ای از این ویژگی ها هر هر تصویر به  منحصر بفرد توصیف گردد. مثلا در تصویر چهره افراد فاصله بین دو ابرو یک ویژگی مناسب است که باید استخراج شود. اگر مجموعه ای از این ویژگی ها برای دو نمونه یکسان باشند آنگاه در بخش طبقه بندی با هیچ کلاسیفیری قادر به متمایز کردن دو نمونه از هم نخواهید بود. دلیل اصلی از استخراج ویژگی از تصاویر: ساده سازی تصویر- کاهش زمان و حافظه پردازش – افزایش دقت و کارئی

پس استخراج ویژگی: فرایندی است که در آن داده‌ها در فضای با بعد بالا به فضای با بعد کمتر نگاشت می‌شوند. این نگاشت می‌تواند خطی (مانند روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی) یا غیر خطی باشد. اینکه چطور این ویژگی ها را انتخاب کنیم نیاز به بررسی خواص داده دارد و برای استخراجش آن باید عملیات پیش پردازشی و انواع فیلتر ها را برروی تصویر اعمال می کنند تا تصویر به اطلاعات مطلوب تبدیل شه.

روشهای کاهش ابعاد داده به دو دسته تقسیم می­شوند:

• روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی: این روشها یک فضای چند بعدی را به یک فضای با ابعاد کمتر نگاشت می­کنند. در واقع با ترکیب مقادیر ویژگیهای موجود، تعداد کمتری ویژگی بوجود می­آورند بطوریکه این ویژگیها دارای تمام (یا بخش اعظمی از) اطلاعات موجود در ویژگیهای اولیه باشند. این روشها به دو دسته­ی خطی و غیر خطی تقسیم می­شوند.
• روشهای مبتنی بر انتخاب ویژگی: این روشها سعی می­کنند با انتخاب زیرمجموعه­ای از ویژگیهای اولیه، ابعاد داده­ها را کاهش دهند. در پاره­ای از اوقات تحلیلهای داده­ای نظیر طبقه­بندی برروی فضای کاسته شده نسبت به فضای اصلی بهتر عمل می­کند.

در روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی یک فضای چند بعدی را به یک فضای با ابعاد کمتر نگاشت می­دهند. این روشها به دو دسته­ی خطی و غیرخطی تقسیم می­شوند. روشهای خطی که ساده ­ترند و فهم آنها راحت­ تر است بدنبال یافتن یک زیرفضای تخت عمومی هستند. اما روشهای غیرخطی که مشکل ترند و تحلیل آنها سخت­ تر است بدنبال یافتن یک زیرفضای تخت محلی می­باشند.کاربردهای زیرا دارد:

• بازیابی تصاویر
• بینایی رایانه‌ای
• تصویربرداری پزشکی از جمله از سی‌تی اسکن و تصویر برداری رزونانس مغناطیسی.
• تعیین محل تومور و دیگر بیماری‌های
• اندازه‌گیری حجم بافت
• برنامه‌ریزی برای عمل جراحی
• شبیه سازی جراحی مجازی
• موقعیت یابی در جراحی
• تشخیص عابر پیاده
• تشخیص چهره
• تشخیص ترمز نور
• مکان یابی اشیاء در تصاویر ماهواره‌ای تشخیص اثر انگشت
• تشخیص عنبیه
• سیستم‌های کنترل ترافیک
• نظارت ویدئویی

يادگيری عميق عبارت است از ساخت مدلهای يادگيری ماشين که برای يادگيری نمايشی سلسله مراتبی از دادهها به کار میروند. شبكههای عصبی عميق، مدل کلی برای مجموعهای از شبكههای عصبی با معماری چند لایه است که نشان میدهند چگونه شبكههای عصبی با تعداد زيادی از لایه ها میتوانند در ايجاد ساختارهای بازنمايی مورد نياز در يادگيری عميق موفق عمل کنند. الگوريتمهای يادگيریِ ويژگی به صورت با ناظر و بدون ناظر میتوانند در تنظيم وزنهای اين شبكهها به کار گرفته شوند. در سال‌های اخیر یادگیری عمیق تحول اساسی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایجاد کرده و موفقیت‌های چشم‌گیری داشته است. این موفقیت‌ها باعث می‌شود که امید برای پیدا کردن یک چارچوببر مبنای یادگیری عمیق برای سیستم‌های مختلف بالا برود. هدف از پیاده‌سازی چارچوب این است که ماشین به جای اینکه ویژگی‌های کمی را با کمک انسان پیدا کند، بتواند ویژگی‌های زیادی بدون کمک انسان و با استفاده از دامنه دانش خود پیدا کند. چالش اصلی در هنگام استفاده از تصاوير، استخراج ويژگیهای مناسب از آنها با هدف کاهش ابعاد ورودی میباشد. برای اين منظور در اين مجموعه آموزشی از يادگيری عميق بهرهبرداری شده و ويژگیهای مناسبی بدست میآيند که بازنمايی تصاوير هستند. استخراج ویژگی‌های می‌تواند از قابلیت‌های مختلف عکس مثل ساختار رنگ‌ها ، بافت تصویر و … باشد. اما مشکل اصلی در این است که اطلاعات ساده که توسط کامپیوتر بررسی می‌شود با مفاهیم عمیقی که انسان از عکس برداشت میکند فاصله‌های زیادی دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین روشی برای کم کردن این فاصله است.

روش ها ي مختلفي براي استخراج ويژگي هاي يك تصوير وجود دارد و همچنين، ويژگي ها ي مختلفي را بسته به كاربرد مي توان از تصاوير مورد نظر استخراج كرد. برخی ویژگیها براساس کاربرد مورد استفاده آنها، براي توصیف در زمینه‌هاي گوناگون بکار گرفته می شوند .  روشهاي استخراج ویژگی، اشیاء و تصاویر را پردازش میکند و ویژگی‌هاي نهایی که شامل اشیا و صفات آنهاست انتخاب میشود. تصاویر دنیای واقعی می توانند برای کاربردهای مختلفی به کار روند و در اکثر موارد ما نمی دانیم که چه ویژگی هایی برای کاربرد مورد نظر ما مناسب هستند. لذا در این پروژه برای استخراج ویژگی های متناسب با تابع هدف مساله از روش های مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده می شوند که به صورت خودکار ویژگی هایی که مناسب هستند را برای ما تولید می کنند. در این دوره به صورت کامل استخراج ویژگی بحث می شود و نحوه استخراج ویژگی به صورت عمیق توضیح داده می شود و پیاده سازی می شود. روش استخراج عمیق آگاهانه توضیج و پیاده سازی می شود و پس از آن روش استخراج ویژگی عمیق ناآگاهانه توضیح داده شده و پیاده ساری می شود. همچنین دو روش استخراج ویژگی با روش های پردازش تصویر توضیح و پیاده سازی می شوند. داده های استفاده شده برای این الگوریتم دیتاست تصویر است که میتوانید هر نوع تصویری را جایگزین کنید و عملیات انتخاب ویژگی را با این کدها روی هر دیتاستی به صورت آسان انجام دهید.کدهای پروژه به زبان پایتون نوشته شده است و نحوه اجرای الگوریتم ها مرحله به مرحله توضیح داده شده است.پروژه قابلیت آموزش روی داده های دلخواه خودتان را دارد و می توانید عملیات استخراج ويژگي مورد نظر خود را با آن انجام دهید. بدون شک یکی از بهترین پروژه های عمیق برای استخراج ويژگي می باشد که با زبان فارسی و ساده و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.