עיבוד תמונה הוא בין התחומים המורכבים והמעניינים בתחום מדעי המחשב, וההתפתחויות השונות בו הובילו אותנו להישגים מרשימים ולשיפור היכולת שלנו להמיר תמונות, לתקן ולהקטין הפרעות או טשטושים, לשפר התפלגות פיקסלים, לשנות ניגודיות, להפחית רעשים, להקטין ואף להגדיל תמונות ללא ירידה באיכות, לדחוס תמונות ועוד.
הודות למהפכת המידע שאנו זוכים לה בעידן המודרני, עיבוד התמונה מתפתח במהירות ומאפשר לנו לעשות הרבה יותר מבעבר לצרכים במגוון תחומים מתחום הרפואה ועד לתחום הביטחון והאבטחה.
מהי למידה עמוקה, וכיצד היא הפכה למהפכה המודרנית שמשנה את עולמנו
הלמידה העמוקה מתבססת על המידע שמצוי ברשותנו אודות אופן פעילותו של המוח האנושי, ובאמצעות הדמיית פעילותו, היא עושה שימוש ברשת נוירונים מלאכותית בעלת מספר רב של שכבות.
הלמידה העמוקה נחשבת לאחת המהפכות הטכנולוגיות החשובות ביותר בימינו, וקרויה גם מהפיכת ה- AI (Artificial Intelligence), מהפיכת המידע ומהפיכת הבינה המלאכותית, שנולדה מתוך הצורך לאסוף כמות דאטה מאוד גדולה שמצטברת הן במרחבי הרשת והן במצלמות הדיגיטליות והן באמצעות אגירה מצטברת של מידע בארגונים וחברות. ההשפעות שלה ניכרות במגוון תחומים. העיקריים שבהם:
- בתחום הרפואה- אבחנה אוטונומית, זיהוי פתולוגיות, תכנון תרופות, מחקר גנטי, ניבוי סיכונים,
- בתחום איכות החיים- מערכות המלצה, סיור וירטואלי, רובוטיקה
- בתחום ביטחון ואבטחה- צילום ומעקב, איסוף מידע וניתוח מודיעין
- בתחום הבנקאות- מסחר אלקטרוני, חשיפת תרמיות באשראי
- בתחום התחבורה- ייעול התחבורה הציבורית, נהיגה אוטונומית
- בתחום הבידור – משחקי מחשב, סרטים
- ועוד…
למידה עמוקה ועיבוד תמונה
שיטות מתקדמות בלמידה עמוקה מעניקות פתרונות מגוונים בדיוק מאוד גבוה למגוון בעיות קלסיות בתחום עיבוד התמונה. חלק מהם:
- מיון מדויק של מספר רב של אובייקטים
- זיהוי מיקומם של האובייקטים בתמונה
- סגמנטציה של תמונות
- אנליזה של תמונה בתלת ממד
- יצירת תמונות יש מאין
- ועוד…
פרט לפתרון בעיות, השימוש בלמידה עמוקה הוליד יכולות חדשות מתקדמות, ביניהן האפשרות ליצור באופן מלאכותי תמונות. כך למשל השימוש ב- generative adversarial network מאפשר בין היתר ליצור תמונות של פנים, והשימוש ב- style transfer מאפשר לשנות סגנון של תמונה לאור תמונה אחרת.